La empresa catalana ModpoW y el investigador Sadegh M. Aataneh han creado un sistema de monitorización basado en el big data y el machine learning para optimizar el uso del agua y de fertilizantes en la agricultura profesional, lo que permitiría ahorrar más del 30% del consumo.
Según ha informado la Consejería de Empresa, la solución monitoriza los datos de líquidos que hay bajo la tierra para elaborar una recomendación de riego al agricultor, según las condiciones en tiempo real de cada parcela. El proyecto ha recibido el apoyo de la Unión Europea (UE) y Acció, la agencia para la competitividad de la empresa de la Generalitat.
Análisis de datos
Para implementar la solución, que lleva el nombre de MATAI, el proceso empieza con un análisis de la finca correspondiente para ver las características del terreno, se parcela el área y se realiza un estudio de su comportamiento.
Después se instalan sensores que controlan datos como la entrada de agua a la tierra o su drenaje y las envía a una nube que ha desarrollado la misma empresa.
Planes de riego personalizados
Con toda la información recogida, la tecnología propone al productor planes de riego y fertilización de acuerdo con las condiciones reales del suelo.
El consejero delegado de la empresa, Jordi Barceló, ha destacado que con este sistema ponen "los ojos bajo la tierra" e informan al agricultor "de todo lo que pasa y que a simple vista no puede ver".
Más de 300 clientes
La compañía, que actualmente tiene más de 300 clientes, centra su mercado en países como Portugal, Francia o Túnez porque son lugares "donde escasea el agua". Pero también han trabajado para marcas de Florida en Estados Unidos.
La empresa, con sede en Barcelona y una veintena de trabajadores, tiene previsto abrir este año una ronda de financiación de entre 500.000 y un millón de euros de capital público y privado. Asimismo, creará una certificación de uso racional de agua denominado Droptimus para avalar a las marcas que hagan una buena utilización de este recurso.