💧 Riego y Fertirrigación Basado en IoT en Agricultura de Precisión: El Marco de IA para la Nutrición de Cultivos

 

La gestión eficiente del agua y los recursos fertilizantes es un desafío agronómico y económico de primer orden en la agricultura moderna. Por lo tanto, el desarrollo de sistemas de riego y fertirrigación basado en IoT en Agricultura de Precisión (AP) es crucial para lograr la sostenibilidad y la productividad. La Agricultura Inteligente (Smart Agriculture – SA) integra las tecnologías de AP con el Internet de las Cosas (IoT) para crear un ecosistema agrícola general inteligente. En esencia, este enfoque se centra en el acceso a datos en tiempo real y su uso inteligente para el control remoto de actividades, particularmente la fertirrigación (la combinación de fertilización e irrigación).

Este artículo explora un marco avanzado de microservicios impulsado por Inteligencia Artificial (IA), diseñado para superar las limitaciones de las soluciones comerciales actuales. A menudo, estas soluciones carecen de datos sensoriales directos del suelo y basan las decisiones principalmente en la medición de la Conductividad Eléctrica (EC) y el pH de la mezcla de nutrientes, lo que lleva a una sobre-fertilización ineficiente.

I. Arquitectura de Microservicios Basada en IoT: El Diseño del Sistema 🏗️

 

Para lograr una verdadera precisión, el sistema debe ser modular, escalable y resiliente. Por consiguiente, la arquitectura se estructura en varias capas clave, desde la recolección de datos en el campo hasta la toma de decisiones autónoma en el back-end.

 

1.1. Capa Física y de Nodos IoT (Los Sentidos y Músculos)

Esta capa interactúa directamente con el entorno agronómico.

• Sensores Electroquímicos Avanzados: La toma de decisiones en el marco propuesto está habilitada por sensores electroquímicos de bajo costo capaces de medir el contenido de macronutrientes esenciales: nitrógeno (N), fósforo (P) y potasio (K) en el suelo o sustrato. Además, también se miden la humedad del suelo (H_2\O) y el pH, que son críticos para la absorción de nutrientes.
• Actuadores IoT: La capa física incluye los canales de fertirrigación y las líneas de distribución. Una bomba de inyección y una válvula solenoide son controladas por un nodo actuador IoT.

 

1.2. Capa Back-end y Microservicios (El Cerebro)

El componente back-end está estructurado en una suite de microservicios y una capa de gestión de datos. Este enfoque híbrido de microservicios promueve la modularidad, extensibilidad y resiliencia.

• Servicios Especializados: Los microservicios realizan tareas altamente especializadas. Por ejemplo, los servicios clave para la funcionalidad son Irrigation y Fertigation.
• Gestión Híbrida de Datos: La gestión de datos se divide estratégicamente en dos componentes para manejar el crecimiento exponencial de datos agronómicos:
  1. Componente de Datos Relacionales: Optimizado para la toma de decisiones en tiempo real (operaciones DSS) y maneja datos frescos y sensibles al tiempo.
  2. Componente NoSQL: Diseñado para la escalabilidad y cargas de trabajo analíticas. Es decir, almacena datos históricos para análisis descriptivos y predictivos avanzados.

 

1.3. Capa de Aplicación y Gemelo Digital (La Interfaz)

La capa de aplicación proporciona interfaces front-end para los ingenieros agrónomos y agricultores.

• Gemelo Digital (Digital Twin): Un componente de visualización 3D desarrollado en Angular. Permite la visualización en tiempo real del estado del sistema de fertirrigación. De esta forma, el usuario puede ver las mediciones de los sensores, los estados de los actuadores y las decisiones tomadas por el modelo de IA.
• Análisis de Consumo: La aplicación ofrece tableros de análisis avanzados y monitoreo detallado del consumo de agua y fertilizantes, permitiendo una auditoría precisa de los recursos.

 

II. El Modelo de Decisión Secuencial Impulsado por IA 🤖 en Riego y Fertirrigación Basado en IoT en Agricultura de Precisión

 

La innovación central del riego y fertirrigación basado en IoT radica en la toma de decisiones granular (fine-grained decision-making) sobre el suministro de macronutrientes individuales y agua a cada canal de distribución.

 

2.1. Modelado del Problema Agronómico

La toma de decisiones se modela como un problema de decisión secuencial basado en datos.

• Variables de Estado: El agente de IA evalúa dos vectores de variables: el estado del sistema (configuración actual de los actuadores IoT) y el estado ambiental (valores detectados por los sensores N, P, K, H_2\O y pH).
• Demanda de Nutrientes: En cada etapa de decisión, los valores medidos se comparan con umbrales mínimos (LB_ij) y máximos (UB_ij). Estos umbrales son establecidos por el asesor agronómico según la especie y la etapa de crecimiento. Si el nivel medido es inferior al umbral, se codifica una «demanda de nutrientes».
• Objetivo Final: El objetivo es satisfacer cada demanda de nutrientes y agua mediante una secuencia finita de acciones que lleven al sistema al estado objetivo donde todas las demandas de nutrientes sean cero.

 

2.2. La Política Óptima (Programación Lineal Entera – ILP)

La política óptima no es una simple regla «si-entonces»; se basa en la solución de un modelo de Programación Lineal Entera (ILP).

• Optimización Multiobjetivo: El modelo ILP está diseñado para optimizar múltiples indicadores clave de rendimiento. Su función objetivo maximiza (en orden lexicográfico) el número de demandas de nutrientes satisfechas. Al mismo tiempo, minimiza el desperdicio de agua y fertilizante.
• Ventajas sobre Controladores PID: A diferencia de los controladores PID tradicionales, que regulan variables individuales de forma aislada (como el pH), el modelo ILP gestiona un mayor número de variables y restricciones. En consecuencia, permite un enfoque más integral que considera la sobre-fertilización y la incompatibilidad de fertilizantes.
• Restricciones Agronómicas Clave: Las restricciones aseguran que:
  1. Se evite la sobre-fertirrigación.
  2. Se impida que se abran dos canales de fertirrigación incompatibles (ej. Calcio y Sulfato), evitando la agregación y precipitación que obstruye los goteros.

 

III. Gestión de Sensores y Comunicación Eficiente 📡

Un desafío en el riego y fertirrigación basado en IoT es manejar las limitaciones del hardware de campo, como los sensores ion-selectivos.

 

3.1. Gestión de Tiempos de Recuperación de Sensores

• Manejo de Tiempos: El sistema maneja sensores que son ion-selectivos pero no ion-específicos. Esto implica tiempos de recuperación (recovery times) que deben ser gestionados. Es decir, después de una medición, el sensor necesita un tiempo para estabilizarse.
• Secuencia de Estado: El modelo ILP incluye restricciones de fijación de variables para modelar estos tiempos. Los canales de distribución pasan por una secuencia: modo de monitoreo → modo de fertirrigación → modo de recuperación. Por lo tanto, las lecturas de los sensores solo se actualizan en el modo de monitoreo, garantizando la fiabilidad de los datos.

 

3.2. Paradigma de Comunicación Push-Pull

 

Para gestionar grandes redes IoT de manera eficiente, el sistema utiliza un paradigma de comunicación push-pull asíncrono.

• Push (Sensores): Los nodos sensores IoT envían periódicamente (push) los datos recolectados (ej. humedad del suelo) a un microservicio back-end.
• Pull (Actuadores): Los nodos actuadores IoT envían solicitudes asíncronas para preguntar (pull) al sistema back-end cuál es su próximo estado (ej., iniciar/detener la irrigación).
• Eficiencia Energética: Este mecanismo ofrece control sobre el flujo de datos. Además, promueve el ahorro de energía al optimizar la actividad de los nodos y facilita aplicaciones a gran escala.

 

IV. Resultados, Eficiencia y Futuro del Sistema 📈

 

El marco de riego y fertirrigación basado en IoT fue validado en invernaderos, demostrando robustez tanto en cultivos en suelo como en sistemas hidropónicos (sin suelo).

 

4.1. Ahorros Significativos de Insumos

 

Los experimentos mostraron ahorros drásticos en comparación con sistemas de fertirrigación convencionales programados con horarios fijos:

• Ahorro total de macronutrientes: 67.7% menos, en promedio.
• Ahorro de agua: 30% menos.
• Ahorro de ácido nítrico (usado para ajustar pH): 47.5% menos.

Estos ahorros se deben a que el sistema utiliza de manera más eficiente los nutrientes presentes de forma natural en el agua de riego. Es decir, evita la sobre-fertirrigación constante.

 

4.2. Limitaciones y Desarrollo Futuro

 

A pesar de su eficacia, el sistema presenta dos limitaciones principales que abren nuevas líneas de investigación:

1. Disponibilidad de Agua Ilimitada: El modelo actual asume una disponibilidad ilimitada de agua. Sin embargo, esto es irrealista en muchas regiones agrícolas. Los trabajos futuros deberían integrar restricciones de escasez de agua en el modelo ILP.
2. Umbrales Agronómicos Estáticos: El sistema utiliza umbrales agronómicos (LB_ij y UB_ij) que son estáticos. No se ajustan a la variabilidad del sitio o a las condiciones del cultivo en tiempo real.

Para abordar la segunda limitación, se propone el uso de IA generativa. De esta forma, los asesores agronómicos podrían ingresar observaciones del cultivo en lenguaje natural (ej., «Las hojas de fresa muestran márgenes oscuros…»). Finalmente, la IA generativa podría combinar esta descripción con una base de datos estructurada para identificar y ajustar dinámicamente los umbrales de nutrientes.