Malasia pone patas arriba su agricultura: crea un sistema de riego inteligente con IA que ahorra agua con un 95% de precisión

La agricultura lleva tiempo usando inteligencia artificial (IA) para ser más eficiente y en Malasia acaban de dar un paso de gigante, para hacer un mejor uso del agua.

En los cultivos de regadío una mala decisión con el agua es mucho dinero perdido y estrés hídrico, por lo que Malasia ha probado un sistema inteligente que combina sensores enterrados, datos meteorológicos e IA, para anticipar la humedad del suelo en tiempo real.

Los investigadores, liderados por Shamala Maniam, han publicado el estudio en Smart Agricultural Technology. Al parecer, el 95,49% de las predicciones quedaron dentro de un margen del 5% respecto a los valores medidos.

Cómo funciona el sistema de riego inteligente con IA de Malasia

En el campo español ya se está utilizando IA, pero en Malasia han ido un paso más allá con los sistemas de riego. La idea es medir la humedad bajo tierra, cerca de las zonas en las que trabajan las raíces.

Para conseguirlo desplegaron sensores de humedad del suelo y los conectaron a una red IoT. Esa red recoge datos de forma continua y los envía para que un modelo de inteligencia artificial estime cómo va a cambiar la humedad.

El modelo elegido fue una red RNN-LSTM, un tipo de IA muy útil para datos que cambian con el tiempo. En agricultura eso es fundamental porque el suelo no responde al instante. Por ejemplo, una lluvia, el calor o la absorción de la planta pueden notarse horas después.

Los científicos probaron el invento en Malasia durante seis meses con el objetivo de convertir los datos en una herramienta para ajustar mejor el calendario de riego y poder tomar decisiones agrícolas precisas.

Cómo la IA puede ayudar a ahorrar agua en los cultivos agrícolas

Tradicionalmente el riego depende de mediciones que se hacen en la superficie, de la observación visual o de la experiencia del agricultor. Eso no es lo más efectivo, ya que deja un margen de error muy amplio.

Si el agricultor riega antes de tiempo, desperdicia agua y puede perjudicar el cultivo. Si espera demasiado, la planta sufre estrés hídrico y el rendimiento queda comprometido. El valor de este sistema está en reducir esa zona ciega.

El estudio registró un RMSE de 1,222, un MAE de 0,6374 y un coeficiente R² de 0,6723. Es decir, el modelo con IA consiguió anticipar la humedad con un margen útil para orientar el riego.

De confirmarse sería un cambio para la agricultura y los sistemas de riego, ya que ayudaría a saber cuándo el suelo todavía conserva humedad suficiente o si está seco.

Cuál es el mayor error del sistema de griego con inteligencia artificial

Aunque el proyecto es muy prometedor, el sistema ha tenido problemas durante los episodios de lluvia intensa, ya que es el momento en el que la humedad del suelo cambia de forma más brusca.

Para corregir parte de ese problema, los investigadores ajustaron el entrenamiento del modelo con una función Huber loss.

Con ese cambio, el coeficiente R² subió hasta 0,70, aunque el reto de las lluvias fuertes sigue siendo relevante. Además, el propio estudio apunta que el trabajo debe ampliarse a más estaciones y resolver la variabilidad espacial en parcelas mayores.

Es decir, el sistema funciona, pero aún necesita pruebas más amplias antes de presentarse como una solución general para cualquier explotación agrícola.