Inteligencia artificial y observación sobre el terreno con la última tecnología son las herramientas del proyecto de innovación VITICAST que se centra en la predicción de enfermedades fúngicas en el viñedo. A continuación más detalles sobre cómo realizan el proceso de identificación del riesgo de infección teniendo en cuenta la presencia de esporas.

Viticast es un grupo operativo supra-autonómico cuya finalidad es aportar soluciones innovadoras en la predicción de enfermedades fúngicas en el viñedo.

Tiene como objetivo la optimización de la producción y el desarrollo sostenible del cultivo de la vid en las provincias bioclimáticas más importantes del noroeste peninsular a través de la innovación en el manejo de las enfermedades fúngicas de mayor incidencia (mildiu, botritis y oído). Las parcelas objeto de estudio se encuentran dentro de las Denominaciones de Origen Rías Baixas, Ribeiro, Valdeorras y Ribera del Duero, en las CCAA de Galicia y Castilla y León.

Inteligencia artificial aplicada al viñedo

Para lograr estos objetivos, desde Viticast se recurre a la inteligencia artificial, con la que se desarrollarán modelos meteorológicos, fenológicos y de concentración de esporas que, sumados a las observaciones sobre el terreno de síntomas en las vides, permitirán reducir los tratamientos antifúngicos aplicados en el viñedo.

En el caso de la concentración de esporas, se ha desarrollado un modelo preliminar (Figura 1) cuyo input son los datos medidos con las estaciones meteorológicas a pie de parcela y cuyo output es un indicador del riesgo de enfermedad ese día.

El riesgo se evalúa en función de la concentración de esporas en el aire, para lo cual se han instalado captadores aerobiológicos en las parcelas bajo estudio. Estos captadores permiten capturar las esporas presentes en el ambiente que, posteriormente, se recuentan en el laboratorio bajo microscopio (Figura 2). Asimismo, el modelo también tiene en cuenta para la evaluación del riesgo la información proporcionada por los técnicos de los momentos en los que se han apreciado síntomas de enfermedad en el viñedo.

Para desarrollar este modelo es necesario dividir la información en dos grupos de datos. El primero de ellos es un grupo de entrenamiento, empleado para la generación del modelo. El segundo grupo, de test, se utiliza para comprobar si el modelo ha aprendido de los datos de entrenamiento.

En base a esto, se puede evaluar el desempeño de los modelos obtenidos para cada una de las tres enfermedades fúngicas estudiadas (mildiu, oídio y botritis) en función de los siguientes parámetros: la probabilidad de éxito, la probabilidad de un falso positivo (se detecta riesgo sin haberlo) y la probabilidad de un falso negativo (habiendo riesgo, no es detectado).

Los resultados obtenidos hasta la fecha (Tabla 1), a la espera de los datos que se recogerán durante el segundo año del proyecto, son prometedores, y muestran que las técnicas de inteligencia artificial son viables para proporcionar el riesgo de enfermedad en el viñedo.

Participantes y presupuesto de Viticast

Iniciado en 2019, el grupo operativo Viticast está integrado por la empresa gallega Monet Tecnología e Innovación S.L. (entidad representante del Grupo Operativo), la Fundación Empresa Universidad Gallega (FEUGA), la bodega Viña Costeira S.C.G. (DO Ribeiro y Rías Baixas), las bodegas Hacienda Monasterio S.L. y bodega Matarromera S.L. (DO Ribera del Duero), la Estación Fitopatolóxica Areeiro (Diputación de Pontevedra), la Universidad de Vigo (grupo de investigación de Planta, Suelo y Aprovechamiento de subproductos) y como entidad subcontratada la Universidad de Santiago de Compostela (grupo de Cromatografía y Quimiometría).

Además, el proyecto cuenta con la Plataforma Tecnológica del Vino (PTV), la Asociación Gallega de Viticultura (AGV) y la Asociación de Cosecheros Embotelladores del Ribeiro (ACER) como entidades colaboradoras.

La iniciativa cuenta con un presupuesto de 615.249,11 euros y una subvención de 599.957,11 euros cofinanciados en un 80% por el Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER) de la Unión Europea y en un 20% por el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, en el marco de las ayudas para la ejecución de proyectos de innovación de interés general por Grupos Operativos de la Asociación Europea para la Innovación en materia de productividad y sostenibilidad agrícolas (AEI-Agri).