Sistema basado en IoT para el diagnóstico y predicción del estado de operación de sistema de riego por goteo. Mide eficiencia de uso del agua, calidad de fertiirrigación, uniformidad de las aplicaciones y estrés hídrico de las plantas. Este sistema determina las causas de las reducciones en eficiencia empleando técnicas de Inteligencia artificial y genera recomendaciones que permiten reestablecerlas a sus valores de diseño. Se diferencia de los métodos manuales empelados hoy, en que todo el proceso es automático, en tiempo real, no requiere intervención humana y que toda la información está disponible en una plataforma web, que permite gestionar la información de múltiples sistemas de riego en paralelo y visualizar su evolución. Para realizar estos cálculos este sistema mide: * Caudal emitido por los 16 goteros dentro de una subunidad. El caudal es medido, con un sensor, desarrollado a la medida debido a que los caudales utilizados no pueden ser medidos por caudalímetros convencionales por lo bajo de sus niveles. Así, el sensor mide el caudal gota a gota y luego conduce el agua para su análisis de calidad en tiempo real. * Calidad del agua mediante un espectrofotómetro, capaz de identificar algas, turbidez y momento de aplicación del fertilizante y su concentración. * Presión a lo largo de cuatro líneas de goteros, para medir variaciones de presión al interior de la subunidad de riego y dentro de la línea de goteros. * Caudal pasante de las cuatro líneas de goteros. * Caudal entrante a la subunidad * Presión a la entrada de la subunidad * Humedad de suelo en 16 goteros * Parámetros ambientales i.e. temperatura radiación, humedad relativa y velocidad de viento.

Qué problema resuelve esta capacidad

En el escenario actual de déficit hídrico, la eficiencia en el riego de los cultivos es un factor crítico para la sostenibilidad agrícola. Los sistemas de riego por goteo son implementados de forma masiva a nivel mundial, a pesar de su alto costo, esto se debe a que cuando son diseñados y operados correctamente alcanzan eficiencias de uso del agua que llegan al 95%. Sin embargo, durante su operación bajan a eficiencias en torno al 70%, debido a fallas de operación y de mantenimiento, que se agravan debido a la falta de datos e información que permitan diagnosticarlos y corregirlos, a lo que se debe sumar que quienes deben implementar estas soluciones no son nativos digitales por lo que el uso de tecnologías digitales les resulta ajeno. Un sistema de riego con baja eficiencia, no sólo incide en el control que ejerce el regador sobre la forma de aplicación del agua, sino también representa pérdidas de energía y dinero para los agricultores.

Cuáles son las ventajas competitivas de esta capacidad

**Atributo** **Desarrollo UdeC** **Competidor 1** **Sistema manual** **Competidor 2** **Drop control Wisecon** Medir coeficiente de uniformidad de caudal en tiempo real Si No No Medir coeficiente de uniformidad de presión en tiempo real Si No No Medir eficiencia de uso Si No No Medir eficiencia de requerimientos Si Medir eficiencia de distribución del déficit Si No No Caudal total aplicado SI SI Si Detectar momento de aplicación de fertilizante SI SI SI Medir concentración de fertilizante aplicado en la planta SI No No Transmitir los dados a plataforma web SI No SI Generar reportes automáticos de las eficiencias y uniformidad del riego SI No No Determinar las causas de la baja eficiencia en tiempo real SI No No Detectar obturación por algas SI SI No

Qué más deberías saber sobre esta capacidad

TRL 6