Según la FAO, en 2050 habrá más de 9 mil millones de personas en el planeta. El desarrollo sostenible exige una convergencia entre los tres pilares de la equidad social, la protección del medio ambiente y el desarrollo económico. El cambio climático es una amenaza global, y se entiende como un cambio de clima atribuido directa o indirectamente a la actividad humana que altera la composición de la atmósfera mundial y que se suma a la variabilidad natural del clima observada durante periodos comparables.

Evaluación del número óptimo de sensores necesarios para desarrollar algoritmos con una precisión adecuada

En primer lugar, se implementará un modelo para la estimación de las emisiones de gases de efecto invernadero generadas por el ganado, tomando como base la metodología propuesta por el IPCC (Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático). Esta metodología se basa en ecuaciones científicas que permiten estimar las emisiones del ganado en función de parámetros básicos como el peso, el estado reproductivo, el tipo de alimentación o el manejo del pastoreo, entre otros. Este modelo será alimentado con los datos recogidos por los collares GPS y la información de gestión ganadera (APP Cuaderno) para mejorar la precisión de estos y posteriormente generar recomendaciones para la reducción de la huella de carbono.

Al mismo tiempo, se realizará una campaña de recogida de muestras de suelo en un mínimo de 50 fincas ganaderas repartidas a lo largo de la geografía española. El principal parámetro a determinar con este análisis será el carbono orgánico presente en el suelo, que está directamente relacionado con el secuestro de carbono en zonas ganaderas. Sin embargo, también se analizarán otros parámetros que informan acerca de la fertilidad y calidad del suelo: nitrógeno, fósforo, potasio, densidad aparente, pH y conductividad eléctrica.

Estos datos serán de gran utilidad para el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial alimentados con diversas fuentes de datos (imágenes de satélite, collares GPS, estaciones meteorológicas, …). De esta forma, una vez desarrollados estos modelos se podrá estimar el secuestro de carbono y los distintos parámetros del suelo sin necesidad de tomar muestras de suelo de forma frecuente.

Finalmente, se calculará la huella de carbono en cada ganadería teniendo en cuenta las emisiones generadas por el ganado y el secuestro de carbono en el suelo. De esta forma, se obtendrá una valoración del impacto ambiental de cada ganadería y, además, el sistema generará recomendaciones a los ganaderos para reducir su huella de carbono.

El proyecto de investigación industrial AIREGAN, propone el desarrollo de una solución tecnológica destinada a la evaluación cuantitativa del impacto ambiental de la ganadería extensiva y la generación de recomendaciones para una gestión óptima de los recursos mediante el uso de una red de múltiples sensores y modelos predictivos y prescriptivos apoyados en algoritmos de inteligencia artificial.

El proyecto planteado es completamente disruptivo en el sector, y haciendo uso del estado del arte de IoT, análisis de imágenes satelitales, y técnicas de IA y Machine Learning, pretende dar respuesta a grandes retos como la necesidad de mitigar el calentamiento global, manteniendo los ecosistemas y hacer un uso óptimo de recursos naturales generación de productos alimentarios, para poder hacer frente a la futura demanda de alimentar a la población.