Las relaciones comerciales entre China y Australia no pasan por el mejor momento desde que empezó la pandemia el pasado año. Ahora el bloqueo australiano a Huawei para el despliegue de su 5G ha hecho que los chinos reaccionen imponiendo unos aranceles de más del 200% a su vino durante cinco años… lo que, por otra parte, va a venir muy bien a las bodegas españolas.

Por si alguno no lo sabía, Australia es uno de los mayores productores de vino del mundo en cantidad (aunque no en calidad) y de ahí el interés de las Universidades de aquél pais en mejorar su producción.

Así  en la Universidad del Sur de Asutralia uniSA han desarrollado una nueva técnica para monitorizar la humedad del suelo de forma simple, eficaz y rentable a través de un sistema de riego eficiente.

Los métodos actuales para detectar la humedad del suelo presentan diversos problemas: los sensores enterrados pueden ser dañados por las sales presentes en el sustrato y requieren un hardware especializado para las conexiones, por otro lado, las cámaras termográficas son caras y pueden verse afectadas por condiciones climáticas como la intensidad de la luz solar, la niebla y las nubes. La alternativa que utiliza por ejemplo el LinkTap basada en predicción meteorológica tampoco es suficientemente precisa en un país tan grande (y despoblado) como Australia.

Por ello y en colaboración con la Universidad de Bagdad han desarrollado un sistema que utiliza una cámara digital estándar que analiza las diferencias de color del suelo para determinar su humedad. Las pruebas realizadas a diferentes distancias, tiempos y niveles de iluminación han demostrado la precisión del sistema.

La cámara se conecta a una red neuronal artificial (ANN), un software de aprendizaje automático que los investigadores han entrenado para reconocer diferentes niveles de humedad del suelo en diferentes condiciones.

Con esta ANN, el sistema de riego eficiente y de monitoreo puede permitir reconocer las condiciones específicas del suelo de una determinada ubicación, lo que permite personalizarlo en función del usuario y de las circunstancias climáticas cambiantes, lo que garantiza la máxima precisión. Una vez que la red ha sido entrenada, es posible lograr un riego controlado manteniendo el aspecto del suelo en el estado deseado. La siguiente fase de la investigación será diseñar un sistema de riego inteligente rentable basado en este algoritmo.

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