Un proyecto desarrollado en San Luis busca llevar la inteligencia artificial a la agricultura familiar para anticipar fenómenos climáticos que pueden afectar los cultivos y mejorar las decisiones de los pequeños productores. El sistema permite prever heladas y ráfagas de viento de entre una y seis horas antes y, además, utiliza datos en tiempo real para optimizar el riego dentro de los invernaderos.
La herramienta se denomina SIVAI (Sistema Inteligente de Vigilancia Agrometeorológica para Invernaderos) y fue desarrollada por un equipo interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL), el INTA y productores del paraje Daniel Donovan.
El proyecto fue presentado este miércoles 3 de septiembre, después de casi un año de trabajo, y tiene un objetivo que va más allá del invernadero donde se realizó la experiencia piloto: desarrollar un modelo que pueda replicarse y extenderse a otros productores y regiones con condiciones similares.
Cómo funciona el sistema
SIVAI combina información meteorológica externa con datos obtenidos dentro del propio invernadero. Por un lado, utiliza modelos de inteligencia artificial entrenados por estudiantes de Ingeniería en Computación de la UNSL, que procesan datos históricos y en tiempo real de la Red de Estaciones Meteorológicas (REM) de San Luis.
Por otro, cuenta con sensores instalados en un invernadero productivo de Daniel Donovan que registran variables como temperatura y humedad.
El cruce de ambas fuentes permite generar un pronóstico localizado y anticipar eventos climáticos adversos para los cultivos. El sistema puede detectar con entre una y seis horas de anticipación situaciones como heladas y ráfagas de viento severas.
La información llega directamente al teléfono de los productores a través de un panel de control. Además de las alertas, la aplicación ofrece recomendaciones técnicas para decidir qué medidas tomar ante cada situación.
El sistema también permite mejorar decisiones relacionadas con el riego y la ventilación y genera métricas productivas en tiempo real que, hasta ahora, no estaban disponibles para los pequeños productores de esa escala.
El impacto en la agricultura familiar
Uno de los aspectos centrales del proyecto es su aplicación en la agricultura familiar, un sector que concentra, de acuerdo con los datos difundidos por el proyecto, al 66% de las familias que viven en el campo en Argentina, unas dos millones de personas.
La tecnología busca aportar información que permita actuar antes de que un fenómeno climático provoque daños en los cultivos.
Ante una helada, por ejemplo, disponer de varias horas de anticipación puede darle al productor tiempo para tomar medidas de protección. Lo mismo ocurre con las ráfagas de viento u otras condiciones que puedan afectar la producción bajo cubierta.
El sistema no pretende reemplazar el conocimiento de quienes trabajan la tierra. La decisión final sobre cuándo regar, ventilar o proteger los cultivos continúa en manos del productor.
La diferencia está en la información disponible para tomar esas decisiones: en lugar de reaccionar cuando el fenómeno ya ocurrió, el productor puede contar con una alerta previa y datos específicos de las condiciones dentro del invernadero.
De un invernadero en Donovan a un modelo replicable
El proyecto está dirigido por la doctora Verónica Gil Costa y reúne a los departamentos de Informática y Electrónica de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales de la UNSL, la Agencia de Extensión Rural San Luis del INTA y la Asociación Civil Daniel Donovan.
La organización reúne a unos 40 pequeños productores frutihortícolas y ganaderos de la zona.
También participan la Sociedad Rural de San Luis y la Agencia de Ciencia, Tecnología y Sociedad San Luis, a través de la REM.
La propuesta “Agroclima y producción”, de la que surgió SIVAI, fue seleccionada entre más de medio centenar de proyectos en la convocatoria 2025 de la Alianza Universitaria Argentina Europea para la Transformación Digital (UNIEAR). Fue una de las 13 iniciativas elegidas a nivel nacional y contó con financiamiento de la Unión Europea.
Ahora, el desafío es que la experiencia no quede limitada al invernadero piloto de Donovan.
El equipo trabaja en alternativas para convertir el desarrollo en un modelo replicable y escalable, que pueda utilizarse con otros productores y en otras zonas semiáridas que enfrenten problemas climáticos similares.
Si esa etapa se concreta, el proyecto desarrollado en San Luis podría trascender la experiencia puntual de un invernadero y convertirse en una herramienta tecnológica aplicable a una mayor cantidad de productores de la agricultura familiar.
En ese sentido, el principal aporte de SIVAI no está solo en incorporar inteligencia artificial a un cultivo, sino en poner información climática y productiva de alta precisión al alcance de pequeños productores, con la posibilidad de anticipar riesgos y tomar decisiones antes de que el clima afecte la producción.
