El cambio climático plantea enormes desafíos en una amplia gama de ámbitos, desde la producción de energía hasta la disponibilidad de agua potable y, por supuesto, la agricultura y la ganadería. La alta tecnología está resolviendo muchos de esos desafíos a través de la energía renovable, las redes inteligentes, las nuevas soluciones de tratamiento de aguas residuales y la agricultura deprecisión, por mencionar sólo algunos enfoques. En el corazón de muchos de ellos se encuentran los nuevos algoritmos de inteligencia artificial que impulsan el procesamiento de datos y la asignación de recursos. Pero, a mayor escala, si hay un campo donde el big data es digno de tal nombre es en los modelos climáticos. El análisis de toda esa información, haciendo predicciones relevantes y mostrando al mismo tiempo los efectos del clima extremo, es una herramienta esencial para abordar el impacto del cambio climático.    

La agricultura en su conjunto y la viticultura en particular tendrán que adaptarse a una nueva normalidad. Esto significa explorar nuevas tecnologías para una producción en condiciones meteorológicas extremas y, a la vez, reducir su huella de carbono mediante prácticas sostenibles. La inteligencia artificial se convertirá en un poderoso aliado en esas dos áreas.  

Fomentar una viticultura más sostenible

La agricultura y la ganadería son dos de los principales responsables del cambio climático. Si la ganadería representa el 14 por ciento del total de las emisiones de gases de efecto invernadero, la industria de los fertilizantes libera millones de toneladas de metano cada año. Los fertilizantes basados en el nitrógeno también están detrás de las emisiones de grandes cantidades de óxidonitroso (N2O). Como gas de efecto invernadero, es el más importante tras el dióxido de carbono y el metano. Cualquier iniciativa destinada a reducir el consumo de fertilizantes se convertirá, por consiguiente, en una forma de luchar contra el calentamiento global.  

Tener una mejor comprensión de lo que ocurre en el campo, junto con las herramientas adecuadas, permite aplicar la cantidad exacta de fertilizantes y pesticidas que necesita el viñedo. Y esa es una posibilidad que abre la inteligencia artificial, junto con el IoT o Internet de las Cosas. Un ejemplo de esto sería un tractor fertilizador equipado con GPS que puede liberar su carga útil siguiendo las instrucciones que le da una plataforma de IoT. Otro ejemplo sería un sistema de irrigación de alta precisión capaz de suministrar agua solo a zonas específicas que sufren de estrés hídrico. O un avión teledirigido portador de plaguicidas que permita realizar una intervención quirúrgica en viñedos afectados por enfermedades.

Y la industria vitivinícola, tímidamente al principio, pero con pasos cada vez más firmes, ya está avanzando hacia la sostenibilidad. En 2011, la preocupación por las prácticas vitivinícolas sostenibles llevó a la Federación Española del Vino a respaldar la iniciativa de Wineries for Climate Protection. Esta certificación abarca cuatro pilares fundamentales: reducción de los gases de efecto invernadero, gestión eficiente del agua, reducción de los residuos y uso de energías renovables.

Previsión de los rendimientos futuros de los viñedos

Tal vez el término "Red Neural Convolucional" (CNN, por sus siglas en inglés) no te resulte demasiado familiar, pero es el nombre de una nueva tecnología potencialmente revolucionaria. Investigadores de la Universidad de Illinois han creado este nuevo tipo de modelo para predecir la respuesta del rendimiento de los cultivos a las variables de gestión y ambientales. La CNN es un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) que utiliza el aprendizaje profundo para el análisis de la electroconductividad del suelo, las variables topográficas o los fertilizantes añadidos para predecir los rendimientos. La combinación de estos factores puede explicar la variación de las tasas de producción, pero sólo un sistema complejo como la CNN puede detectar esos patrones de manera eficiente.

Los datos satelitales cada vez más ricos y la información de otras fuentes, como las estaciones meteorológicas locales cotejadas con las pautas del clima mundial y la evolución de los rendimientos de los viñedos, abren la puerta a un sólido análisis predictivo. Al procesar la información de otras zonas vinícolas y denominaciones de origen de todo el mundo, la inteligencia artificial, con soluciones como la CNN, proporcionará predicciones precisas sobre los futuros rendimientos de un viñedo. Porque tal vez las soluciones de toda la vida ya no basten para enfrentarse a retos climáticos sin precedentes.  

Control de calidad

Tal como se mencionó en un artículo anterior sobre el impacto del cambio climático en la viticultura, el aumento de las temperaturas medias dará lugar a más azúcar y menos acidez en las uvas. Esto puede conducir a vinos más alcohólicos y con menor riqueza de matices. Sin embargo, la disponibilidad de datos de las diferentes regiones vinícolas del mundo permitirá tomar decisiones al respecto. El análisis de factores como las fechas de brotación, envero y cosecha, así como los valores fenólicos de cada variedad de uva, y su evolución a lo largo del tiempo, junto con las pautas del cambio climático, serán fundamentales para elegir las variedades de uva adecuadas. Esto, a su vez, podría permitir obtener los sabores y la expresión aromática deseados de una manera más fiable.    

Los desafíos del cambio climático son complejos, tal como lo es la investigación del clima mismo. Sin embargo, herramientas potentes como la inteligencia artificial, el aprendizaje de las máquinas y el big data ayudarán a viticultores y bodegas a adaptarse y sobrevivir a una transformación sin precedentes.

Fuentes: FAO, Wineries for Climate Protection, ScienceDirect