La Universidad de Córdoba y la DOP Montilla-Moriles crean un sistema de alertas que prevé la aparición de mildiu
CÓRDOBA 16 Jun. (EUROPA PRESS) -
La Universidad de Córdoba (UCO), a través de su Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA), junto al Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles, ha desarrollado un sistema inteligente de alertas capaz de anticipar el riesgo de mildiu en viñedo mediante el análisis automatizado de datos meteorológicos y fenológicos.
Según informa la UCO en una nota, la herramienta, que ya está funcionando durante la campaña 2026 para explotaciones reales de la DOP Montilla-Moriles, supone "un nuevo paso hacia la digitalización y la agricultura de precisión aplicada al sector vitivinícola".
El mildiu de la vid, causado por 'Plasmopara viticola', es una de las enfermedades más agresivas del viñedo y puede desarrollarse rápidamente cuando coinciden humedad elevada, temperaturas favorables y tejido vegetal susceptible. En campañas húmedas, sus efectos pueden provocar importantes pérdidas de producción y calidad, especialmente en fases sensibles del cultivo.
En la campaña 2025e se llegaron a registrar daños cercanos al 50% de la cosecha en algunas explotaciones, una situación que impulsó la necesidad de desarrollar una herramienta capaz de detectar las ventanas de infección, avisar de los momentos óptimos de tratamiento y anticiparse a la aparición de las primeras manchas antes de que los síntomas sean visibles y los daños irreversibles.
"La campaña pasada fue un punto de inflexión", pues se vio "cómo el mildiu podía evolucionar muy rápido y generar pérdidas importantes en muy poco tiempo", ha expresado el gerente del Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles, Enrique Garrido, quien ha añadido que ahí entendieron que era "fundamental encontrar una solución que permitiera anticipar el riesgo y no actuar únicamente cuando la enfermedad ya está presente".
El sistema de alertas, desarrollado por investigadores de la Universidad de Córdoba, analiza diariamente variables de temperatura, humedad y precipitación --obtenidos a partir de estaciones meteorológicas públicas de la red SIAR-- para reconstruir las distintas fases del ciclo biológico del patógeno hasta la aparición de primeras manchas y su evolución en las fases secundarias.
Estos datos se recogen en la plataforma Agro-Fiware de esta misma universidad, basada en tecnología abierta de Fiware, que envía un seguimiento diario automático con la evolución y avisos del estado de la situación. El modelo ha sido validado y calibrado utilizando los datos acumulados de 20 campañas anteriores y alcanza un margen aproximado de cuatro días en la predicción de aparición de la primera mancha.
Gracias a esta herramienta, técnicos y agricultores conseguirán optimizar recursos, ajustar de forma más precisa el uso de fitosanitarios y reducir costes de producción, ya que el sistema de alertas se ha concebido como una ayuda a la toma de decisiones que permitirá actuar con mayor antelación ante situaciones de riesgo, contribuyendo así a incrementar la calidad y productividad del cultivo y la rentabilidad de las explotaciones.
PROYECTO COLABORATIVO
El proyecto cuenta con la participación de investigadores vinculados a la Cátedra de Inteligencia Artificial y Agricultura y los proyectos AgrifoodTEF y Citridata, así como con el impulso del Aula de Transformación Digital Fiware.
Además, la iniciativa cuenta con el respaldo del Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles, cuya colaboración ha sido clave para adaptar el sistema a las necesidades reales del territorio y facilitar el acceso a datos y validación en campo, y con el apoyo de la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía, a través de la RAIF, que aportó información de valor para la validación del modelo.
"La inteligencia artificial solo tiene sentido si consigue resolver problemas reales. Este proyecto conecta directamente" con la misión de investigadores: "generar conocimiento útil, transferir tecnología y trabajar junto al sector para responder a problemas reales, como el del mildiu, que afecta año tras año a los vinicultores", ha remarcado la directora de la Cátedra IA Agricultura de la UCO, Rosa Gallardo.
Durante las próximas campañas, el proyecto continuará su fase de validación en campo y avanzará en la instalación de estaciones meteorológicas propias en distintas parcelas de la DOP Montilla-Moriles que harán todavía más preciso y adaptado a la situación local este sistema de alertas.