El cultivo de la trufa negra constituye una nueva fuente de recursos, con una creciente importancia económica y social, especialmente, en la España despoblada. Las parcelas de encina, se asientan mayoritariamente en zonas de escasa precipitación y suelos degradados, por lo que el riego es una labor básica, dado el actual contexto de escasez de precipitaciones. El conocimiento del estado fisiológico de la encina en respuesta al estrés hídrico se percibe como una propuesta de valor para establecer la necesidad de riego en plantaciones truferas, optimizando la producción de trufa en cuanto a parámetros de cantidad y calidad. Para ello, las tecnologías digitales IoT, sensores, Cloud y Machine Learning (todas ellas aplicadas en WATERTRUF) juegan un papel fundamental, ya que permiten al usuario final monitorizar y conocer en tiempo real el estado hídrico de la plantación.
La fase 1 del proyecto ya ejecutada, ha incluido trabajos orientados a integrar la información procedente de sensores de campo y sensores de terceros, en una infraestructura web app, que permita su fácil visualización. Además, dicha web app integra una aplicación de introducción de dinámicas de riego por parte del agricultor, de forma que se ofrece al usuario final una herramienta basada en la evidencia, para la gestión fácil e intuitiva de la explotación trufera. La fase 1 también ha incluido el desarrollo de un prototipo basado en tecnología Near Infrared para la cuantificación del estado hídrico de la encina en plantaciones truferas, que será evaluado en entorno de laboratorio.
El Proyecto de investigación industrial WATERTRUF tiene como principal objetivo optimizar la gestión del riego en plantaciones truferas de encina, mediante el uso combinado de nuevas tecnologías digitales no destructivas que permitan la monitorización en continuo y el seguimiento a tiempo real del estado fisiológico del árbol, con el fin de disponer de información suficiente para el desarrollo de algoritmos inteligentes que generen recomendaciones de riego.
El objetivo de la nueva fase 2 del proyecto es abordar el desarrollo del sistema de inteligencia artificial que a través del análisis Big Data de la información recogida en campo, elabore recomendaciones de riego. Esta fase 2, también incluye la validación en campo del sensor Near Infrared. Todo ello, permitirá a la industria trufera mejorar la producción tanto en cantidad como en calidad, optimizando los insumos (agua y energía) empleados.
El consorcio está liderado por el Clúster para el Uso Eficiente del Agua (ZINNAE) con participación del Clúster Aragonés de Alimentación (ARAGON INNOVALIMEN), el Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón (CITA), la Universidad Carlos II de Madrid, además de las empresas MYTRUFF S.L. y ARATECK ELECTRONICS S.L.
La Fase 2 del Proyecto WATERTRUF ha recibido el apoyo del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, dentro del marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en la convocatoria 2023 de ayudas a Agrupaciones Empresariales Innovadoras con el objeto de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas.
