El académico de la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Concepción, Dr. Christian Correa Farías, director del Laboratorio de Robótica de Campo, fue reconocido en la séptima edición de los “Premios Ciencia con Impacto 2022-2023”, organizados por la Vicerrectoría de Investigación y Desarrollo (VRID) por medio de la Oficina de Transferencia y Licenciamiento (OTL UdeC).
El investigador del Departamento de Mecanización y Energía fue premiado en la categoría Protección del Conocimiento, en virtud de la solicitud de patente que presentó por el “Sistema de monitoreo de Eficiencia del Agua en Sistemas de Riego Presurizado”, innovación bautizada como “Irriscan”, desarrollada por el Laboratorio de Robótica de Campo que él dirige, como parte del proyecto “Mejora en la eficiencia de los sistemas de riego”, que se inscribe en las iniciativas que impulsa el Consorcio Tecnológico del Agua, de Corfo, que lidera la FIAUdeC.
La ceremonia de premiación se realizó en Concepción y contó con la presencia de autoridades regionales y universitarias, entre ellas, el Rector de la Universidad, Dr. Carlos Saavedra Rubilar, y la Vicerrectora de Investigación y Desarrollo, Dra. Andrea Rodríguez Tastets. En la actividad se entregaron 16 galardones a las solicitudes de derechos de autor, 25 a solicitudes de patentes y se otorgaron 19 licencias.
El Dr. Correa, quien ha obtenido este Premio en tres ocasiones y ha ganado cinco veces el Concurso de Patentamiento UdeC, se mostró “muy satisfecho, porque esto es un logro del equipo que integran ocho investigadores, no todos los equipos consiguen un premio cada año desde 2016 en adelante, así es que me siento súper orgulloso no sólo por el premio en sí, sino también por la trayectoria que hemos logrado”.
“Irriscan”
Irriscan “es un método, formado por hardware y software, que permite determinar por qué la eficiencia de los sistemas de riego presurizado está bajando y por qué va a bajar, es decir, puede predecir los fallos la operación, por ejemplo, si va a ocurrir un taponamiento de los goteros (dispensadores de gotas) porque hay contaminación de las aguas, porque hay microalgas o porque se está aplicando mal el fertilizante; es capaz de determinar, por ejemplo, si el origen de la caída de eficiencia es porque no se está regando una cantidad suficiente de horas o si hay una disminución en el caudal producto de una baja en la disponibilidad de agua en el pozo, es decir, es un sistema que es capaz de analizar todos los componentes de un sistema de riego en tiempo real, y a través de una inteligencia artificial, determinar su estado de operación, detectar el origen de los fallos o caídas de eficiencia y genera recomendaciones de cómo corregirlo, pero además, es capaz de predecir los fallos”, explicó el profesor Correa. En ese contexto, acotó que “son muchos los factores que influyen en la caída de la eficiencia. A veces es tan sencillo como que baja el voltaje de la red eléctrica, y, por lo tanto, la bomba genera menos caudal del que debería”.
El Dr. Correa precisó que este sistema “está compuesto por 16 nodos inalámbricos de monitoreo, que son capaces de registrar no solo el caudal de los goteros, sino que la humedad del suelo, la conductividad eléctrica, tiene un analizador espectrofotométrico que determina la calidad del agua, es decir, identifica la concentración de microalgas, la presencia de fertilizantes o de turbidez”.
Consultado por la etapa en que se encuentra actualmente la innovación, reveló que, en el aspecto legal, “la solicitud de patente nos permite estar protegidos y por eso podemos contar qué es lo que estamos haciendo”, mientras que, en el ámbito del nivel de desarrollo tecnológico, expuso que “estamos en un TRL-7 (escala de 1 a 9), que significa que estamos haciendo pruebas de campo para validar la tecnología a una escala mayor”.
En esa línea, el académico adelantó que este 2024 será clave para Irriscan. “Este año tenemos dos metas: una es licenciar la tecnología a una empresa que se haga cargo de producirlo en serie para masificarlo; y, por otra parte, para nosotros, desde el punto de vista técnico, va a ser crucial, porque la inteligencia artificial, en la medida que más datos tiene, más aprende, entonces, con los datos de esta temporada más los que podamos capturar al principio de la próxima, vamos a tener información suficiente como para que nuestra IA esté mucho más robusta”, concluyó.
