La inteligencia artificial que le avisa a los productores de San Luis cuándo viene una helada

Un sistema desarrollado en San Luis promete cambiar la forma en que los pequeños productores enfrentan el clima: anticipa heladas y ráfagas de viento con hasta seis horas de margen y manda la alerta directo al teléfono.

Se trata de SIVAI (Sistema Inteligente de Vigilancia Agrometeorológica para Invernaderos), una herramienta creada por un equipo interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL), el INTA y productores del paraje Daniel Donovan. El proyecto se presentó este miércoles 3 de septiembre, tras casi un año de trabajo.

Cómo funciona el sistema

SIVAI combina información meteorológica externa con datos que releva 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, sensores instalados en un invernadero productivo de Daniel Donovan registran variables como temperatura y humedad. El cruce de ambas fuentes genera un pronóstico localizado que permite anticipar eventos climáticos adversos, como heladas o ráfagas de viento severas, con una anticipación de entre una y seis horas.

La información llega al teléfono del productor 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 optimiza decisiones vinculadas al 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 ejes centrales del proyecto es su aplicación en la agricultura familiar, un sector que, según datos difundidos por la iniciativa, concentra al 66% de las familias que viven en el campo en Argentina: unas dos millones de personas.

La tecnología busca aportar información para 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 tiempo al productor para proteger sus plantas. Lo mismo ocurre con las ráfagas de viento u otras condiciones que afecten la producción bajo cubierta.

El sistema no pretende reemplazar el saber de quienes trabajan la tierra. La decisión final sobre cuándo regar, ventilar o proteger los cultivos sigue en manos del productor. La diferencia está en la información disponible: en lugar de reaccionar cuando el fenómeno ya ocurrió, el productor cuenta con una alerta previa y datos específicos de lo que pasa dentro de su 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, que agrupa 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). Resultó 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 con problemas climáticos similares.

Si esa etapa se concreta, el proyecto desarrollado en San Luis podría convertirse en una herramienta tecnológica aplicable a una mayor cantidad de productores de la agricultura familiar. Su principal aporte 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.