Reconocimientos

Cuatro premiados por sus desarrollos informáticos para Agricultura

Martes 9 de octubre de 2018 / Actualizado el martes 9 de octubre de 2018

Darío Villarreal y Renato Manzo, graduados de FICH, obtuvieron el primer y segundo premio en el 10º Congreso de AgroInformática de las Jornadas Argentinas de Informática. Agustín Alesso y Daniel Grenón, docentes de FCA, también fueron reconocidos.

Darío Villarreal y Renato Manzo, recientes graduados de Ingeniería en Informática de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la UNL, ganaron el primer y segundo premio –respectivamente– al Mejor Hardware o Dispositivo, en el 10° Congreso de AgroInformática de las 47º Jornadas Argentinas de Informática, que este año se llevaron a cabo del 3 al 7 de septiembre en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Palermo, Ciudad Autónoma de Buenos Aires. En tanto, dos docentes investigadores de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) también fueron reconocidos: Agustín Alesso recibió el primer premio al mejor trabajo de investigación y desarrollo, y Daniel Grenón recibió el tercer premio por software o aplicación.

Los trabajos ganadores «Sistema de respaldo para la Red Hidrológica del Río Salado» y «Sistema de monitorización basado en una WSN implementada con software y hardware libre» fueron realizados por los graduados de FICH en sus proyectos finales de carreras –dirigidos por Emiliano López y codirigidos por Guillermo Contini–, en el marco de dos CAI+D dirigidos por Carlos Vionnet y de un proyecto Cambio de Escala dirigido por López, con lugar de desarrollo en el Centro de Estudios Hidro-Ambientales (CENEHA) de la FICH.

“Ambos trabajos fueron claves para avanzar en distintas líneas de trabajo del CENEHA, mejorando y desarrollando sistemas de medición y transmisión automática a un costo ostensiblemente inferior que el de las alternativas comerciales. Lo destacable es que se utilizaron tecnologías libres de hardware y software, las cuales brindan flexibilidad a la hora de desarrollar equipos de medición, ya que pueden adaptarse a diversos escenarios. El premio de las JAIIO es un reconocimiento que sirve para destacar y visibilizar el valioso aporte que realizan los estudiantes con sus proyectos finales de carrera”, remarcó López.

Primer premio
El trabajo de Villarrreal brinda una solución a los problemas detectados en la transmisión satelital de las estaciones que conforman el Sistema de Alerta Hidrológico para la cuenca del Río Salado, implementado en 2006 por el Gobierno de la Provincia de Santa Fe para anticipar la ocurrencia de eventos hidrológicos extremos y mitigar sus posibles impactos. 

La solución consiste en implementar una vía de comunicación alternativa y complementaria a la satelital, utilizando tecnologías de transmisión WiFi y celular de bajo costo, con equipamiento presente en el mercado local. De acuerdo a las pruebas realizadas en campo, las fallas en la transmisión se redujeron a un 1%, incorporando funcionalidades no presentes en el sistema original como posibilidad de administración remota de las estaciones.

 

Segundo premio
El trabajo de Manzo presenta resultados obtenidos en pruebas de laboratorio y campo donde se evaluaron sensores y componentes electrónicos para el desarrollo de una estación de medición de variables agroclimáticas automática y de bajo costo. Este sistema de monitorización se basa en una red de sensores inalámbrica (Wireless Sensor Network – WSN), implementada íntegramente con hardware y software libre, con capacidades de almacenamiento y transmisión para su uso en proyectos relacionados con la agricultura y los recursos naturales. 

Esto representa un avance significativo en la temática, dado que actualmente mantener registros periódicos de este tipo con una buena resolución espacial demanda una considerable inversión en equipamiento comercial, generalmente de acotada flexibilidad para adaptarse a diferentes escenarios.

 

Agricultura de precisión

Agustín Alesso, docente de la cátedra de Estadística I y II de la FCA, recibió el primer premio en la categoría "Mejor trabajo de investigación y desarrollo", por el trabajo “Evaluación de diseños experimentales y métodos de análisis para ensayos en campos de productores con herramientas de agricultura de precisión”. La propuesta fue presentada junto a Pablo Cipriotti (UBA- CONICET)) y Germán Bollero (University of Illinois).

En tanto, Daniel Grenón, profesor Asociado de la Cátedra de Agromática de la FCA, presentó dos posters: “Irupé: Imágenes de la Flora Nativa”, junto a los docentes José Pensiero, Iván Paye y Eliana Exner, y “IIRAmb: avances en el Índice Integrado de Riesgo Ambiental por el uso de plaguicidas en cultivos”, junto a Estefanía Galán (graduada adscripta), Sebastián Guzmán y Federico Pernuzzi, ambos alumnos adscriptos. Por el segundo, recibió el tercer premio correspondiente al mejor software o aplicación.

 

 Diseños experimentales

En referencia al trabajo, Alesso relató que “se compararon diseños experimentales utilizados comúnmente en experimentos a escala de lote llevados a cabo con herramientas de agricultura de precisión. Se simularon mapas de rendimiento equiprobables con distinta estructura espacial usando técnicas de simulación geoestadística. Estos mapas se analizaron ajustando modelos lineales con distintos diseños experimentales asumiendo ausencia de efecto de los tratamientos. Luego, a partir de la distribución de los estimadores se evaluó el efecto de la estructura espacial y el diseño empleado en términos de sesgo y eficiencia”.

Respecto a la ayuda que puede brindar la propuesta a los productores, explicó que “este estudio es parte de un proyecto CAI+D que tiene como objetivo avanzar en el estudio de alternativas de experimentación a campo que sean fáciles de conducir con herramientas de agricultura de precisión, pero que a su vez tengan un diseño estadístico que permita obtener conclusiones válidas para orientar la toma de decisiones. De este modo, los resultados del proyecto podrán ser utilizados por los productores que, junto con sus asesores, podrán diseñar experimentos en sus propios campos para corroborar recomendaciones o evaluar prácticas de manejo de una manera más eficiente y con validez estadística”.

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