Los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos que emplean datos en tiempo real para la simulación y predicción del comportamiento de sus homólogos. En el contexto de la agricultura y la ganadería , ofrecen posibilidades transformadoras para optimizar el uso de recursos, reducir riesgos y mejorar la toma de decisiones. Una de las bazas más potentes es la aplicación de tecnología espacial, lo que asegura un futuro más resiliente y sostenible para el sector. Entre sus ventajas destaca la capacidad de realizar un monitoreo automatizado y a gran escala de las tierras de cultivo. Como se integran datos de distintas fuentes, incluyendo satélites de observación de la Tierra, los modelos digitales tienen capacidad de detectar signos tempranos de problemas en la salud de los cultivos. Esta detección temprana permite tomar acciones precisas y oportunas, como ajustar los programas de riego o fertilización, lo que puede mejorar significativamente los rendimientos y reducir el desperdicio de recursos.También posibilitan los gemelos virtuales la prueba de diferentes estrategias de gestión bajo diversas condiciones del mundo real. Esta capacidad facilita una mejor planificación y asunción de decisiones, sobre todo en acciones que dependen de estados futuros del terreno cultivado. Pueden simular el crecimiento y la salud de los cultivos, el impacto de patrones climáticos e incluso el comportamiento del ganado para así anticipar problemas.Noticia Relacionada estandar No Las semillas de larga germinación de los robots agricultores María José Pérez-Barco Su despliegue en España aún es lento, pero un fértil tejido innovador va dando forma a un cambio clave para un sector acuciado por la falta de mano de obraUna de estas propuestas basadas en satélites es SaveCrops4EU, explica Sander Rowette, jefe de proyecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «Es una iniciativa innovadora cuyo objetivo es crear un Componente de Gemelo Digital (DTC, por sus siglas en inglés) como parte de todo el ecosistema terrestre». «Este DTC específico es una representación digital de los ecosistemas de tierras de cultivo, con tecnologías avanzadas de monitorización (estado actual) y de pronóstico (estado futuro)», añade. El proyecto integra innovaciones tecnológicas en datos de observación de la Tierra y avances científicos en modelado de cultivos basado en datos. El propósito consiste en ofrecer información, antes y durante la temporada, sobre el estado hídrico y de nitrógeno, el desarrollo y el rendimiento potencial de los principales cultivos europeos.un ejemplo de las posibilidades del proyecto SaveCrops4EU: la versión alfa del componente de gemelo digital para la monitorización del contenido de nitrógeno en el dosel dentro de un área de interés en Albacete«Para ello –aclara Rowette–, se utilizan una serie de casos de uso seleccionados que sirven como guía para el diseño inicial. Esta información será empleada finalmente por el usuario final para apoyar los procesos de toma de decisiones. La solución se logra utilizando datos de sensores satelitales de última generación, técnicas científicas de modelización y tecnologías de plataformas digitales».La iniciativa está financiada por la Agencia Espacial Europea (ESA) como parte de su iniciativa ESA Digital Twin Earth. En este proyecto, Thales Alenia Space integra modelos científicos del LIST (Luxembourg Institute of Science and Technology), FZJ (Forschungszentrum Jülich) y la Universidad de Valencia en el Componente de Gemelo Digital. Para aumentar la utilidad en el dominio agrícola, dos socios adicionales aportan su conocimiento experto: el Centre Wallon de Recherches Agronomiques (CRA-W) y CropOM, una pyme de Hungría. La monitorización, la predicción de rendimiento y las simulaciones de escenarios (‘what if’) son las bases científicas clave de la solución, detalla el jefe de proyecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «El pilar de monitorización producirá información sobre el estado actual. La predicción de rendimiento mostrará cuál será el estado dentro de la temporada, dado un escenario estándar (por ejemplo, el pronóstico meteorológico promedio de hoy). Las simulaciones ‘what if’ ofrecen al usuario mayor libertad para cambiar el escenario estándar con posibles interacciones humanas y probar hipótesis para encontrar escenarios de gestión optimizados».El proyecto se enfocará en los principales cultivos dentro de Europa (por ejemplo, trigo de invierno), aunque presenta la capacidad de incorporar nuevos modelos y flujos de datos para favorecer la adopción de nuevos cultivos en futuras evoluciones. Habrá una versión en etapa pre-operacional a finales de 2026.Del pistacho a la alfalfaEl proyecto Gedefec, ya cerrado después de tres fases, se ocupó del pistacho, trabajo que realizó el I3A, Instituto Universitario de Investigación en Ingeniería de Aragón de la Universidad de Zaragoza. Ahora las pruebas se centran en la alfalfa . F. Javier Zarazaga-Soria, investigador del I3A, indica que el objetivo es realizar «gemelos digitales a nivel de parcelas, porque en agricultura lo puedes escalar desde la planta hasta una región entera». «Nuestra unidad de modelización ha sido la parcela porque lo hemos orientado a mejorar el rendimiento económico. Hemos creado una infraestructura para que alguien que disponga de una parcela pueda meter allí todos los datos, todos los conectores con información pública existente, como la información meteorológica. Estamos hablando de imágenes de satélite y de otros datos que pueden estar disponibles en la web», apunta.«Como predominan las explotaciones reducidas, buscamos facilitar a empresas pequeñas y medianas que puedan tener acceso a la información –dice Zarazaga-Soria–. Con la representación de la realidad hemos comenzado a hacer unas primeras aproximaciones en la creación de escenarios meteorológicos . Sobre la producción de alfalfa, que lleva muchos años, posiblemente pueda haber muchos datos». Con escenarios que se repiten, se pueden meter modelos de inteligencia artificial que digan qué es lo que va a pasar en esas realidades, relata: «Identificamos patrones del pasado y realizamos algunos ajustes dependiendo de pequeñas variaciones de un año a otro. Los gemelos digitales nos permiten simular realidades que no han sucedido. Gracias a la modelización del cultivo, vamos a poder generar datos ficticios, datos sintéticos que nos van a representar esa posible realidad».Una de las bazas más potentes de estas réplicas virtuales es su vinculación a la tecnología espacialSobre si existen productos agrícolas más propicios al tratamiento con gemelos digitales, Zarazaga-Soria comenta que «son más fáciles de montar en los cultivos herbáceos». «No solo en alfalfa, incluso en los cereales, que tienen una o dos cosechas anuales, lo que hace posible que se generen más datos. En el pistacho , desde que se planta el árbol hasta que se tiene la primera cosecha pasan entre 8 y 10 años. Por contra, en Aragón el maíz se cultiva dos veces al año».Y la transferencia de la investigación al mercado, ¿para cuándo? Según el investigador, «ya existen los mínimos para que pueda ser utilizable, adquirido para que sea comercializado el proyecto; ese paso precisa que una empresa tecnológica desarrolle el modelo de negocio. En seis meses o un año podría estar».Para gestión ganaderaLos gemelos digitales también pueden aprovecharse para la gestión ganadera porque monitorizan estado físico y comportamiento de los animales, controlan su alimentación y la ingesta de agua y examinan el entorno. Con sensores y dispositivos IoT se recopilan los datos que terminan configurando una imagen real y actualizada de la explotación. Esta tecnología favorece la predicción de problemas antes de su aparición, como enfermedades o deficiencias nutricionales.A través de simulaciones de escenarios se analiza si determinados cambios en la dieta o en las condiciones de los animales afectarían a la producción. De la misma manera que en la agricultura, los gemelos digitales contribuyen a optimizar los recursos , mejorar la capacidad de decisión y la planificación a largo plazo. Además, favorece el desarrollo de prácticas que aumentan el bienestar animal.En un plano más concreto, se podrán ajustar los costes alimentarios según los componentes genéticos. Resultado: mejor producción cárnica. También influirá en la logística, como la coordinación de rutas de transporte y almacenamiento y la optimización de rutas y programación de entregas. En definitiva, el análisis inteligente de datos contribuirá a adelantarse a los problemas. Además, en la cadena agroalimentaria se podrá mejorar la trazabilidad y la seguridad. Los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos que emplean datos en tiempo real para la simulación y predicción del comportamiento de sus homólogos. En el contexto de la agricultura y la ganadería , ofrecen posibilidades transformadoras para optimizar el uso de recursos, reducir riesgos y mejorar la toma de decisiones. Una de las bazas más potentes es la aplicación de tecnología espacial, lo que asegura un futuro más resiliente y sostenible para el sector. Entre sus ventajas destaca la capacidad de realizar un monitoreo automatizado y a gran escala de las tierras de cultivo. Como se integran datos de distintas fuentes, incluyendo satélites de observación de la Tierra, los modelos digitales tienen capacidad de detectar signos tempranos de problemas en la salud de los cultivos. Esta detección temprana permite tomar acciones precisas y oportunas, como ajustar los programas de riego o fertilización, lo que puede mejorar significativamente los rendimientos y reducir el desperdicio de recursos.También posibilitan los gemelos virtuales la prueba de diferentes estrategias de gestión bajo diversas condiciones del mundo real. Esta capacidad facilita una mejor planificación y asunción de decisiones, sobre todo en acciones que dependen de estados futuros del terreno cultivado. Pueden simular el crecimiento y la salud de los cultivos, el impacto de patrones climáticos e incluso el comportamiento del ganado para así anticipar problemas.Noticia Relacionada estandar No Las semillas de larga germinación de los robots agricultores María José Pérez-Barco Su despliegue en España aún es lento, pero un fértil tejido innovador va dando forma a un cambio clave para un sector acuciado por la falta de mano de obraUna de estas propuestas basadas en satélites es SaveCrops4EU, explica Sander Rowette, jefe de proyecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «Es una iniciativa innovadora cuyo objetivo es crear un Componente de Gemelo Digital (DTC, por sus siglas en inglés) como parte de todo el ecosistema terrestre». «Este DTC específico es una representación digital de los ecosistemas de tierras de cultivo, con tecnologías avanzadas de monitorización (estado actual) y de pronóstico (estado futuro)», añade. El proyecto integra innovaciones tecnológicas en datos de observación de la Tierra y avances científicos en modelado de cultivos basado en datos. El propósito consiste en ofrecer información, antes y durante la temporada, sobre el estado hídrico y de nitrógeno, el desarrollo y el rendimiento potencial de los principales cultivos europeos.un ejemplo de las posibilidades del proyecto SaveCrops4EU: la versión alfa del componente de gemelo digital para la monitorización del contenido de nitrógeno en el dosel dentro de un área de interés en Albacete«Para ello –aclara Rowette–, se utilizan una serie de casos de uso seleccionados que sirven como guía para el diseño inicial. Esta información será empleada finalmente por el usuario final para apoyar los procesos de toma de decisiones. La solución se logra utilizando datos de sensores satelitales de última generación, técnicas científicas de modelización y tecnologías de plataformas digitales».La iniciativa está financiada por la Agencia Espacial Europea (ESA) como parte de su iniciativa ESA Digital Twin Earth. En este proyecto, Thales Alenia Space integra modelos científicos del LIST (Luxembourg Institute of Science and Technology), FZJ (Forschungszentrum Jülich) y la Universidad de Valencia en el Componente de Gemelo Digital. Para aumentar la utilidad en el dominio agrícola, dos socios adicionales aportan su conocimiento experto: el Centre Wallon de Recherches Agronomiques (CRA-W) y CropOM, una pyme de Hungría. La monitorización, la predicción de rendimiento y las simulaciones de escenarios (‘what if’) son las bases científicas clave de la solución, detalla el jefe de proyecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «El pilar de monitorización producirá información sobre el estado actual. La predicción de rendimiento mostrará cuál será el estado dentro de la temporada, dado un escenario estándar (por ejemplo, el pronóstico meteorológico promedio de hoy). Las simulaciones ‘what if’ ofrecen al usuario mayor libertad para cambiar el escenario estándar con posibles interacciones humanas y probar hipótesis para encontrar escenarios de gestión optimizados».El proyecto se enfocará en los principales cultivos dentro de Europa (por ejemplo, trigo de invierno), aunque presenta la capacidad de incorporar nuevos modelos y flujos de datos para favorecer la adopción de nuevos cultivos en futuras evoluciones. Habrá una versión en etapa pre-operacional a finales de 2026.Del pistacho a la alfalfaEl proyecto Gedefec, ya cerrado después de tres fases, se ocupó del pistacho, trabajo que realizó el I3A, Instituto Universitario de Investigación en Ingeniería de Aragón de la Universidad de Zaragoza. Ahora las pruebas se centran en la alfalfa . F. Javier Zarazaga-Soria, investigador del I3A, indica que el objetivo es realizar «gemelos digitales a nivel de parcelas, porque en agricultura lo puedes escalar desde la planta hasta una región entera». «Nuestra unidad de modelización ha sido la parcela porque lo hemos orientado a mejorar el rendimiento económico. Hemos creado una infraestructura para que alguien que disponga de una parcela pueda meter allí todos los datos, todos los conectores con información pública existente, como la información meteorológica. Estamos hablando de imágenes de satélite y de otros datos que pueden estar disponibles en la web», apunta.«Como predominan las explotaciones reducidas, buscamos facilitar a empresas pequeñas y medianas que puedan tener acceso a la información –dice Zarazaga-Soria–. Con la representación de la realidad hemos comenzado a hacer unas primeras aproximaciones en la creación de escenarios meteorológicos . Sobre la producción de alfalfa, que lleva muchos años, posiblemente pueda haber muchos datos». Con escenarios que se repiten, se pueden meter modelos de inteligencia artificial que digan qué es lo que va a pasar en esas realidades, relata: «Identificamos patrones del pasado y realizamos algunos ajustes dependiendo de pequeñas variaciones de un año a otro. Los gemelos digitales nos permiten simular realidades que no han sucedido. Gracias a la modelización del cultivo, vamos a poder generar datos ficticios, datos sintéticos que nos van a representar esa posible realidad».Una de las bazas más potentes de estas réplicas virtuales es su vinculación a la tecnología espacialSobre si existen productos agrícolas más propicios al tratamiento con gemelos digitales, Zarazaga-Soria comenta que «son más fáciles de montar en los cultivos herbáceos». «No solo en alfalfa, incluso en los cereales, que tienen una o dos cosechas anuales, lo que hace posible que se generen más datos. En el pistacho , desde que se planta el árbol hasta que se tiene la primera cosecha pasan entre 8 y 10 años. Por contra, en Aragón el maíz se cultiva dos veces al año».Y la transferencia de la investigación al mercado, ¿para cuándo? Según el investigador, «ya existen los mínimos para que pueda ser utilizable, adquirido para que sea comercializado el proyecto; ese paso precisa que una empresa tecnológica desarrolle el modelo de negocio. En seis meses o un año podría estar».Para gestión ganaderaLos gemelos digitales también pueden aprovecharse para la gestión ganadera porque monitorizan estado físico y comportamiento de los animales, controlan su alimentación y la ingesta de agua y examinan el entorno. Con sensores y dispositivos IoT se recopilan los datos que terminan configurando una imagen real y actualizada de la explotación. Esta tecnología favorece la predicción de problemas antes de su aparición, como enfermedades o deficiencias nutricionales.A través de simulaciones de escenarios se analiza si determinados cambios en la dieta o en las condiciones de los animales afectarían a la producción. De la misma manera que en la agricultura, los gemelos digitales contribuyen a optimizar los recursos , mejorar la capacidad de decisión y la planificación a largo plazo. Además, favorece el desarrollo de prácticas que aumentan el bienestar animal.En un plano más concreto, se podrán ajustar los costes alimentarios según los componentes genéticos. Resultado: mejor producción cárnica. También influirá en la logística, como la coordinación de rutas de transporte y almacenamiento y la optimización de rutas y programación de entregas. En definitiva, el análisis inteligente de datos contribuirá a adelantarse a los problemas. Además, en la cadena agroalimentaria se podrá mejorar la trazabilidad y la seguridad.
Los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos que emplean datos en tiempo real para la simulación y predicción del comportamiento de sus homólogos. En el contexto de la agricultura y la ganadería, ofrecen posibilidades transformadoras para optimizar el uso de recursos, reducir … riesgos y mejorar la toma de decisiones.
Una de las bazas más potentes es la aplicación de tecnología espacial, lo que asegura un futuro más resiliente y sostenible para el sector. Entre sus ventajas destaca la capacidad de realizar un monitoreo automatizado y a gran escala de las tierras de cultivo. Como se integran datos de distintas fuentes, incluyendo satélites de observación de la Tierra, los modelos digitales tienen capacidad de detectar signos tempranos de problemas en la salud de los cultivos. Esta detección temprana permite tomar acciones precisas y oportunas, como ajustar los programas de riego o fertilización, lo que puede mejorar significativamente los rendimientos y reducir el desperdicio de recursos.
También posibilitan los gemelos virtuales la prueba de diferentes estrategias de gestión bajo diversas condiciones del mundo real. Esta capacidad facilita una mejor planificación y asunción de decisiones, sobre todo en acciones que dependen de estados futuros del terreno cultivado. Pueden simular el crecimiento y la salud de los cultivos, el impacto de patrones climáticos e incluso el comportamiento del ganado para así anticipar problemas.
Una de estas propuestas basadas en satélites es SaveCrops4EU, explica Sander Rowette, jefe de proyecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «Es una iniciativa innovadora cuyo objetivo es crear un Componente de Gemelo Digital (DTC, por sus siglas en inglés) como parte de todo el ecosistema terrestre». «Este DTC específico es una representación digital de los ecosistemas de tierras de cultivo, con tecnologías avanzadas de monitorización (estado actual) y de pronóstico (estado futuro)», añade.
El proyecto integra innovaciones tecnológicas en datos de observación de la Tierra y avances científicos en modelado de cultivos basado en datos. El propósito consiste en ofrecer información, antes y durante la temporada, sobre el estado hídrico y de nitrógeno, el desarrollo y el rendimiento potencial de los principales cultivos europeos.
«Para ello –aclara Rowette–, se utilizan una serie de casos de uso seleccionados que sirven como guía para el diseño inicial. Esta información será empleada finalmente por el usuario final para apoyar los procesos de toma de decisiones. La solución se logra utilizando datos de sensores satelitales de última generación, técnicas científicas de modelización y tecnologías de plataformas digitales».
La iniciativa está financiada por la Agencia Espacial Europea (ESA) como parte de su iniciativa ESA Digital Twin Earth. En este proyecto, Thales Alenia Space integra modelos científicos del LIST (Luxembourg Institute of Science and Technology), FZJ (Forschungszentrum Jülich) y la Universidad de Valencia en el Componente de Gemelo Digital. Para aumentar la utilidad en el dominio agrícola, dos socios adicionales aportan su conocimiento experto: el Centre Wallon de Recherches Agronomiques (CRA-W) y CropOM, una pyme de Hungría.
La monitorización, la predicción de rendimiento y las simulaciones de escenarios (‘what if’) son las bases científicas clave de la solución, detalla el jefe de proyecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «El pilar de monitorización producirá información sobre el estado actual. La predicción de rendimiento mostrará cuál será el estado dentro de la temporada, dado un escenario estándar (por ejemplo, el pronóstico meteorológico promedio de hoy). Las simulaciones ‘what if’ ofrecen al usuario mayor libertad para cambiar el escenario estándar con posibles interacciones humanas y probar hipótesis para encontrar escenarios de gestión optimizados».
El proyecto se enfocará en los principales cultivos dentro de Europa (por ejemplo, trigo de invierno), aunque presenta la capacidad de incorporar nuevos modelos y flujos de datos para favorecer la adopción de nuevos cultivos en futuras evoluciones. Habrá una versión en etapa pre-operacional a finales de 2026.
Del pistacho a la alfalfa
El proyecto Gedefec, ya cerrado después de tres fases, se ocupó del pistacho, trabajo que realizó el I3A, Instituto Universitario de Investigación en Ingeniería de Aragón de la Universidad de Zaragoza. Ahora las pruebas se centran en la alfalfa. F. Javier Zarazaga-Soria, investigador del I3A, indica que el objetivo es realizar «gemelos digitales a nivel de parcelas, porque en agricultura lo puedes escalar desde la planta hasta una región entera».
«Nuestra unidad de modelización ha sido la parcela porque lo hemos orientado a mejorar el rendimiento económico. Hemos creado una infraestructura para que alguien que disponga de una parcela pueda meter allí todos los datos, todos los conectores con información pública existente, como la información meteorológica. Estamos hablando de imágenes de satélite y de otros datos que pueden estar disponibles en la web», apunta.
«Como predominan las explotaciones reducidas, buscamos facilitar a empresas pequeñas y medianas que puedan tener acceso a la información –dice Zarazaga-Soria–. Con la representación de la realidad hemos comenzado a hacer unas primeras aproximaciones en la creación de escenarios meteorológicos. Sobre la producción de alfalfa, que lleva muchos años, posiblemente pueda haber muchos datos».
Con escenarios que se repiten, se pueden meter modelos de inteligencia artificial que digan qué es lo que va a pasar en esas realidades, relata: «Identificamos patrones del pasado y realizamos algunos ajustes dependiendo de pequeñas variaciones de un año a otro. Los gemelos digitales nos permiten simular realidades que no han sucedido. Gracias a la modelización del cultivo, vamos a poder generar datos ficticios, datos sintéticos que nos van a representar esa posible realidad».
Una de las bazas más potentes de estas réplicas virtuales es su vinculación a la tecnología espacial
Sobre si existen productos agrícolas más propicios al tratamiento con gemelos digitales, Zarazaga-Soria comenta que «son más fáciles de montar en los cultivos herbáceos». «No solo en alfalfa, incluso en los cereales, que tienen una o dos cosechas anuales, lo que hace posible que se generen más datos. En el pistacho, desde que se planta el árbol hasta que se tiene la primera cosecha pasan entre 8 y 10 años. Por contra, en Aragón el maíz se cultiva dos veces al año».
Y la transferencia de la investigación al mercado, ¿para cuándo? Según el investigador, «ya existen los mínimos para que pueda ser utilizable, adquirido para que sea comercializado el proyecto; ese paso precisa que una empresa tecnológica desarrolle el modelo de negocio. En seis meses o un año podría estar».
Para gestión ganadera
Los gemelos digitales también pueden aprovecharse para la gestión ganadera porque monitorizan estado físico y comportamiento de los animales, controlan su alimentación y la ingesta de agua y examinan el entorno. Con sensores y dispositivos IoT se recopilan los datos que terminan configurando una imagen real y actualizada de la explotación. Esta tecnología favorece la predicción de problemas antes de su aparición, como enfermedades o deficiencias nutricionales.
A través de simulaciones de escenarios se analiza si determinados cambios en la dieta o en las condiciones de los animales afectarían a la producción. De la misma manera que en la agricultura, los gemelos digitales contribuyen a optimizar los recursos, mejorar la capacidad de decisión y la planificación a largo plazo. Además, favorece el desarrollo de prácticas que aumentan el bienestar animal.
En un plano más concreto, se podrán ajustar los costes alimentarios según los componentes genéticos. Resultado: mejor producción cárnica. También influirá en la logística, como la coordinación de rutas de transporte y almacenamiento y la optimización de rutas y programación de entregas. En definitiva, el análisis inteligente de datos contribuirá a adelantarse a los problemas. Además, en la cadena agroalimentaria se podrá mejorar la trazabilidad y la seguridad.
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