viernes, 17 de abril de 2026 | Galicia, España
ÚLTIMA HORA ¿Idade ou talento? O debate sobre a promoción laboral na administración pública
Galego Castelán

Xemelgos dixitais, encargados do futuro na xestión do campo

Xemelgos dixitais, encargados do futuro na xestión do campo

Os últimos acontecementos relacionados con xemelos dixitais, ‘capataces futuro’ xestión xeraron un intenso debate na opinión pública.

Analistas e especialistas coinciden en sinalar que nos atopamos ante un punto de inflexión que podería marcar o rumbo dos próximos meses.

O papel dos xemelos dixitais na agricultura

Os detalles que emerxeron revelan unha situación complexa que require unha análise detallada.

Os xemelos dixitais son réplicas virtuais de sistemas físicos que empregan datos en tempo real para a simulación e predición do comportamento dos seus homólogos.

No contexto da agricultura e da gandería, ofrecen posibilidades transformadoras para optimizar o uso de recursos, reducir riscos e mellorar a toma de decisións.

Unha das principais vantaxes é a aplicación de tecnoloxía espacial, o que asegura un futuro máis resiliente e sostible para o sector.

Entre as súas vantaxes destaca a capacidade de realizar unha monitorización automatizada e a gran escala das terras de cultivo.

Ao integrar datos de distintas fontes, incluíndo satélites de observación da Terra, os modelos dixitais teñen capacidade de detectar sinais temperás de problemas na saúde das colleitas.

Esta detección temperá permite tomar accións precisas e oportunas, como axustar os programas de rega ou de fertilización, o que pode mellorar significativamente os rendementos e reducir o desperdicio de recursos.

Tamén posibilitan os xemelos virtuais probar distintas estratexias de xestión baixo diversas condicións do mundo real.

Esta capacidade facilita unha mellor planificación e a asunción de decisións, sobre todo en accións que dependen de estados futuros do terreo cultivado.

Poden simular o crecemento e a saúde das colleitas, o impacto de patróns climáticos e mesmo o comportamento do gando para así anticipar problemas.

Proxectos innovadores e casos de uso

Unha destas propostas baseadas en satélites é SaveCrops4EU, explica Sander Rowette, xefe de proxecto en Thales Alenia Space en Luxemburgo: «É unha iniciativa innovadora cuxo obxectivo é crear un Compoñente de Xemelo Dixital (DTC, polas súas siglas en inglés) como parte de todo o ecosistema terrestre».

«Este DTC específico é unha representación dixital dos ecosistemas de terras de cultivo, con tecnoloxías avanzadas de monitorización (estado actual) e de previsión (estado futuro)», engade.

O proxecto integra innovacións tecnolóxicas en datos de observación da Terra e avances científicos en modelado de cultivos baseado en datos.

O propósito consiste en ofrecer información, antes e durante a tempada, sobre o estado hídrico e de nitróxeno, o desenvolvemento e o rendemento potencial dos principais cultivos europeos.

«Para iso –aclara Rowette–, utilízanse unha serie de casos de uso seleccionados que serven como guía para o deseño inicial. Esta información será empregada finalmente polo usuario final para apoiar os procesos de toma de decisións. A solución lográse utilizando datos de sensores satelitais de última xeración, técnicas científicas de modelización e tecnoloxías de plataformas dixitais».

A iniciativa está financiada pola Axencia Espacial Europea (ESA) como parte da súa iniciativa ESA Digital Twin Earth.

Neste proxecto, Thales Alenia Space integra modelos científicos do LIST (Luxembourg Institute of Science and Technology), FZJ (Forschungszentrum Jülich) e a Universidade de Valencia no Compoñente de Xemelo Dixital.

Para aumentar a utilidade no dominio agrícola, dous socios adicionais aportan o seu coñecemento experto: o Centre Wallon de Rec

Compartir esta nova

M

Miguel Ángel Vázquez

Redactor especializado en economía y empresas. Cubre la actualidad económica de Galicia y España para Galicia Universal.

Únete a la conversación

Regístrate gratis con tu email para comentar en las noticias. Tu opinión importa.

🇪🇸 Castellano