● Investigadores han desarrollado un sistema que combina sensores IoT, IA, gemelos digitales, redes satelitales y realidad extendida para simular decisiones de riego y fertilización antes de ejecutarlas en el campo, logrando una gestión predictiva del agua que va más allá de los sistemas tradicionales de monitoreo pasivo.
Monterrey, México. Mayo de 2026. En un paso innovador hacia la agricultura de precisión, un equipo internacional ha creado el primer sistema que integra un gemelo digital completo (creado mediante IA) del cultivo con herramientas de realidad extendida y conectividad satelital de baja órbita (LEO). Esta solución permite a los productores probar virtualmente el impacto de cambios en riego o fertilización antes de aplicarlos físicamente, reduciendo de forma significativa el consumo de agua y el margen de error en un contexto de escasez hídrica creciente.
El sistema genera una réplica virtual exacta del terreno y el cultivo, alimentada en tiempo real por sensores distribuidos que miden niveles de nitrógeno, fósforo y potasio (NPK), humedad del suelo y temperatura. Estos datos se procesan con algoritmos de machine learning para crear “regiones cognitivas”: entornos proactivos que anticipan eventos como estrés hídrico o anomalías antes de que ocurran.
A diferencia de las plataformas convencionales que solo recolectan y muestran datos, esta
propuesta permite al agricultor interactuar de forma intuitiva con el modelo virtual y observar las consecuencias de sus decisiones sin tocar el campo.
“La tecnología debe introducirse siguiendo un criterio técnico-económico y de aceptación social”, explica el Dr. Francisco Falcone, director del Institute for Smart Cities y profesor visitante distinguido en telecomunicaciones en la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, como parte del programa Faculty of Excellence. “No se trata de sustituir el conocimiento tradicional del campo, sino de dotarlo de herramientas predictivas que lo hagan más sostenible y resiliente ante el cambio climático”.
De la finca experimental en España a la implementación en Querétaro El proyecto, liderado por el Dr. Falcone, experto en telecomunicaciones y sistemas inteligentes, es resultado de la colaboración entre la Universidad Pública de Navarra y la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey. El primer resultado operativo se publicó en marzo de 2026 en la finca experimental de la UPNA en España, donde se combinaron sensores NPK, de humedad y temperatura con un gemelo digital y realidad mixta. Ahora el equipo adapta la tecnología en instalaciones del Tec de Monterrey en Querétaro, aprovechando la sensorización existente para ajustarla a cultivos estratégicos mexicanos.
Interacción manos libres con soporte remoto Gracias a la realidad aumentada, los operarios pueden recibir asistencia técnica en tiempo real o visualizar diagnósticos de plagas mientras trabajan con las manos libres,por ejemplo, durante la poda o el mantenimiento, sin tener que consultar tablets o celulares.
Trazabilidad total: del campo a la mesa
Lo verdaderamente disruptivo es la trazabilidad de extremo a extremo. El gemelo digital abarca no solo el crecimiento del cultivo, sino toda la cadena: recolección, almacenamiento en silos (con monitoreo continuo para evitar degradación), procesamiento y distribución. Este registro continuo de datos permite auditar cada etapa en tiempo real, reduciendo pérdidas por deterioro, facilitando el cumplimiento de normas de calidad y seguridad alimentaria, y aumentando el valor del producto al ofrecer transparencia verificable a compradores y consumidores.
Conectividad satelital: cerrando la brecha digital rural
Uno de los mayores aportes es la incorporación de redes satelitales de baja órbita (LEO), que garantizan la transmisión confiable de datos IoT incluso en zonas remotas sin cobertura celular.
Esto resuelve un obstáculo histórico en México y América Latina: la imposibilidad de monitoreo continuo en explotaciones alejadas. Ahora los sensores pueden enviar información en tiempo real, habilitando simulaciones predictivas y alertas tempranas ante sequías o plagas donde antes era inviable.
El Dr. Falcone destaca que el sistema está diseñado para ser escalable y accesible: compatible con dispositivos de bajo costo y herramientas simples de comunicación, de modo que beneficie tanto a pequeños productores organizados en cooperativas como a grandes explotaciones.
Aunque se ha validado inicialmente en viticultura, el modelo es aplicable a otros cultivos extensivos y huertos urbanos. Esta investigación representa un avance concreto para enfrentar dos crisis simultáneas: la escasez de agua y la desconexión digital del campo, mediante una solución que combina simulación predictiva, conectividad avanzada y trazabilidad total.
