Rafael González, investigador de la UCO, ganador del premio Agrobank

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La distinción reconoce la tesis del estudiante cordobés sobre la optimización de este recurso mediante la aplicación de nuevas tecnologías

ganador del premio Agrobank
Rafael González, ganador del premio Agrobank

El investigador de la Universidad de Córdoba e integrante del equipo AGR-228 Hidráulica y Riegos, Rafael González Perea, ha sido premiado por la Cátedra AgroBank Calidad e Innovación de la Universidad de Lleida (UdL). Esta distinción ha reconocido la tesis doctoral de González sobre el uso eficiente del agua en la agricultura mediante las nuevas tecnologías.

Con este premio, que se otorga por tercera vez y que está dotado con 3.000 euros. La Cátedra AgroBank distingue la excelencia de la investigación en el sector agroalimentario y promueve la transferencia del conocimiento en el sector. El jurado de este galardón ha valorado la tesis de Rafael González. Un trabajo titulado ‘Optimización de la gestión de redes de riego a presión a diferentes escalas mediante Inteligencia Artificial’. En total se presentaron 32 estudios de 17 universidades españolas diferentes.

Rafael González Perea, actualmente contratado Juan de la Cierva en la Universidad de Castilla La Mancha (UCLM), desarrolla en su trabajo soluciones basadas en las nuevas tecnologías -Big Data e Inteligencia Artificial (IA). Para integrarlas en la gestión de las comunidades de regantes.

Según su estudio, se puede conseguir un ahorro potencial de energía de entre un 20 y 27% en las comunidades cuando se aplican técnicas avanzadas de sectorización y de control de puntos críticos en la red de distribución de agua. González ha manifestado sentirse muy satisfecho con el premio: “supone reconocer el trabajo de varios años”. Este galardón “es un aliciente más para seguir investigando”.

El éxito de la mano del Big Data y las técnicas IA

Este cordobés ha realizado la investigación bajo la dirección de los profesores de la Universidad de Córdoba, Emilio Camacho y Juan Antonio Rodríguez. Los modelos predictivos desarrollados en la tesis aplicando el Big Data y las técnicas de IA, permiten predecir tanto el consumo diario de agua de una comunidad de regantes (con un error inferior al 12%), como reproducir a corto plazo el comportamiento de cada agricultor en la programación del riego (cuándo y cuánto regar). Acertando en los riegos que se producen, con un error inferior al 10% si se determina la cantidad de agua aplicada por riego.

Rafael González obtuvo en 2014 un premio al mejor proyecto final de máster en la UCO y en 2016 el premio extraordinario al mejor ingeniero agrónomo del Estado. Su tesis doctoral la realizó entre la UCO y el Cranfield Water Science Institute (Reino Unido).