Robot argentino de riego: cómo funciona

Investigadores de la Universidad Nacional del Nordeste desarrollaron un prototipo de vehículo autónomo que combina sensores, robótica e inteligencia artificial para aplicar agua de manera localizada en pequeñas superficies productivas. El objetivo es dejar atrás el riego uniforme y tomar decisiones a partir de las condiciones del terreno y del cultivo.

El robot argentino que busca regar de forma selectiva y usar mejor el agua

Regar una planta parece una tarea sencilla hasta que hay que hacerlo todos los días, mantener distintas zonas con necesidades diferentes o evitar que una parte del terreno reciba agua de más mientras otra queda seca. En una producción pequeña, además, cada decisión sobre el uso del agua puede tener un impacto directo en los recursos disponibles.

La tecnología busca resolver parte de ese problema con una idea que combina varias herramientas: sensores para obtener información del entorno, sistemas de navegación para desplazarse y algoritmos capaces de procesar esos datos.

En Argentina, investigadores de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) desarrollaron un prototipo de vehículo autónomo tipo rover orientado al riego selectivo en parcelas productivas de superficies menores. El proyecto integra robótica móvil, inteligencia artificial y agricultura de precisión.

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La diferencia con un temporizador convencional está en la forma de tomar decisiones: en lugar de aplicar agua simplemente porque llegó una determinada hora, el sistema busca determinar dónde y en qué cantidad hace falta intervenir.

¿Cómo sabe un robot cuándo y dónde tiene que regar?

La clave está en los datos que obtiene de su entorno.

Los sistemas de riego inteligente pueden utilizar sensores para conocer la humedad del suelo y otras variables ambientales. Esa información permite establecer cuándo es necesario regar y ajustar la aplicación según las condiciones registradas.

El INTA y la Universidad Nacional de San Juan ya habían desarrollado en Argentina un sistema basado en sensores de humedad, electrónica y software para determinar cuándo un cultivo necesita agua. El sistema podía activar de manera remota el riego por goteo de acuerdo con los valores medidos en el suelo y los parámetros definidos para el cultivo.

La diferencia con un programador que abre una válvula todos los días a la misma hora es importante. Si las condiciones del suelo cambiaron, el sistema puede modificar la frecuencia y el tiempo de riego en lugar de mantener un calendario rígido.

El INTA también utiliza sondas de humedad instaladas a diferentes profundidades para conocer la disponibilidad de agua en el suelo. Combinadas con otros datos, como información meteorológica, estas mediciones permiten ajustar el riego a las necesidades del cultivo.

En el desarrollo de la UNNE aparece un elemento adicional: la movilidad. El rover fue diseñado para desplazarse por superficies productivas y realizar aplicaciones localizadas. El proyecto plantea que el sistema pueda reconocer variaciones del terreno y del estado del cultivo para determinar dónde aplicar los recursos.

Eso cambia la lógica del riego uniforme. Una parcela no necesariamente tiene las mismas condiciones en todos sus puntos, por lo que tratarla como si fuera completamente homogénea puede llevar a aplicar agua donde no hace falta.

¿Qué puede hacer realmente este robot y qué todavía no puede reemplazar?

Hay una diferencia entre un sistema de riego automático y un robot autónomo.

Un sistema fijo puede controlar bombas, válvulas y sectores de riego desde una instalación permanente. Un robot agrega la posibilidad de desplazarse y llevar el sistema de aplicación hasta diferentes puntos.

El prototipo de la UNNE fue desarrollado precisamente con esa lógica. El proyecto utiliza conceptos de navegación autónoma, control de movimiento, geolocalización y mapeo del entorno para que el vehículo pueda desplazarse por una parcela sin depender de una persona que lo conduzca durante todo el recorrido.

También se validó la reutilización de un scooter eléctrico como plataforma funcional, junto con una placa Pixhawk para gestionar el movimiento y el control del vehículo. Las pruebas se realizaron en entornos controlados y de campo para evaluar aspectos como la autonomía y la precisión de navegación.

La inteligencia artificial cumple otra función: procesar la información obtenida por los sensores y utilizarla para tomar decisiones sobre la cantidad y ubicación del riego. No significa que la máquina pueda “saber” por sí sola qué siente una planta. Necesita datos, parámetros y un sistema capaz de interpretarlos.

Y hay un límite importante: automatizar el riego no equivale a automatizar todo el cuidado de una planta.

Una máquina puede encargarse de aplicar agua, pero eso no significa que pueda resolver por sí sola una plaga, una enfermedad, un problema de raíces, una deficiencia nutricional o una mala ubicación de la planta.

La propia evolución de los sistemas de riego inteligente muestra que hacen falta varias fuentes de información. En trabajos del INTA se combinan sensores de humedad con datos meteorológicos y otras mediciones para conocer mejor la demanda de agua de los cultivos.

Por eso, el desarrollo del rover debe entenderse como una herramienta para automatizar y hacer más precisa una parte del trabajo agrícola, no como un reemplazo del productor.

Además, el proyecto de la UNNE todavía se encuentra en desarrollo. Entre las próximas etapas mencionadas por el equipo aparecen la mejora de la gestión energética, la optimización de la aspersión, la estabilidad con carga y la integración completa del sistema de riego.

¿Puede ayudar a ahorrar agua?

Puede contribuir a utilizar el agua de manera más eficiente, pero tener un robot no garantiza por sí mismo un menor consumo.

La diferencia está en la información utilizada para decidir cuándo y dónde regar. Una máquina que simplemente repite todos los días la misma cantidad de agua automatiza una tarea, pero no necesariamente mejora su eficiencia.

Cuando el sistema incorpora mediciones del suelo y del ambiente, puede adaptar la aplicación a las condiciones reales. El INTA, por ejemplo, señala que las sondas de humedad permiten saber con mayor precisión cuándo regar y evitar pérdidas provocadas por excesos o aplicaciones innecesarias.

Un desarrollo del INTA y la Universidad Nacional de San Juan llegó a registrar un ahorro de hasta un 30% de agua respecto de sistemas utilizados en la región, en el marco de ese proyecto específico. El resultado no significa que cualquier sistema inteligente vaya a conseguir el mismo ahorro, pero muestra por qué medir las condiciones del cultivo puede cambiar la manera de gestionar el riego.

En 2025, además, el INTA Esquel acompañó el desarrollo de un sistema de riego inteligente para invernaderos que combina sensores de humedad del suelo, temperatura y humedad ambiental con inteligencia artificial. El dispositivo puede determinar automáticamente cuándo regar y accionar electroválvulas conectadas al riego por goteo.

El principio es el mismo: pasar de regar por costumbre a regar a partir de información.

La necesidad de mejorar ese manejo tiene particular importancia en Argentina. Según información oficial del Estado nacional, alrededor del 70% de la superficie continental argentina corresponde a zonas áridas o semiáridas, mientras que una proporción mucho menor corresponde a zonas húmedas.

En ese contexto, la incorporación de sensores, automatización y agricultura de precisión puede ayudar a utilizar mejor un recurso que tiene disponibilidad desigual según la región.

La idea tampoco es completamente nueva en el país. En 2013, investigadores de la Universidad Nacional de Cuyo presentaron un proyecto de robot doméstico capaz de desplazarse sobre tres ruedas y regar diferentes sectores de un jardín siguiendo una ruta programada. Aquel desarrollo estaba pensado específicamente para el ámbito doméstico.

El proyecto actual de la UNNE apunta a otro escenario: pequeñas superficies productivas y riego selectivo. La evolución entre ambos casos muestra cómo una misma idea puede pasar de automatizar una tarea doméstica a incorporar sensores, navegación y análisis de datos para resolver un problema agrícola más complejo.

Para un jardín particular, no hace falta tener un vehículo autónomo para aprovechar el principio. Un sensor de humedad conectado a un sistema de riego automático ya permite tomar decisiones más ajustadas que un simple temporizador.

El robot es la parte más visible de esta tecnología. El cambio realmente importante está en otro lugar: que el sistema pueda medir qué ocurre en el suelo, interpretar esa información y actuar solamente cuando los datos indican que hace falta.

Fuentes consultadas

Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) — Desarrollo del vehículo autónomo tipo rover para riego selectivo en pequeñas superficies productivas; incluye información sobre sensores, navegación autónoma, inteligencia artificial, pruebas del prototipo, reutilización de un scooter eléctrico y etapas futuras del proyecto.
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) — Desarrollo conjunto con la Universidad Nacional de San Juan de un sistema de riego inteligente basado en sensores de humedad, electrónica y software, capaz de adaptar la frecuencia y duración del riego a las condiciones del suelo y del cultivo. La fuente también informa el ahorro de agua registrado en ese desarrollo específico.
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA Esquel) — Desarrollo de un sistema para invernaderos que combina sensores de humedad del suelo, temperatura y humedad ambiental con inteligencia artificial para determinar automáticamente cuándo realizar el riego y accionar electroválvulas.
Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo) — Antecedente argentino de un robot doméstico de tres ruedas diseñado para recorrer jardines y realizar riego programado por sectores, desarrollado dentro del proyecto “Sistema de Riego Doméstico Robotizado”.
Argentina.gob.ar — Información oficial sobre la distribución territorial de las zonas áridas y semiáridas de Argentina y el contexto nacional del riego. La documentación señala que aproximadamente el 70% de la superficie continental corresponde a zonas áridas o semiáridas.