L’empresa catalana ModpoW s’ha aliat amb l’investigador italià Sadegh M. Astaneh per desenvolupar un sistema de monitoratge d’aigua i fertilitzants per al sector de l’agricultura basat en big data i tècniques de machine learning. La solució és capaç de registrar les dades del líquid que hi ha sota terra i elaborar recomanacions de reg personalitzades per a cada terreny en funció de les seves característiques, amb la qual cosa permet un estalvi de més del 30% del consum anual d’aigua.

La tecnologia creada per ModpoW, denominada MATAI, inicia el seu procés amb una anàlisi de la finca, que parcel·la en diferents àrees per estudiar el seu comportament per separat. Un cop s’ha efectuat aquesta tasca, s’instal·len els sensors responsables de monitorar l’entrada i el drenatge d’aigua al sòl, que envien les dades a través d’un núvol local de l’empresa. “Amb aquest sistema posem els ulls sota terra i informem l’agricultor de tot allò que passa i que a simple vista no pot veure”, apunta el CEO de la companyia, Jordi Barceló. “Com que el sòl es manté en bon estat perquè se li aplica la quantitat necessària d’aigua i fertilitzant, es maximitza la producció i el producte surt amb més qualitat”, afegeix.

ModpoW, amb seu a Barcelona i una vintena d’empleats, ha finançat aquest projecte a través del suport de la Unió Europea i de l’agència per a la competitivitat de l’empresa (ACCIÓ), que han cobert el 100% de la contractació d’investigadors. “Aquest projecte d’R+D suposa un valor afegit en l’activitat del conreu de les fruites i verdures”, assegura Astaneh. L’empresa orienta la seva proposta a països com Portugal, França o Tunísia, atès que “són llocs on més escasseja l’aigua”, d’acord amb Barceló, però també han treballat per marques de Florida (Estats Units). Per ampliar el seu mercat, la companyia preveu obrir enguany una ronda de finançament d’entre 500.000 i un milió d’euros de capital públic i privat.