La Universidad de Córdoba, a través de su Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA), ha desarrollado un sistema inteligente de alertas capaz de anticipar el riesgo de mildiu en viñedo mediante el análisis automatizado de datos meteorológicos y fenológicos. La herramienta, que ya está funcionando durante la campaña 2026 para explotaciones reales de la DOP Montilla-Moriles, supone un nuevo paso hacia la digitalización y la agricultura de precisión aplicada al sector vitivinícola.
El mildiu de la vid, causado por Plasmopara viticola, es una de las enfermedades más agresivas del viñedo y puede desarrollarse rápidamente cuando coinciden humedad elevada, temperaturas favorables y tejido vegetal susceptible. En campañas húmedas, sus efectos pueden provocar importantes pérdidas de producción y calidad, especialmente en fases sensibles del cultivo. Como ocurrió en la campaña 2025, donde se llegaron a registrar daños cercanos al 50% de la cosecha en algunas explotaciones, una situación que impulsó la necesidad de desarrollar una herramienta capaz de detectar las ventanas de infección, avisar de los momentos óptimos de tratamiento y anticiparse a la aparición de las primeras manchas antes de que los síntomas sean visibles y los daños irreversibles. “La campaña pasada fue un punto de inflexión. Vimos cómo el mildiu podía evolucionar muy rápido y generar pérdidas importantes en muy poco tiempo. Ahí entendimos que era fundamental encontrar una solución que nos permitiera anticipar el riesgo y no actuar únicamente cuando la enfermedad ya está presente”, explica Enrique Garrido Giménez, gerente del Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles.
El sistema de alertas, desarrollado por investigadores de la Universidad de Córdoba, analiza diariamente variables de temperatura, humedad y precipitación -obtenidos a partir de estaciones meteorológicas públicas de la red SIAR- para reconstruir las distintas fases del ciclo biológico del patógeno hasta la aparición de primeras manchas y su evolución en las fases secundarias. Estos datos se recogen en la plataforma AGRO-FIWARE de esta misma universidad, basada en tecnología abierta de FIWARE, que envía un seguimiento diario automático con la evolución y avisos del estado de la situación.
El modelo ha sido validado y calibrado utilizando los datos acumulados de veinte campañas anteriores y alcanza un margen aproximado de cuatro días en la predicción de aparición de la primera mancha.
Es fundamental encontrar una solución que nos permita anticipar el riesgo y no actuar únicamente cuando la enfermedad ya está presente
Gracias a esta herramienta, técnicos y agricultores conseguirán optimizar recursos, ajustar de forma más precisa el uso de fitosanitarios y reducir costes de producción, ya que el sistema de alertas se ha concebido como una ayuda a la toma de decisiones que permitirá actuar con mayor antelación ante situaciones de riesgo, contribuyendo así a incrementar la calidad y productividad del cultivo. Todo ello se traducirá en una mayor rentabilidad para las explotaciones, un valor añadido para la DOP Montilla-Moriles. “La inteligencia artificial solo tiene sentido si consigue resolver problemas reales. Este proyecto conecta directamente con nuestra misión como investigadores: generar conocimiento útil, transferir tecnología y trabajar junto al sector para responder a problemas reales, como el del mildiu, que afecta año tras año a nuestros vinicultores”, subraya Rosa Gallardo, directora de la Cátedra de Inteligencia Artificial y Agricultura de la Universidad de Córdoba.
Durante las próximas campañas, el proyecto continuará su fase de validación en campo y avanzará en la instalación de estaciones meteorológicas propias en distintas parcelas de la DOP Montilla-Moriles que harán todavía más preciso y adaptado a la situación local este sistema de alertas.
El proyecto cuenta con la participación de investigadores vinculados a la Cátedra de Inteligencia Artificial y Agricultura y los proyectos AgrifoodTEF y Citridata, así como con el impulso del Aula de Transformación Digital FIWARE. Además, la iniciativa cuenta con el respaldo del Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles, cuya colaboración ha sido clave para adaptar el sistema a las necesidades reales del territorio y facilitar el acceso a datos y validación en campo, y con el apoyo de la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía, a través de la RAIF, que aportó información de valor para la validación del modelo.
