La iniciativa, apoyada por la Fundación para la Innovación Agraria (FIA) y ejecutado por la Universidad de Chile, combina experimentación en huertos, modelamiento agroclimático y herramientas computacionales para disminuir la incertidumbre en una etapa decisiva del cultivo. Sus avances y las funcionalidades del prototipo fueron presentados en un segundo taller realizado en San Fernando.
La variabilidad de las temperaturas invernales plantea una dificultad creciente para el manejo de los cerezos: el frío acumulado determina la salida del receso, influye en la uniformidad de la brotación y condiciona decisiones como la aplicación de productos rompedores de dormancia. Cuando esa información es insuficiente o se interpreta con modelos poco ajustados a cada zona y variedad, aumenta el riesgo de intervenir fuera del momento adecuado.
Frente a este desafío, el proyecto “Desarrollo e implementación de un sistema inteligente para la toma de decisiones en el manejo del receso invernal y la brotación de cerezos, que permita mejorar la competitividad del cultivo frente a la actual crisis climática” desarrolla LatencIA, una herramienta orientada a integrar datos meteorológicos, antecedentes fenológicos y modelos de acumulación de frío y calor para apoyar decisiones prediales.
El 28 de julio, productores, asesores y profesionales del sector conocieron los avances de la iniciativa durante el segundo taller “Conociendo la plataforma LatencIA”, efectuado en el Campus Colchagua de la Universidad de O’Higgins, en San Fernando. La jornada fue encabezada por Karen Sagredo, académica del Departamento de Producción Agrícola de la Universidad de Chile, junto con Iván Sipiran y Gustavo Santelices, del Departamento de Ciencias de la Computación de la misma casa de estudios.
Ensayos para responder a distintas condiciones de frío
La construcción de la plataforma se apoya en una base experimental desarrollada con las variedades Santina, Kordia y Regina, bajo condiciones agroclimáticas contrastantes. Durante 2024 se realizaron 14 ensayos independientes en localidades con disponibilidad suficiente, moderada y limitada de frío invernal. En 2025 se añadieron seis ensayos con tratamientos combinados —dos por variedad— en 6 de los sitios ya evaluados en el 2024 para representar realidades térmicas diferentes.
En terreno se registraron variables como brotación, evolución fenológica, color y calibre de fruta y estimaciones de rendimiento. Los antecedentes obtenidos confirman un aspecto central para la herramienta: la respuesta no es universal, sino que depende de la interacción entre variedad, ubicación y frío disponible. Por ello, el proyecto busca reemplazar recomendaciones generales por información ajustada a cada combinación de zona y variedad.
Del registro térmico a una recomendación agronómica
En paralelo, el equipo ajustó 12 variaciones asociadas a modelos de acumulación de frío y tres alternativas para modelar la acumulación de calor. Estas formulaciones fueron contrastadas con registros obtenidos mediante sensores de temperatura instalados en los huertos y con datos de brotación de las temporadas 2024 y 2025.
El análisis busca seleccionar los modelos que presenten menor variabilidad al estimar el momento en que se alcanza un 50% de brotación. Esta comparación es relevante porque distintos métodos de cálculo pueden entregar lecturas diferentes para un mismo invierno. Antes de generar una recomendación, el sistema debe determinar qué combinación de modelos representa mejor el comportamiento observado en cada variedad y zona productiva.
Sobre esa base se construyó un prototipo que permite ingresar la zona de producción, la variedad, hitos fenológicos y los modelos de frío y calor seleccionados. La herramienta actualmente dispone de un tablero para visualizar la acumulación térmica y de un mecanismo para visualizar reportes. También se han realizado rondas de revisión con usuarios, cuyos comentarios han permitido ajustar el formato, el contenido y el nivel de detalle de la información presentada.
LatencIA apunta a estimar rangos de fechas para el cumplimiento de los requerimientos de frío y, una vez concluida su validación, apoyar la evaluación de la necesidad y oportunidad de uso de rompedores de dormancia. El prototipo se encuentra operativo para pruebas, pero el entrenamiento completo del sistema inteligente, su validación con información adicional y la implementación pública de la plataforma web continúan en desarrollo. Por esta razón, sus recomendaciones todavía no deben interpretarse como una herramienta comercial terminada.
Transferencia para una fruticultura con mayor capacidad de anticipación
El taller de San Fernando permitió mostrar el funcionamiento de la plataforma y recoger observaciones de potenciales usuarios. Esta interacción es parte del proceso de validación en un entorno relevante, que considera contrastar la solución con registros de productores y asesores y evaluar si la información entregada resulta clara y útil para la toma de decisiones.
La pertinencia territorial del proyecto es significativa. Según el Catastro Frutícola 2024 de ODEPA y CIREN, O’Higgins registra 29.934 hectáreas de cerezos, la mayor superficie entre las especies frutales presentes en la región. En este contexto, mejorar la interpretación de las condiciones invernales puede contribuir a un manejo más oportuno y técnicamente fundamentado, especialmente frente a temporadas cada vez menos homogéneas.
El aporte de FIA permite avanzar desde la generación de conocimiento agronómico hacia una solución digital construida con datos de campo y retroalimentación de sus futuros usuarios. El desafío de la etapa final será demostrar la consistencia de las estimaciones en condiciones productivas, precisar el alcance de las recomendaciones y establecer una vía sostenible de operación y transferencia. Solo después de completar esas validaciones será posible dimensionar su contribución efectiva a la reducción de incertidumbre, al uso más eficiente de insumos y a la competitividad de la producción de cerezas.
