En concreto, personal investigador del Centro de Investigación Agroforestal ‘Albaladejito’ (CIAF) ha presentado el trabajo titulado ‘Evaluación de la fase líquida de la licuefacción hidrotermal (HTL) de la biomasa destilada de Lavandula x intermedia para el desarrollo de herbicidas novedosos’.

Este trabajo, realizado por investigadores del CIAF en colaboración con la Universidad de Eastern Finland (Joensuu, Finlandia), muestra la técnica de la licuefacción hidrotermal (HTL) como una alternativa innovadora para descomponer la biomasa residual destilada de lavandín, que representa más del 95 por ciento del peso seco total de la planta. Este proceso consiste en mezclar el subproducto agroindustrial con agua, calentar la mezcla a 300 grados celsius durante 90 minutos, obteniéndose así un hidrocarbón sólido y una fase acuosa. La fase acuosa demostró potenciales efectos inhibidores en la germinación de semillas modelo de lechuga y ballica (césped inglés), sugiriendo la posibilidad de desarrollar herbicidas biodegradables a partir de residuos agrícolas y contribuyendo así a la bioeconomía circular.

En segundo lugar, investigadores del Centro de Investigación Agroambiental ‘El Chaparrillo’ (CIAG) han expuesto sus principales resultados en el trabajo ‘Impacto de la orientación y altura del cultivo del pistachero en la calidad del fruto: un análisis multivariante’. En concreto, se ha dado a conocer cómo la orientación y altura del pistachero influye en la composición nutricional de los pistachos. Para ello, han utilizado modelos de aprendizaje automático y análisis de imágenes hiperespectrales para predecir estos factores y mejorar la calidad de este cultivo, de gran importancia en nuestra región.

Además, en una comunicación oral, la doctora Raquel Martínez Peña ha presentado las principales conclusiones de su trabajo ‘Seguimiento del tratamiento del riego y del origen geográfico del pistacho mediante imágenes hiperespectrales’, técnica que permite evaluar tratamientos de riego, incluyendo parámetros como el suministro de agua y la distribución de frutos. Los modelos de aprendizaje autónomo han demostrado alta precisión en la predicción del origen del pistacho y los tratamientos de agua, así como en la calidad del rendimiento y materia seca.

Durante el congreso, los investigadores del IRIAF han reafirmado su firme compromiso con la generación y transferencia de conocimiento en el sector agrícola, con el objetivo de enfrentar los desafíos del desarrollo sostenible y abordar la urgente necesidad de preservar el medio ambiente.

En este marco, han enfatizado la importancia de transformar la agricultura convencional mediante la adopción de modelos digitalizados e integrados con inteligencia artificial que permitan optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia del sector. Además, han resaltado la necesidad de una gestión adecuada de los residuos generados en los procesos agroindustriales, subrayando que una correcta valorización y tratamiento de estos residuos no solo minimiza el impacto ambiental y reduce la huella de carbono, sino que también facilita su conversión en bioproductos de alto valor añadido.