La Universidad de Córdoba ha desarrollado, junto con el Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles, un sistema de alertas basado en inteligencia artificial que anticipa el riesgo de mildiu en el viñedo con un margen de ±4 días. La herramienta opera ya en explotaciones reales de la denominación durante la campaña 2026.
La campaña de 2025 fue, para muchos viticultores de la DOP Montilla-Moriles, una advertencia difícil de ignorar. Algunas explotaciones llegaron a perder cerca del 50% de su cosecha por el avance del mildiu, una enfermedad causada por Plasmopara viticola que, en condiciones de humedad elevada y temperaturas favorables, puede propagarse con rapidez y dejar daños irreversibles antes de que aparezcan los primeros síntomas visibles. Esa experiencia puso encima de la mesa la necesidad urgente de herramientas capaces de anticiparse, no solo de reaccionar.
La respuesta la ha desarrollado la Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la UCO: un sistema que analiza cada día datos de temperatura, humedad y precipitación procedentes de las estaciones meteorológicas públicas de la red SIAR. A partir de esa información, el modelo reconstruye las distintas fases del ciclo biológico del patógeno e identifica las ventanas de infección antes de que la enfermedad se manifieste en la planta.
Los datos se integran en la plataforma AGRO-FIWARE de la propia universidad —basada en tecnología abierta de FIWARE— que emite un seguimiento diario automático con la evolución del riesgo y los avisos correspondientes. El modelo fue validado y calibrado con el histórico de 20 campañas anteriores y alcanza un margen de predicción de ±4 días para la aparición de la primera mancha de mildiu.
Para el sector, la utilidad es concreta: ajustar el momento y la dosis de los tratamientos fitosanitarios, reducir costes de producción y actuar con suficiente antelación para evitar que el patógeno se extienda sin control. El sistema está concebido como apoyo a la toma de decisiones técnica, no como sustituto de ella.
El proyecto ha contado con la participación de investigadores vinculados a los programas AgrifoodTEF y Citridata y con el impulso del Aula de Transformación Digital FIWARE. El respaldo institucional lo han aportado el Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles —cuya colaboración fue clave para adaptar el sistema a las condiciones reales del territorio y facilitar el acceso a datos en campo— y la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía, que facilitó información de la RAIF para la validación del modelo.
Durante las próximas campañas, el sistema continuará su fase de validación en campo e incorporará estaciones meteorológicas propias en distintas parcelas de la denominación, lo que permitirá afinar aún más las predicciones según las condiciones locales de cada zona.
"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." — Enrique Garrido, gerente del Consejo Regulador de la DOP Montilla-Moriles
"La IA 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." — Rosa Gallardo, directora de la Cátedra de Inteligencia Artificial y Agricultura, UCO
► vtm.news · 17 de junio de 2026
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