🌍 Introducción

Durante décadas, la innovación agrícola ha dependido de los ensayos de campo.
Cada nueva variedad, fertilizante o estrategia de riego debía probarse año tras año, en distintas zonas y condiciones, para validar sus resultados.

Ese enfoque, aunque necesario, tiene una limitación evidente: el tiempo.
Los resultados llegan cuando el clima, el manejo o incluso la tecnología ya han cambiado.

Pero una nueva herramienta está alterando ese paradigma: los Digital Twins agrícolas, o gemelos digitales.
Gracias a ellos, los ensayos podrían realizarse en semanas, no en temporadas.

🧠 ¿Qué es un Digital Twin agrícola?

Un Digital Twin es una réplica virtual de un cultivo real, que se actualiza constantemente con datos provenientes del campo:

• 🌡️ Clima: temperatura, precipitaciones, humedad, radiación solar.

• 🌱 Satélite: vigor vegetativo, estado de nutrición foliar.

• 💧 Sensores: humedad de suelo, estrés hídrico, nutrientes.

• 🧾 Manejo: riego, fertilización, podas o fechas de siembra.

A diferencia de un modelo tradicional, el gemelo digital no es estático:
aprende del comportamiento real del cultivo y permite simular escenarios “qué pasaría si…”.

En lugar de esperar la próxima temporada para medir la respuesta a una decisión, el Digital Twin puede predecirla hoy.

🔬 De los ensayos de campo a los ensayos virtuales

Tradicionalmente, validar una práctica agrícola requiere varias temporadas para capturar la variabilidad climática y edáfica.

En los ensayos clásicos, la validación se basa en individuos o parcelas testigo: cada tratamiento se compara frente a un control bajo condiciones similares, repitiendo el experimento durante varias temporadas para asegurar resultados estadísticamente robustos.

Ese enfoque, aunque científicamente sólido, es lento y costoso: cada año se evalúa solo una fracción de las posibles combinaciones de manejo y ambiente.

Con los Digital Twins, en cambio, un modelo calibrado puede reproducir digitalmente el comportamiento de esos testigos y explorar cientos de escenarios en cuestión de horas.

Basta con una o dos temporadas de calibración para que el modelo aprenda las relaciones entre manejo, clima y respuesta del cultivo.

A partir de ahí, es posible simular años completos de manejo bajo distintos escenarios, reduciendo drásticamente la necesidad de ensayos físicos.

🍊 Ejemplo 1: Mandarinas en Corea del Sur

Un estudio publicado en Nature Communications (Kim et al., 2024) desarrolló el primer Digital Twin agrícola operativo aplicado a huertos comerciales de mandarinas en la isla de Jeju.

El sistema replica digitalmente cada árbol, integrando sensores locales, clima y manejo agronómico.

La simulación predice calidad y rendimiento por árbol individual, actualizándose en tiempo real mediante una API abierta.

🌽 Ejemplo 2: Maíz en Estados Unidos

En 2025, investigadores de Purdue University y la Universidad de Nebraska–Lincoln lanzaron el primer proyecto para crear un “gemelo digital del campo de maíz” (UNL News, 2025).

El modelo combina información climática, genómica, riego y fertilización para simular escenarios de rendimiento bajo diferentes condiciones ambientales.
Permite comparar genotipos y estrategias de manejo sin repetir ensayos físicos durante años.

🌿 Ejemplo 3: Olivares del Mediterráneo (Proyecto SOIL O-LIVE)

El proyecto europeo SOIL O-LIVE (Horizonte Europa, 2025) desarrolla un gemelo digital del olivar para monitorear la salud del suelo y evaluar el impacto de distintas prácticas agrícolas (Zenodo, 2025).

El sistema integra:

• Imágenes satelitales de alta resolución.

• Modelos de carbono y humedad del suelo.

• Sensores de microbiología y estructura del perfil.

⚙️ Qué cambia para la investigación agrícola

Los Digital Twins permiten a empresas de I+D, semilleras y centros de investigación acelerar la validación de tecnologías agrícolas, comparando tratamientos virtualmente antes de implementarlos en campo.

🚀 ViLab y los ensayos virtuales

ViLab está desarrollando los primeros prototipos de gemelos digitales agrícolas, y ya cuenta con los componentes base necesarios para este tipo de desarrollo:

1. Series históricas satelitales de alta resolución.

2. Datos climáticos horarios y modelos fenológicos calibrados por zona.

3. Correlaciones validadas entre vigor, nutrición y rendimiento.

El siguiente paso es crear gemelos digitales por campo y variedad, capaces de simular estrategias de riego, nutrición o manejo térmico antes de aplicarlas.

Aún queda trabajo por hacer: calibrar gemelos digitales confiables requiere datos históricos de calidad y colaboración con agrónomos, ingenieros y científicos de datos. Pero el potencial transformador ya es evidente.

🔮 Más allá de los ensayos: cinco impactos que podrían transformar la agricultura con Digital Twins

Los Digital Twins no solo acelerarán la experimentación: redefinirán la forma en que se investiga, se decide y se gestiona la agricultura.
Estos son los cinco impactos más relevantes que se vislumbran.

1️⃣ De observar a anticipar

Los sistemas de monitoreo actuales muestran lo que ya ocurrió.
Los Digital Twins permiten predecir cómo evolucionará el cultivo ante cambios en el clima, riego o nutrición.

2️⃣ Ensayos acelerados y ciencia continua

Los gemelos digitales reducen años de experimentación a semanas de simulación.
Las empresas podrán preseleccionar tratamientos prometedores virtualmente, concentrando los ensayos físicos en la validación final.

3️⃣ Nuevos modelos de negocio basados en datos

Construir un Digital Twin de un huerto bien calibrado no solo sirve para simular: se convierte en un activo de valor, capaz de generar ingresos, reducir riesgos y demostrar sostenibilidad.

Al integrar datos de clima, suelo, imágenes satelitales y manejo real, el gemelo digital representa el comportamiento verdadero del campo.

Y ese modelo puede usarse, licenciarse o compartir sin necesidad de repetir ensayos físicos.

Ejemplos de valor:

• Empresas de I+D pueden probar tratamientos virtualmente, ahorrando años de ensayo.

• Productores y exportadores pueden certificar huellas de carbono o uso de agua con simulaciones verificables.

• Aseguradoras o inversionistas pueden valorar el riesgo y potencial del campo a partir del modelo digital.

4️⃣ Integración entre ciencia y operación

Los Digital Twins unen el lenguaje del investigador, del asesor y del productor.
El modelo científico se traduce en métricas prácticas (rendimiento, vigor, %N foliar), visibles en una misma interfaz.

5️⃣ Ecosistemas digitales colaborativos

Cuando múltiples productores compartan sus modelos, surgirán ecosistemas digitales regionales —por ejemplo, un “gemelo digital del valle del Aconcagua”— capaces de representar dinámicas reales de cultivo y facilitar aprendizaje colectivo.

🌾 Conclusión