Cómo una startup de IA ayuda a los agricultores de arroz a enfrentar el cambio climático

TL;DR

• Mitti Labs utiliza IA para medir las emisiones de metano de los arrozales y verificar prácticas agrícolas compatibles con el clima.
• La empresa se asoció con The Nature Conservancy para promover una agricultura regenerativa sin quema en la India.
• Su software puede medir, reportar y verificar reducciones de emisiones y rastrear créditos de carbono para proyectos en campo.
• Los pequeños agricultores suelen ver una mejora significativa en sus resultados financieros al participar, alrededor del 15% de incremento.
• Más allá del trabajo con arroz, Mitti explora cómo medir las emisiones de Alcance 3 para otros desarrolladores de proyectos o empresas que trabajan con agricultores de arroz.

Contexto y antecedentes

El cultivo de arroz es una fuente notable de metano, un gas de efecto invernadero muy potente que, en un horizonte de 20 años, es aproximadamente 82 veces más impactante que el CO2 en la misma cantidad. Los arrozales suelen estar inundados, creando condiciones anaeróbicas en el suelo que favorecen a microbios que producen metano. Globalmente, el cultivo de arroz aporta alrededor de 10–12% de las emisiones totales de metano causadas por el hombre. La mayor parte del arroz se cultiva en Asia, representando aproximadamente el 90% de la producción, y muchas regiones arroceras comparten dinámicas similares de pequeños agricultores. La telemetría por satélite ofrece una ruta para escalar la verificación, reduciendo los costos de equipos en campo. Mitti combina datos satelitales con estudios de campo para alimentar sus modelos de IA.

Novedades

Mitti Labs formalizó una asociación con The Nature Conservancy para promover una agricultura regenerativa sin quema en India. Mitti aplicará sus modelos de IA para medir, reportar y verificar el trabajo en el terreno realizado por los equipos de la organización en India, donde los agricultores están adoptando prácticas climáticamente responsables. El cofundador Xavier Laguarta señala que la mayor parte de las operaciones en el terreno son llevadas a cabo por personas locales de las aldeas donde se implementan los proyectos. Además del trabajo específico con arroz, Mitti está explorando funciones de software que permitan a terceros medir las emisiones de Alcance 3 para otros desarrolladores de proyectos o corporaciones que trabajen con agricultores de arroz, posicionando a Mitti como una posible solución SaaS para organizaciones en este campo.

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

• Para desarrolladores de proyectos y empresas: reducciones de metano verificables pueden cuantificarse, reportarse y monetizarse mediante créditos de carbono.
• Para agricultores y comunidades rurales: la participación puede traducirse en beneficios financieros directos a través de créditos de carbono y una mayor rentabilidad.
• La colaboración con una organización de conservación ayuda a ampliar prácticas regenerativas en grandes regiones agrícolas y ofrece un modelo de asociación que combina tecnología, finanzas y acción local.

Detalles técnicos o Implementación

El software de Mitti analiza diversas señales de granjas de arroz para estimar las emisiones de metano a lo largo de la temporada. El flujo de datos se apoya en dos fuentes principales:

• Imágenes satelitales: utilizadas para identificar patrones geoespaciales y rastrear cambios a lo largo del tiempo.
• Datos de radar: capaces de penetrar nubes, plantas, agua y suelo para evaluar la actividad microbiana subyacente que genera metano. Estas corrientes de datos alimentan modelos de IA entrenados con datos satelitales y respaldados por extensos estudios de campo. Las operaciones en el terreno las realizan personas locales en las aldeas donde se llevan a cabo los proyectos, lo que ayuda a mantener los costos de verificación razonables para los pequeños agricultores. Además de medir emisiones, Mitti rastrea créditos de carbono: Mitti toma una parte de las ventas de créditos y distribuye el resto a agricultores y a la comunidad. La empresa señala que la mayoría de los agricultores observan mejoras en sus resultados al participar, ofreciendo un incentivo económico junto a los beneficios ambientales. A continuación, una vista simplificada de las fuentes de datos y sus usos: | Fuente de datos | Propósito | Beneficio |---|---|---| | Imágenes satelitales | Monitorear patrones geoespaciales y señales estacionales de metano | Permite escalar observaciones a muchas granjas con menos despliegues en campo |Datos de radar | Penetra nubes, agua y suelo para captar la actividad microbiana | Proporciona medidas en condiciones habituales de inundación del arroz |Estudios de campo | Calibrar y entrenar modelos de IA | Mejora la precisión de las estimaciones de metano |

Puntos clave

• Medición y verificación mediante IA para programas climáticos de arroz a gran escala.
• Las asociaciones con organizaciones de conservación amplían el alcance de prácticas regenerativas.
• Los créditos de carbono asociados a reducciones de metano pueden generar ingresos para los agricultores y apoyar objetivos de reducción.
• La participación implica a comunidades locales y el uso de detección remota para gestionar costos.

Referencias

• Artículo de TechCrunch: https://techcrunch.com/2025/08/26/how-one-ai-startup-is-helping-rice-farmers-battle-climate-change/