77 RIEGO el grupo de investigación AGR 228 'Hidráulica y Riegos'. Ahora han aplicado al ámbito del riego de precisión la revolucionaria arquitectura de ‘deep learning’ Transformer, que desde su aparición en 2017 se ha implementado en diversos sectores y que está en la base de hitos de la Inteligencia Artificial como ChatGPT. La arquitectura ‘Transformer’ destaca por su capacidad para establecer relaciones a largo plazo en datos secuenciales mediante lo que se conoce como ‘mecanismos de atención’. En el caso del riego, esta arquitectura de datos permite tratar mucha información de manera simultánea, delegando en su red neuronal artificial la selección y extracción de la información necesaria para que la predicción sea óptima. R. González Perea, E. Camacho Poyato, J.A. Rodríguez Díaz. “Attention is all water need: Multistep time series irrigation water demand forecasting in irrigation districts” Computers and Electronics in Agriculture, 218. Received 19 October 2023; Received in revised form 22 December 2023; Accepted 4 February 2024. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108723 VALIDACIÓN DE LOS RESULTADOS Para validar los resultados de este modelo se utilizaron datos diarios de las campañas de riego de 2015 a 2022 en la Comunidad de Regantes del Canal del Zújar, en Don Benito (Badajoz). En total, se usaron más de 1.800 medidas de consumo de agua para el entrenamiento del modelo, combinadas con datos de temperatura, precipitación, radiación solar, evapotranspiración, velocidad del viento, humedad, tipos de cultivo, etcétera. Esto ha permitido reducir el margen de error de modelos anteriores de un 20 % a un 2 %, lo que, aplicado a sistemas integrados de apoyo a la toma de decisiones, puede resultar muy útil para gerentes de comunidades de regantes al ofrecer un pronóstico preciso de la demanda diaria de agua de riego para los próximos siete días, en contextos de escasez de agua y altos precios de la energía pero también en el marco de una apuesta por la gestión sostenible de los recursos. n telehandlers next generation Diseñado para mañana pero ya disponible hoy. faresin.com Incluso con la cabina baja (2,06 m de altura) Actuaciones únicas Precisión de maniobra m 7-9 t 3.2 m 3.8 Altura de elevación Capacidad máxima Radio de dirección elevador telescópico FS COMPACT 7.32C 9.32C Máximo confort y máxima eficacia, juntos
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