PASCAL · Precision Adaptive System for Crop Analytics & Learning

Motor de inteligencia agronómica

PASCAL es un sistema de IA multimodal diseñado para cultivos de exportación. Cruza datos de suelo, planta, clima, historial productivo y conocimiento científico para estimar riesgo por zona y proponer ajustes al manejo.

No reemplaza al agrónomo: entrega un “segundo criterio” técnico, basado en datos y literatura, que se revisa siempre con un profesional en terreno.

Multimodal Predictivo Con base científica Supervisión humana
Esquema general
Entradas Foliar, suelo, sensores, clima, NDVI, historial de rendimientos y plan de manejo actual.
Motor PASCAL Modelos de IA (incluyendo bloques tipo ViT para imagen) + reglas basadas en literatura y guías técnicas.
Salidas Mapa de riesgo por zona, ventanas críticas y sugerencias de ajuste al manejo con respaldo técnico.

Dolores que PASCAL toma como referencia

El modelo se entrena y calibra teniendo en cuenta tres situaciones recurrentes en predios de exportación.

Uso de insumos sin control fino

Aplicaciones “por seguridad” que elevan el costo por hectárea y acercan al límite de residuos, sin medir bien el beneficio real.

Manejo por calendario

Decisiones tomadas por fecha o costumbre, no por señales del cultivo ni por probabilidad de evento (enfermedad, helada, estrés).

Datos dispersos

Clima, sensores, NDVI y registros existen, pero rara vez se integran en un sistema que diga “qué hacer, cuándo y dónde”.

Cómo funciona PASCAL (vista rápida)

Un diagrama simple: datos que entran, motor que los combina y resultados que ayudan a decidir en campo.

Entradas
  • Foliar, suelo, humedad, conductividad y registros de riego/fertirriego.
  • Imágenes NDVI, satélite y dron procesadas con bloques tipo ViT/CNN.
  • Historial de rendimiento, calibre y eventos de plagas/enfermedades.
  • Clima histórico y pronósticos, más el plan de manejo actual y requisitos de mercado.
Motor PASCAL
  • Modelos de IA que combinan datos de imagen, series de tiempo y variables tabulares.
  • Reglas extraídas de modelos fenológicos, umbrales de daño y guías de manejo integrado.
  • El resultado interno es un índice de riesgo y de “oportunidad de ajuste” por bloque.
Salidas
  • Mapa de zonas con riesgo alto, medio o bajo para cada problema relevante.
  • Ventanas probables para eventos críticos (por ejemplo, enfermedad o estrés hídrico).
  • Sugerencias de ajuste al manejo (qué sector priorizar, qué tipo de intervención, cuándo).

Qué recibe el agricultor en la práctica

PASCAL se entrega como servicio de apoyo a la decisión, no como una app que debe “aprender a usar”.

Reportes claros

Mapas y resúmenes que muestran dónde está el riesgo, qué bloque mirar primero y qué cambio tiene mayor impacto económico.

Alertas accionables

Mensajes cortos (WhatsApp/SMS) del tipo: “bloque norte: alta probabilidad de X en 7 días; revisar alternativas Y/Z”.

Acompañamiento humano

Un profesional revisa los resultados, los contrasta con la realidad del predio y ajusta parámetros junto al equipo técnico.

Por qué PASCAL se considera tecnología deeptech

Para los más técnicos: no es solo software de monitoreo, sino un modelo que integra arquitecturas modernas y conocimiento agronómico formal.

  • Combina modelos de visión (p.ej. enfoques tipo Vision Transformer y CNN) con modelos para series de tiempo climáticas y datos tabulares.
  • Incorpora literatura científica, modelos fenológicos y guías técnicas como reglas y parámetros, no como “texto decorativo”.
  • Cada recomendación es trazable: se puede rastrear qué datos y qué criterios la originan, lo que facilita diálogo con exportadoras y asesores.
PASCAL se está alimentando con pilotos reales en el sur de Chile. Si quieres conversar sobre cómo podría apoyar tu toma de decisiones en campo, escríbenos a info@australmetrics.cl.