Sistema tecnológico integral y bajo en carbono para el manejo sustentable y la trazabilidad de palta Hass basado en bioinsumos, diagnóstico molecular e inteligencia artificial

El proyecto propone el desarrollo y validación de un sistema tecnológico integral y bajo en carbono para el manejo sustentable y la trazabilidad de la palta Hass, integrando componentes biotecnológicos, digitales y ambientales en una plataforma interoperable. La iniciativa surge de la necesidad de mejorar la competitividad y sostenibilidad de la cadena de valor de la palta, que supera las 70 mil hectáreas cultivadas en el Perú y genera más de 1 200 millones de dólares en exportaciones anuales. Actualmente, en el país no existe una solución que combine de forma integrada el uso de bioinsumos, diagnóstico molecular, monitoreo remoto y análisis inteligente de datos para la toma de decisiones en el manejo del cultivo. La propuesta es, por tanto, pionera en el contexto nacional, al articular en un solo sistema tecnologías de última generación que permitan una agricultura más eficiente, sostenible y con baja huella de carbono. El sistema tecnológico se basará en cuatro componentes principales: (i) manejo sustentable con bioinsumos de múltiples proveedores, comparando familias microbianas (por ejemplo, Trichoderma spp., Bacillus spp., micorrizas y extractos botánicos) frente al manejo convencional, evaluando su impacto en la productividad, calidad de fruta y reducción del uso de agroquímicos sintéticos, (ii) diagnóstico molecular temprano de patógenos mediante técnicas de PCR y PCR en tiempo real, que permitan detectar enfermedades antes de que generen pérdidas económicas, (iii) monitoreo remoto mediante drones y sensores IoT, recolectando datos de vigor, humedad, temperatura y estrés del cultivo para anticipar problemas nutricionales o sanitarios, y (iv) plataforma digital con inteligencia artificial, que integrará toda la información de campo, laboratorio y sensores, generando alertas tempranas, recomendaciones automáticas y reportes de trazabilidad conforme a estándares internacionales PAS 2050 e ISO 14067 para el cálculo y monitoreo de la huella de carbono. Las actividades se desarrollarán en Amazonas, La Libertad e Ica, representando la diversidad productiva del país. En Amazonas, la Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza (UNTRM) liderará la coordinación general, los análisis moleculares y la integración técnica. En La Libertad e Ica, la empresa BeeNatural ejecutará los ensayos de campo y validará los protocolos con productores aliados. La North Carolina State University (NCSU) aportará su experiencia en inteligencia artificial y modelamiento predictivo, mientras que la Swedish University of Agricultural Sciences (SLU) contribuirá en biotecnología vegetal y diagnóstico molecular avanzado. El proyecto espera alcanzar una reducción del 30 % en el uso de agroquímicos sintéticos, del 20 % en pérdidas poscosecha y del 15 % en huella de carbono por kilogramo de fruta producida, demostrando el potencial del sistema para mitigar los efectos del cambio climático y mejorar la eficiencia del cultivo. Además, se ejecutará un programa de capacitación técnica y transferencia de conocimiento, dirigido a ingenieros agrónomos, técnicos de campo, productores y autoridades regionales, con el fin de fortalecer capacidades y promover la replicabilidad del modelo en otras cadenas frutícolas del país. Al finalizar (TRL 5), el proyecto entregará un prototipo funcional validado, protocolos técnicos multi-proveedor, una base de datos estructurada, manuales de uso y una hoja de ruta para su escalamiento comercial. Esta propuesta consolidará una herramienta innovadora y pionera para una fruticultura peruana más sostenible, inteligente y competitiva, posicionando al país como referente regional en innovación agrícola baja en carbono.