Il cambiamento del clima sta ridefinendo profondamente l’agricoltura e pone nuove importanti sfide al settore. In questo contesto, l’analisi avanzata degli indicatori climatici e dei trend agroalimentari può rappresentare uno strumento chiave per orientare le strategie produttive verso modelli più resilienti e sostenibili. Un’opportunità resa possibile oggi dalle tecnologie digitali, che stanno riscrivendo metodi, processi e decisioni per il settore agricolo.
Verso nuovi modelli agricoli più sostenibili
Big Data, sensori IoT, piattaforme cloud e intelligenza artificiale permettono di sviluppare modelli agricoli più sostenibili, di ridurre l’impatto ambientale, di migliorare la sicurezza e la tracciabilità delle filiere agroalimentari, ma anche di favorire l’adattamento ai cambiamenti in atto nel clima.
L’analisi dei dati agricoli e meteorologici, infatti, permette di comprendere l’evoluzione dei fenomeni nel tempo e di realizzare una pianificazione strategica per adattare le colture alle nuove condizioni ambientali, prevenire le malattie, regolare l’irrigazione e persino attivare sistemi di allerta contro eventi estremi come gelate o siccità.
Il ruolo e le prospettive del progetto Agritech
Tutto questo è possibile nell’attività sul campo integrando strumenti digitali di analisi avanzata. Questo è uno degli ambiti di ricerca di AGRITECH – Centro Nazionale per lo Sviluppo delle nuove Tecnologie in Agricoltura, un progetto finanziato dall’Unione Europea (NextGeneration EU) e dal Ministero dell’Università e della Ricerca che ha l’obiettivo di ridefinire i migliori approcci per l’efficientamento e la sostenibilità in ambito agricolo, a cui Relatech contribuisce come partner tecnologico, insieme a una cordata di 28 Università, 5 centri di ricerca e 18 imprese del settore agrifood.
La spoke 6 del progetto (Multifunctional and resilient agriculture and forestry systems) ha realizzato dei modelli di gestione per promuovere la sostenibilità e la resilienza dei sistemi di produzione agricola, migliorando l’efficienza delle colture e prototipando strumenti collaborativi per favorire il collegamento delle nuove soluzioni agricole all’industria agroalimentare. Nello specifico, Relatech ha sviluppato un sistema avanzato per l’acquisizione e la visualizzazione di dati agrometeorologici tramite dashboard interattive che integrano informazioni da diverse stazioni di monitoraggio, raccolte dalle centraline meteorologiche della Regione Piemonte. Inoltre, ha utilizzato la tecnologia dei registri distribuiti (DLT) per migliorare la tracciabilità dei prodotti agroalimentari e ha creato un’applicazione web per l’analisi dei dati di una survey sulle imprese agricole che esplora i trend delle tecnologie e dell’innovazione nel settore.
L’analisi degli indicatori climatici
Il modello di analisi degli indicatori climatici realizzato nel progetto è esemplificativo delle potenzialità degli strumenti digitali per il settore agricolo. Grafici climatici e agroalimentari interattivi permettono di esplorare visivamente l’impatto del clima sulle produzioni agricole e di orientare con precisione le decisioni operative e strategiche.
Dopo aver individuato una serie di indicatori climatici significativi (temperature massime estreme, temperature minime estreme, precipitazioni estreme, indicatori agrometeorologici), l’analisi delle serie storiche permette di comprendere l’evoluzione dei fenomeni climatici nel tempo, fornendo una base per la pianificazione strategica e l’adattamento delle colture alle nuove condizioni ambientali, mentre il monitoraggio in tempo reale consente interventi tempestivi nella gestione agronomica quotidiana.
È previsto un progressivo ampliamento a livello nazionale dell’analisi, con l’obiettivo di supportare strategie di adattamento e innovazione sostenibile su scala più ampia. L’analisi avanzata dei dati climatici può davvero diventare uno strumento strategico di un’agricoltura più intelligente, adattiva e sostenibile, nell’era del cambiamento climatico.
I Big Data per il monitoraggio delle macchine agricole
Un altro esempio di innovazione digitale in agricoltura è rappresentato dall’utilizzo dei Big Data per l’analisi dei dati provenienti da sensori, tecnologie GNSS, machine learning e intelligenza artificiale applicati alle macchine agricole. Grazie a queste tecnologie, oggi è possibile migliorare la gestione e la sostenibilità delle attività agricole, monitorando ogni singolo processo in tempo reale, con una precisione straordinaria, realizzando anche una manutenzione predittiva dei mezzi per ridurre i costi e i fermi macchina.
La spoke 4 (Smart-climate and resilient agriculture and forestry) del progetto Agritech ha costruito prototipi di ambienti digitali evoluti e sviluppato sistemi di analisi dei dati per la gestione dell’agricoltura basata su tecniche di Intelligenza Artificiale e di Big Data Analytics. I modelli predittivi basati su machine learning e intelligenza artificiale permettono di identificare comportamenti anomali nei sensori dei trattori, stimando la produttività delle colture sotto diversi scenari climatici e prevedendo i rischi economici associati ai cambiamenti climatici.
Dati GNSS per migliorare l’efficienza
All’interno di questa spoke del progetto Agritech, Relatech ha contribuito allo sviluppo di una metodologia innovativa per analizzare e migliorare l’efficienza delle macchine agricole utilizzando esclusivamente dati GNSS (Global Navigation Satellite System).
La ricerca, condotta in collaborazione con il Dipartimento di Territorio e Sistemi Agro-Forestali dell’Università degli Studi di Padova e con il supporto del Dipartimento di Ingegneria Informatica, Modellistica, Elettronica e Sistemistica dell’Università della Calabria, ha identificato un approccio a basso costo e ad alta scalabilità per classificare automaticamente le diverse fasi operative dei trattori, senza ricorrere ai complessi sistemi di telemetria tradizionali. La metodologia sarà descritta in un articolo di prossima pubblicazione su Computers and Electronics in Agriculture, una rivista scientifica dedicata alle soluzioni hardware e software in ambito agricolo a livello internazionale.
Grazie a tecniche di machine learning e a un insieme di algoritmi di analisi spaziale e temporale, è stato possibile trasformare semplici coordinate GPS in indicatori di efficienza operativa, per valutare come vengono utilizzati i macchinari in campo e individuare margini di miglioramento nelle attività agricole. Il modello ha raggiunto accuratezze superiori al 90% in condizioni controllate, dimostrando la solidità di un approccio che utilizza solo dati liberamente accessibili.
Questo sistema, sviluppato su principi di accessibilità, interoperabilità e sostenibilità, rappresenta un passo avanti verso la digitalizzazione inclusiva dell’agricoltura. Riducendo la dipendenza da sensori proprietari e piattaforme costose, la tecnologia proposta apre nuove prospettive per le PMI agricole, spesso escluse dai benefici della transizione digitale. Mentre la possibilità di monitorare l’efficienza delle operazioni agricole permette di ridurre i consumi di carburante, ottimizzare l’uso delle risorse e diminuire l’impatto ambientale delle lavorazioni in campo, contribuendo concretamente agli obiettivi di un’agricoltura più efficiente, intelligente e rispettosa dell’ambiente.
