Innovazione

Agricoltura e climate change: il ruolo dell’intelligenza artificiale



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La trasformazione sostenibile dell’agricoltura passa anche attraverso le soluzioni di intelligenza artificiale che permettono di unire efficienza e sostenibilità. Il portfolio di soluzioni di xFarm Technologies consentono una gestione attenta e precisa delle risorse naturali e rappresentano un fattore abilitante per l’adozione di tecniche agronomiche innovative che consentono di ridurre l’utilizzo di prodotti fitosanitari e fertilizzanti

Pubblicato il 30 ago 2024



CS IA immagine 1

Agricoltura e cambiamenti climatici: lo scenario

Nel delicato e importantissimo rapporto tra agricoltura e cambiamenti climatici entrano sempre più in “gioco” le variabili e le potenzialità legate all’intelligenza artificiale. Le sfide degli imprenditori del mondo agroalimentare sono determinate in misura sempre maggiore dalla necessità di produrre di più con minori risorse, o meglio avendo la massima cura a evitare qualsiasi forma di spreco. Le variabili legate al climate change stanno influenzando in modo rilevante le decisioni strategiche e le decisioni quotidiane degli agricoltori consapevoli del fatto che il loro lavoro deve tenere in estrema considerazione i rischi legati al clima e attuare forme di mitigazione o di adattamento rispetto ai fenomeni che caratterizzano già oggi il clima a livello globale.

Eventi climatici estremi e pratiche agricole

A fronte di uno scenario caratterizzato dagli effetti di un aumento della temperatura con fenomeni che si manifestano in ondate di calore piuttosto che in periodi di siccità che mettono a dura prova le colture e il suolo stesso a cui magari fanno seguito situazioni caratterizzate da eventi metereologici estremi che contribuiscono a loro volta ad aggravare e accelerare questa trasformazione, appare necessario disporre di strumenti che permettano di aumentare la conoscenza necessaria per affrontare questi cambiamenti.

Gli agricoltori si trovano nella condizione di vedere sotto i propri occhi gli effetti di questa trasformazione climatica e avvertono l’urgente necessità di modificare le pratiche in campo per gestire gli effetti di queste trasformazioni e predisporre soluzioni produttive in grado di mitigare gli effetti di questi rischi. Tra le conseguenze che rendono sempre più importanti e urgenti questi interventi va segnalato lo sviluppo accelerato dei patogeni microbici e delle popolazioni di insetti e acari.

L’importanza delle previsioni per prendere decisioni in tempo reale

Un aspetto importantissimo e una parte della soluzione per il mondo agricolo è rappresentata dalle tecnologie che mettono a disposizione nello stesso tempo previsioni più affidabili e che sono in grado di fornire supporto in tempo reale a tutti gli operatori in campo per poter prendere le decisioni più opportune a fronte di un numero di variabili e di rischi che è sempre più importante.

In questo scenario si collocano le soluzioni di xFarm Technologies basate sull’Intelligenza artificiale e specificatamente dedicate allo sviluppo di una produzione sostenibile sia in termini di quantità sia in termini di impatto ambientale.

Nello specifico xFarm Technologies ha sviluppato tecnologie basate sull’AI che puntano a semplificare i processi e l’operatività in campo, e che supportano lo sviluppo di una maggiore resilienza dei sistemi agricoli, l’obiettivo finale è quello di unire gli obiettivi della sostenibilità ambientale con quelli della sostenibilità economica.

Matteo Vanotti, CEO di xFarm Technologies in una nota emessa dall’azienda ha sottolineato come l’AI sia “entrata a pieno titolo tra gli strumenti dell’agricoltore digitale, e permette di analizzare grandi quantità di dati in tempi molto veloci fornendo un output di facile interpretazione, il tutto tramite un’interfaccia intuitiva e alla portata di tutti”. Vanotti mette poi in evidenza che l’AI ha “contribuito a rendere più democratico l’accesso ai sistemi di supporto alle decisioni e ai modelli previsionali, che un tempo erano appannaggio di una nicchia ristretta di personale altamente specializzato. E queste possibilità hanno permesso a un maggior numero di persone di accedere a tools che semplificano ed efficientano sia la gestione aziendale sia la gestione degli inputs produttivi, dai trattamenti fitosanitari, ai concimi, all’acqua. In questo scenario le imprese agricole dispongono di maggiori possibilità di azione sulla sostenibilità ambientale ed economica”.

IoT, sensoristica, AI e supporto alle decisioni

Un ruolo chiave in termini di soluzioni AI nel portfolio di xFarm Technologies, è svolto dai sistemi di supporto alle decisioni, in particolare per quanto attiene alla capacità elaborativa sui dati provenienti dalla sensoristica, che mettono l’agricoltore nella condizione migliore nelle sue scelte quotidiane relative alla protezione delle colture. Sistemi che mettono a disposizione indicazioni sempre più precise in merito alle previsioni sul grado di rischio di infezione e sui livelli di protezione delle colture trattate. La scelta di intervenire con i trattamenti e l’intensità dei trattamenti stessi può essere presa con sempre maggiore precisione migliorando nel contempo il livello di protezione delle colture e riducendo l’utilizzo di prodotti sanitari.

In questo ambito rientra anche il sistema Smart Spraying sviluppato in collaborazione con partner strategici, per gestire l’applicazione a rateo variabile di prodotti liquidi su colture come vite o nocciolo. Si tratta di una tecnologia che consente di regolare in tempo reale la dose di prodotto distribuito in base alla quantità di vegetazione, grazie all’utilizzo di algoritmi di computer vision che operano sulle immagini raccolte da telecamere collocate sui trattori utilizzati per le operazioni in campo.

Le trappole intelligenti xTrap a loro volta lavorano sul riconoscimento delle immagini e operano con algoritmi che permettono il riconoscimento e il conteggio in automatico degli insetti catturati. Un altro aspetto di estrema importanza riguarda poi il riconoscimento delle malattie ovvero una funzionalità progettata per identificare anche attraverso una semplice foto le eventuali patologie presenti in campo.

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