La crescita della popolazione mondiale, che si prevede raggiungerà i 10 miliardi entro il 2050, sta esercitando una pressione significativa sul settore agricolo per aumentare la produzione di colture e massimizzare i rendimenti. Per far fronte all’incombente scarsità di cibo, sono emersi due potenziali approcci: espandere l’uso della terra e adottare l’agricoltura su larga scala, oppure adottare pratiche innovative e sfruttare i progressi tecnologici per aumentare la produttività dei terreni agricoli esistenti.
Spinto da molti ostacoli al raggiungimento della produttività agricola desiderata – terreni limitati, carenza di manodopera, cambiamenti climatici, problemi ambientali e diminuzione della fertilità del suolo, solo per citarne alcuni – il paesaggio agricolo moderno si sta evolvendo, ramificandosi in varie direzioni innovative. L’agricoltura ha fatto molta strada dagli aratri a mano o dai macchinari trainati da cavalli. Ogni stagione porta con sé nuove tecnologie progettate per migliorare l’efficienza e capitalizzare il raccolto. Tuttavia, sia i singoli agricoltori che le aziende agricole globali spesso non colgono le opportunità che l’intelligenza artificiale in agricoltura può offrire ai loro metodi agricoli.
In questo articolo affrontiamo i vantaggi che l’applicazione dell’intelligenza artificiale può portare al settore agri-food mostrando alcuni esempi di applicazioni pratiche.
I vantaggi dell’IA in agricoltura
Fino a poco tempo fa, usare le parole IA e agricoltura nella stessa frase poteva sembrare una strana combinazione. Dopo tutto, l’agricoltura è stata la spina dorsale della civiltà umana per millenni, fornendo sostentamento e contribuendo allo sviluppo economico, mentre l’IA più primitiva è emersa solo alcuni decenni fa. Tuttavia, idee innovative vengono introdotte in ogni settore, e l’agricoltura non fa eccezione. Negli ultimi anni, il mondo ha assistito a rapidi progressi nella tecnologia agricola, rivoluzionando le pratiche agricole. Queste innovazioni stanno diventando sempre più essenziali in quanto le sfide globali come il cambiamento climatico, la crescita della popolazione e la scarsità di risorse minacciano la sostenibilità del nostro sistema alimentare. L’introduzione dell’intelligenza artificiale risolve molte sfide e aiuta a ridurre molti svantaggi dell’agricoltura tradizionale.
Di seguito vengono elencati i principali vantaggi derivanti dall’applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale nel settore agri-food.
Decisioni basate sui dati
Il mondo moderno è fatto di dati. Le organizzazioni del settore agricolo utilizzano i dati per ottenere approfondimenti su ogni dettaglio del processo di coltivazione, dalla comprensione di ogni singolo acro di un campo al monitoraggio dell’intera catena di approvvigionamento dei prodotti, fino all’acquisizione di informazioni approfondite sul processo di generazione delle rese. L’analisi predittiva alimentata dall’AI sta già aprendo la strada alle aziende agricole. Gli agricoltori possono raccogliere ed elaborare più dati in meno tempo grazie all’IA. Inoltre, l’intelligenza artificiale può analizzare la domanda di mercato, prevedere i prezzi e determinare i tempi ottimali per la semina e il raccolto.
L’intelligenza artificiale nel settore agricolo può aiutare a esplorare la salute del suolo per raccogliere informazioni, monitorare le condizioni meteorologiche e consigliare l’applicazione di fertilizzanti e pesticidi. Un software di gestione agricola può aumentare la produzione e la redditività, consentendo agli agricoltori di prendere decisioni migliori in ogni fase del processo di coltivazione.
Risparmio sui costi
Il miglioramento dei rendimenti agricoli è un obiettivo costante per gli agricoltori. Combinata con l’intelligenza artificiale, l’agricoltura di precisione può aiutare gli agricoltori a coltivare più raccolti con meno risorse. L’intelligenza artificiale in agricoltura combina le migliori pratiche di gestione del suolo, la tecnologia a rateo variabile e le pratiche più efficaci di gestione dei dati per massimizzare i rendimenti e ridurre al minimo le spese.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale in agricoltura fornisce agli agricoltori informazioni in tempo reale sulle colture, aiutandoli a identificare le aree che necessitano di irrigazione, fertilizzazione o trattamento con pesticidi. Anche le pratiche agricole innovative, come l’agricoltura verticale, possono aumentare la produzione alimentare riducendo al minimo l’uso delle risorse. Il risultato è una riduzione dell’uso di erbicidi, una migliore qualità del raccolto, maggiori profitti e un significativo risparmio sui costi.
Impatto dell’automazione
Il lavoro agricolo è duro, quindi la carenza di manodopera non è una novità. Fortunatamente, l’automazione offre una soluzione senza la necessità di assumere altre persone. Mentre la meccanizzazione ha trasformato le attività agricole che richiedevano sudore sovrumano e lavoro di animali da tiro in lavori che richiedevano solo poche ore, una nuova ondata di automazione digitale sta nuovamente rivoluzionando il settore.
I macchinari agricoli automatizzati, come i trattori senza conducente, l’irrigazione intelligente, i sistemi di fertilizzazione, i droni agricoli alimentati dall’IoT, l’irrorazione intelligente, il software per l’agricoltura verticale e i robot da serra basati sull’intelligenza artificiale per la raccolta sono solo alcuni esempi. Rispetto ai lavoratori agricoli umani, gli strumenti guidati dall’intelligenza artificiale sono molto più efficienti e precisi.
Applicazioni dell’intelligenza artificiale in agricoltura
Secondo MarketsandMarkets, il mercato dell’intelligenza artificiale nel settore agri-food dovrebbe crescere da 1,7 miliardi di dollari nel 2023 a 4,7 miliardi di dollari entro il 2028.
L’agricoltura tradizionale prevede diversi processi manuali. L’implementazione di modelli di IA può avere molti vantaggi in questo senso. Integrando le tecnologie già adottate, un sistema di agricoltura intelligente può facilitare molti compiti. L’IA è in grado di raccogliere ed elaborare grandi dati, determinando e avviando la migliore linea d’azione. Ecco alcuni casi d’uso comuni dell’IA in agricoltura.
Ottimizzazione dei sistemi di irrigazione automatizzati
Gli algoritmi di IA consentono la gestione autonoma delle colture. Se combinati con sensori IoT (Internet of Things) che monitorano i livelli di umidità del suolo e le condizioni meteorologiche, gli algoritmi possono decidere in tempo reale quanta acqua fornire alle colture. Un sistema di irrigazione autonoma delle colture è progettato per conservare l’acqua, promuovendo al contempo l’agricoltura e le pratiche agricole sostenibili. L’intelligenza artificiale nelle serre intelligenti ottimizza la crescita delle piante regolando automaticamente la temperatura, l’umidità e i livelli di luce sulla base di dati in tempo reale.
Rilevamento di perdite o danni ai sistemi di irrigazione
L’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nel rilevamento delle perdite negli impianti di irrigazione. Analizzando i dati, gli algoritmi possono identificare modelli e anomalie che indicano potenziali perdite. I modelli di apprendimento automatico (ML) possono essere addestrati a riconoscere le firme specifiche delle perdite, come le variazioni del flusso o della pressione dell’acqua. Il monitoraggio e l’analisi in tempo reale consentono un’individuazione precoce, prevenendo gli sprechi d’acqua e i potenziali danni alle colture.
L’intelligenza artificiale incorpora anche i dati meteorologici insieme al fabbisogno idrico delle colture per identificare le aree con un utilizzo eccessivo di acqua. Automatizzando il rilevamento delle perdite e fornendo avvisi, la tecnologia AI migliora l’efficienza idrica aiutando gli agricoltori a conservare le risorse.
Monitoraggio delle colture e del suolo
Una combinazione sbagliata di nutrienti nel terreno può compromettere seriamente la salute e la crescita delle colture. L’identificazione di questi nutrienti e la determinazione dei loro effetti sulla resa delle colture con l’IA consente agli agricoltori di apportare facilmente le modifiche necessarie.
Mentre l’osservazione umana è limitata nella sua accuratezza, i modelli di visione computerizzata possono monitorare le condizioni del suolo per raccogliere dati accurati necessari per combattere le malattie delle colture. Questi dati di scienza vegetale vengono poi utilizzati per determinare la salute delle colture, prevedere le rese e segnalare eventuali problemi particolari. Le piante avviano sistemi di intelligenza artificiale attraverso sensori che rilevano le loro condizioni di crescita, innescando regolazioni automatiche dell’ambiente.
In pratica, l’intelligenza artificiale nell’agricoltura e nell’allevamento è stata in grado di seguire con precisione le fasi di crescita del grano e la maturazione dei pomodori con una velocità e una precisione che nessun essere umano può confrontare.
Rilevamento di malattie e parassiti
Oltre a rilevare la qualità del suolo e la crescita delle colture, la computer vision può individuare la presenza di parassiti o malattie. Ciò avviene utilizzando l’intelligenza artificiale nei progetti agricoli per scansionare le immagini e individuare muffe, marciumi, insetti o altre minacce alla salute delle colture. Insieme ai sistemi di allarme, questo aiuta gli agricoltori ad agire rapidamente per sterminare i parassiti o isolare le colture per prevenire la diffusione delle malattie.
La tecnologia AI in agricoltura è stata utilizzata per rilevare il marciume nero delle mele con un’accuratezza superiore al 90%. Può anche identificare insetti come mosche, api, falene, ecc. con lo stesso grado di precisione. Tuttavia, i ricercatori hanno dovuto prima raccogliere le immagini di questi insetti per poter disporre di un set di dati di addestramento di dimensioni adeguate con cui addestrare l’algoritmo.
Monitoraggio della salute del bestiame
Potrebbe sembrare più facile individuare problemi di salute nel bestiame che nelle colture, in realtà è particolarmente impegnativo. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale per l’agricoltura può aiutare in questo senso. Ad esempio, un’azienda chiamata CattleEye ha sviluppato una soluzione che utilizza droni, telecamere e visione computerizzata per monitorare la salute del bestiame a distanza. Rileva i comportamenti atipici dei bovini e identifica attività come il parto.
CattleEye utilizza soluzioni di intelligenza artificiale e di analisi ML per determinare l’impatto della dieta e delle condizioni ambientali sul bestiame e fornire preziose informazioni. Queste conoscenze possono aiutare gli agricoltori a migliorare il benessere del bestiame per aumentare la produzione di latte.
Applicazione intelligente dei pesticidi
Ormai gli agricoltori sanno bene che l’applicazione dei pesticidi è pronta per essere ottimizzata. Purtroppo, sia i processi di applicazione manuale che quelli automatizzati presentano notevoli limiti. L’applicazione manuale dei pesticidi offre una maggiore precisione nel colpire aree specifiche, anche se può essere un lavoro lento e difficile. L’irrorazione automatizzata dei pesticidi è più rapida e meno laboriosa, ma spesso manca di precisione e porta alla contaminazione dell’ambiente.
I droni dotati di intelligenza artificiale offrono i migliori vantaggi di ciascun approccio, evitandone gli svantaggi. I droni utilizzano la visione computerizzata per determinare la quantità di pesticida da spruzzare su ogni area. Pur essendo ancora agli inizi, questa tecnologia sta rapidamente diventando più precisa.
Mappatura del rendimento e analisi predittiva
La mappatura delle rese utilizza algoritmi di ML per analizzare grandi insiemi di dati in tempo reale. Questo aiuta gli agricoltori a comprendere i modelli e le caratteristiche delle loro colture, consentendo una migliore pianificazione. Combinando tecniche come la mappatura 3D, i dati provenienti da sensori e droni, gli agricoltori possono prevedere la resa del terreno per colture specifiche. I dati vengono raccolti in più voli di droni, consentendo analisi sempre più precise grazie all’uso di algoritmi.
Questi metodi consentono di prevedere con precisione le rese future di colture specifiche, aiutando gli agricoltori a sapere dove e quando seminare e come allocare le risorse per ottenere il miglior ritorno sugli investimenti.
Diserbo e raccolta automatici
Analogamente a come la computer vision è in grado di rilevare parassiti e malattie, può essere utilizzata anche per individuare le erbacce e le specie vegetali invasive. Se combinata con l’apprendimento automatico, la computer vision analizza le dimensioni, la forma e il colore delle foglie per distinguere le erbacce dalle colture. Queste soluzioni possono essere utilizzate per programmare robot che svolgono attività di automazione dei processi robotici (RPA), come il diserbo automatico. In realtà, un robot di questo tipo è già stato utilizzato in modo efficace. Quando queste tecnologie diventeranno più accessibili, sia il diserbo che il raccolto potrebbero essere eseguiti interamente da robot intelligenti.
Selezione dei prodotti raccolti
L’intelligenza artificiale non è utile solo per identificare i potenziali problemi delle colture durante la loro crescita. Ha anche un ruolo da svolgere dopo la raccolta dei prodotti. La maggior parte dei processi di smistamento sono tradizionalmente eseguiti manualmente, ma l’intelligenza artificiale può smistare i prodotti in modo più accurato.
La visione computerizzata è in grado di rilevare i parassiti e le malattie nelle colture raccolte. Inoltre, può classificare i prodotti in base alla loro forma, dimensione e colore. Ciò consente agli agricoltori di separare rapidamente i prodotti in categorie, ad esempio per venderli a clienti diversi a prezzi diversi. I metodi tradizionali di selezione manuale, invece, possono richiedere un notevole dispendio di lavoro.
La sorveglianza
La sicurezza è una parte importante della gestione di un’azienda agricola. Le aziende agricole sono un bersaglio comune per i ladri, poiché è difficile per gli agricoltori monitorare i loro campi 24 ore su 24. Gli animali sono un’altra minaccia, sia che si tratti di volpi che si introducono nel pollaio, sia che il bestiame dell’agricoltore danneggi le colture o le attrezzature. Se combinati con i sistemi di videosorveglianza, la visione computerizzata e l’intelligenza artificiale possono identificare rapidamente le violazioni della sicurezza. Alcuni sistemi sono persino abbastanza avanzati da distinguere i dipendenti dai visitatori non autorizzati.
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