Migliorare l’agricoltura di precisione in Europa con l’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) ha un vasto potenziale non sfruttato nell’ambito dell’agricoltura di precisione. Grazie al telerilevamento, ai sistemi di osservazione della Terra (OT), ai rilievi aerei e ai sensori innovativi, l’agricoltura di precisione può ridistribuire risorse preziose e permetterne il risparmio, oltre che aumentare la produttività, con vantaggi sia economici che ecologici. «L’intelligenza artificiale aiuta anche l’analisi predittiva che permette, ad esempio, di regolare l’irrigazione in base alle precipitazioni previste. Può anche valutare i rischi di insorgenza di parassiti e piante infestanti in relazione alle condizioni climatiche dinamiche», spiega Giuseppe Salvatore Vella, coordinatore del progetto presso l’unità di ricerca Gestione e Difesa dei Confini di Engineering Ingegneria Informatica in Italia. Nell’ambito del progetto AgriBIT, finanziato dall’UE, i ricercatori hanno sviluppato e collaudato una serie di nuovi servizi per l’agricoltura di precisione che sfruttano l’intelligenza artificiale per migliorare la catena di valore dell’agricoltura europea. «Il progetto ha convalidato con successo le possibilità di coniugare questa tecnologia di IA con il posizionamento preciso degli strumenti di telerilevamento (satelliti e sensori sul campo), per il rilevamento in tempo quasi reale di infestazioni di parassiti e infezioni batteriche su colture come il pomodoro da industria», racconta Piero Scrima, responsabile tecnico della piattaforma AgriBIT presso Engineering Ingegneria Informatica.
Servizi di agricoltura di precisione su un’app mobile
L’équipe di AgriBIT ha rilasciato complessivamente otto servizi di agricoltura di precisione, che uniscono le conoscenze agricole degli esperti con i sistemi di OT e le tecnologie sul campo, tra cui sensori avanzati e IA. I servizi sono stati offerti tramite una piattaforma web centralizzata e un’applicazione mobile, che consente agli utenti di raccogliere informazioni da sensori remoti. Tramite l’app è possibile monitorare lo stato passato e attuale dei campi coltivati e lo stato meteorologico, nonché prevedere l’evoluzione futura di entrambi. Un componente essenziale che ha aggiunto grande valore ai prototipi è un ricevitore GNSS economico per il posizionamento satellitare. «Ha fornito una valutazione più accurata della crescita delle colture, consentendo di usare i macchinari pesanti sul campo con una precisione senza precedenti grazie alle mappe georeferenziate, risparmiando spazio prezioso per la coltivazione», aggiunge Vella.
Una fase pilota per valutare le tecnologie
AgriBIT ha condotto una fase di sperimentazione di 20 mesi con l’obiettivo di dimostrare l’applicabilità delle tecnologie e creare una rete di servizi e professionisti a supporto dell’agricoltura in tutta Europa. «I progetti pilota hanno dimostrato che l’attuazione di queste tecnologie può essere svolta su qualsiasi scala e per un’ampia gamma di colture, ad esempio per il monitoraggio dei vigneti in Italia, la produzione di pomodori in Portogallo e le colture di peschi in Grecia», osserva Vella. Le tecnologie hanno generato un miglioramento netto in termini di monitoraggio delle superfici e di potenziale miglioramento della qualità dei raccolti, grazie alla riduzione della fertilizzazione, all’ottimizzazione delle risorse idriche e alla riduzione dei pesticidi. «Le tecnologie sono state valutate in loco attraverso diversi test, dispiegando una varietà di sensori che sono rimasti in funzione anche dopo la conclusione del progetto», aggiunge Vella.
Potenziare l’agricoltura di precisione europea
Il team di AgriBIT spera che il progetto diffonda l’agricoltura di precisione all’interno dell’Unione Europea, migliorando i rendimenti agricoli, risparmiando energia e riducendo l’impatto ecologico dell’agricoltura. «È probabile che le novità sviluppate nel progetto possano creare un impatto di mercato duraturo, e hanno dimostrato anche l’enorme valore aggiunto derivante dalla combinazione di rilevamento terrestre con servizi aerei, OT e altri servizi satellitari», afferma Vella. Il gruppo di ricerca è ora al lavoro per includere ulteriori servizi e migliorare la piattaforma di agricoltura di precisione AgriBIT, rendendola ancora più flessibile e inclusiva. Anche la comunità di utenti continua a crescere, includendo anche persone che non hanno partecipato al progetto. Infine, l’équipe sta preparando nuove proposte per il progresso ulteriore delle tecnologie, compreso lo sviluppo del servizio AgriBIT Machine Learning, che spera di portare presto sui mercati europei e mondiali.
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