Ecco come l'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare l'agricoltura
Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono ora utilizzati per attività come l'analisi delle immagini delle piante, la previsione delle rese e il controllo automatico dei macchinari. L'intelligenza artificiale supporta la produzione agricola a molti livelli, dalla semina alla raccolta e persino alla vendita. Contribuisce inoltre a ridurre i costi e ad adattarsi ai cambiamenti climatici. Pertanto, sebbene le nuove tecnologie siano attualmente utilizzate principalmente dai maggiori proprietari agricoli in Polonia, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale è in rapida crescita.
"La modellazione neurale si sta diffondendo sempre di più nel settore agricolo, ma non stiamo ancora sfruttando appieno il potenziale di questa tecnologia. Attualmente è ancora agli inizi: ci sono aziende che implementano la tecnologia su dispositivi mobili, touchscreen e trattori a supporto del lavoro quotidiano degli agricoltori. Tuttavia, non abbiamo ancora raggiunto la fase di utilizzo quotidiano", afferma il Prof. Maciej Zaborowicz, PhD, DSc, Ing., direttore del Dipartimento di Ingegneria dei Biosistemi presso l'Università di Scienze della Vita di Poznań, in un'intervista all'agenzia Newseria.
In Polonia, secondo il Centro Nazionale per la Ricerca e lo Sviluppo nel suo rapporto "Agricoltura 4.0. Identificazione delle tendenze tecnologiche", che cita uno studio condotto dall'Università di Agraria di Cracovia in collaborazione con Microsoft (Startup Poland, 2020), gli agricoltori polacchi stanno mostrando un crescente interesse per le tecnologie dell'Agricoltura 4.0. Ciò riguarda in particolare soluzioni che migliorano l'efficienza della fertilizzazione (72%), moderni dispositivi per il controllo meccanico delle erbe infestanti (54%), sistemi di supporto alla coltivazione del terreno (48%), guida automatica delle macchine (54%) e telemetria (48%).
Tuttavia, i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale sono molti di più e l'automazione nelle aziende agricole porta benefici tangibili. Grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, gli agricoltori possono prendere decisioni migliori, ottimizzare i costi e proteggere l'ambiente. L'intelligenza artificiale consente una riduzione più rapida dell'uso di fertilizzanti, la raccolta automatizzata e il rilevamento delle malattie delle piante.
Uno studio pubblicato sulla rivista Computers and Electronics in Agriculture ha dimostrato la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di rilevare le malattie delle mele. Utilizzando una rete neurale addestrata su un set di dati di immagini di foglie di melo, il sistema ha raggiunto un'impressionante precisione del 95% nell'identificare la presenza della malattia. Un altro esempio pratico è il rilevamento della ruggine gialla nelle colture di grano. I ricercatori hanno utilizzato algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le immagini dei campi di grano, identificando con successo le aree infette con elevata precisione. Questa applicazione dell'intelligenza artificiale non solo fa risparmiare tempo, ma riduce anche al minimo le perdite, consentendo un intervento tempestivo.
"Dal punto di vista dell'ingegneria agraria e dell'ingegneria dei biosistemi, quando parliamo di applicazione di metodi di intelligenza artificiale, si tratta certamente di mappatura dei campi, controllo della fertilità del suolo e determinazione di percorsi di guida ottimali. Analizziamo i dati satellitari, cerchiamo aree in cui le rese sono inferiori, dove potrebbero essere più uniformi e determiniamo i tassi di fertilizzazione appropriati, e questo sta già accadendo oggi. Quando si tratta di applicazione di metodi di intelligenza artificiale nella produzione alimentare, si tratta certamente di algoritmi che supportano i processi di produzione alimentare", afferma un esperto dell'Università di Scienze della Vita di Poznań.
L'intelligenza artificiale può contribuire in modo significativo alla valutazione della qualità di frutta e verdura, sia nelle fasi di coltivazione e raccolta, sia durante la lavorazione. Ad esempio, i sistemi di visione artificiale con telecamere RGB e nel vicino infrarosso (NIR) vengono utilizzati per selezionare mele o pomodori: l'intelligenza artificiale classifica i frutti in base a colore, forma e grado di maturazione. Algoritmi basati su sensori o immagini satellitari aiutano a selezionare il momento migliore per la raccolta, mentre la spettroscopia nel vicino infrarosso e le tecnologie di imaging iperspettrale consentono di valutare il contenuto di zuccheri, acidi, acqua e amido in frutta e verdura.
- Innanzitutto, dobbiamo ottenere un insieme di parametri appropriati, un insieme di caratteristiche appropriate dei prodotti che vogliamo valutare, inserirli in un tale sistema e creare un modello appropriato che ci consentirà di effettuare un'ulteriore valutazione oggettiva, non contaminata dalla soggettività di un determinato valutatore, e che ci consentirà di valutare la qualità, ad esempio, di un pomodoro o la qualità della carne - spiega il Prof. Maciej Zaborowicz.
Uno studio di Prescient and Strategic Intelligence mostra che il mercato dell'intelligenza artificiale in agricoltura valeva poco più di 2 miliardi di dollari nel 2024 (rispetto a 1,6 miliardi di dollari nel 2023). Entro il 2030, questa cifra potrebbe raggiungere quasi 8 miliardi di dollari. In Polonia, secondo un rapporto del Centro Nazionale per la Ricerca e lo Sviluppo (NCBiR), le tecnologie dell'Agricoltura 4.0 sono utilizzate più frequentemente dai proprietari di aziende agricole con più di 20 ettari (38,4% degli intervistati), dal 7,6% degli intervistati in aziende agricole tra 2 e 20 ettari e solo dal 3,6% in aziende agricole ancora più piccole (meno di 2 ettari).
"I giovani sono molto più propensi a investire in nuove soluzioni e a utilizzarle. A volte scaricano applicazioni di intelligenza artificiale per testarle, solo per vedere come funzionano. Con l'aumentare dell'età media, aumenta anche la resistenza all'implementazione di questi cambiamenti, ma lo sappiamo fin dall'introduzione dei computer in agricoltura. Oggi, nessun operatore di trattori può immaginare di lavorare senza un joystick o un controller portatile, ma dobbiamo lentamente orientarci verso l'utilizzo di nuovi software come le reti neurali artificiali, l'apprendimento automatico e l'informatica", spiega un ricercatore dell'Università di Scienze della Vita di Poznań.
L'intelligenza artificiale consente una significativa riduzione dei costi in agricoltura. Sistemi intelligenti che riconoscono le piante applicano i pesticidi solo alle erbe infestanti, riducendo i costi dei prodotti chimici. I sistemi di irrigazione intelligenti possono risparmiare fino al 30-50% di acqua rispetto ai metodi tradizionali, mentre i macchinari guidati dall'intelligenza artificiale lungo percorsi ottimali riducono il consumo di carburante. Pertanto, secondo l'esperto, la loro popolarità continuerà a crescere.
"Le nuove tecnologie riducono principalmente le spese, ovvero fanno risparmiare denaro, perché fungono da sistemi di consulenza. Questa consulenza ci consente di eliminare errori nei processi pianificati, ad esempio ottimizzando il trasporto o l'acquisizione di un determinato materiale, e questo di per sé rappresenta un valore aggiunto. Anche i costi di acquisizione della tecnologia sono diminuiti significativamente; non sono più costosi come in passato, quindi l'introduzione di tali soluzioni sul mercato supporta sicuramente anche i piccoli agricoltori senza investimenti e spese ingenti", sostiene il Prof. Maciej Zaborowicz, Ph.D., Ing.
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