Raccontiamo come l’intelligenza artificiale e le tecnologie dei sensori incrementano la produttività agricola
L’intelligenza artificiale sta trasformando i settori industriali in tutto il mondo, e l’agricoltura non fa eccezione. È essenziale monitorare ogni aspetto del ciclo di crescita. L’intelligenza artificiale migliora e ottimizza i processi agricoli offrendo capacità di analisi dei dati e di adozione di decisioni in tempo reale. Utilizzando sensori del suolo, sonde di umidità, sensori di temperatura, sensori di luce e dispositivi di imaging, l’intelligenza artificiale può raccogliere e analizzare dati critici sulle condizioni ambientali e sulla salute delle colture. Queste informazioni consentono agli agricoltori di prendere decisioni consapevoli in merito all’irrigazione, alla fertilizzazione, al controllo dei parassiti e ad altre pratiche. In combinazione con le soluzioni di comunicazione IoT, i coltivatori possono garantire un’integrazione perfetta e un funzionamento efficiente di queste tecnologie, dando vita a un sistema agricolo più interconnesso.
Sfide ambientali, tecniche e sociali nell’agricoltura
L’agricoltura moderna si trova ad affrontare una complessa interazione di sfide ambientali, tecniche e sociali, che richiedono tutte una risposta coesa e urgente per garantire sistemi di produzione alimentare resilienti. Con la popolazione mondiale in costante crescita, la domanda di cibo si intensifica, esercitando un’enorme pressione sui sistemi agricoli, costretti a produrre di più con risorse sempre più limitate. Un ostacolo significativo è la perdita di terreni coltivabili a causa dell’urbanizzazione e dell’industrializzazione. Inoltre, molte aziende agricole si affidano ancora a tecnologie obsolete e non dispongono degli strumenti moderni necessari per ottimizzare la produttività e la sostenibilità. Le sfide sociali aggravano questi problemi. L’invecchiamento della popolazione agricola, soprattutto nelle zone rurali, minaccia il futuro dell’agricoltura, poiché le generazioni più giovani sono sempre più restie a intraprendere carriere in ambito agricolo. I piccoli agricoltori e quelli delle regioni in via di sviluppo devono affrontare ulteriori ostacoli, tra cui l’accesso limitato alle risorse e alle tecnologie necessarie per migliorare le loro pratiche. Le sfide ambientali, tra cui il degrado del suolo, l’aumento delle temperature, i cambiamenti nei modelli di precipitazione e gli eventi meteorologici estremi più frequenti, interrompono i cicli agricoli e riducono le rese dei raccolti. Il degrado del suolo, causato dall’agricoltura eccessiva, dalla deforestazione e da pratiche non sostenibili, riduce la fertilità dei terreni. Inoltre, la perdita di biodiversità indebolisce la resilienza degli ecosistemi, rendendo più difficile per le aziende agricole far sì che le colture resistano a parassiti e malattie. L’impatto dei disastri naturali e di quelli provocati dall’uomo aumenta ulteriormente queste sfide. Inondazioni, siccità, incendi e tempeste possono devastare raccolti, terreni e infrastrutture, provocando ingenti perdite economiche e insicurezza alimentare. Considerate queste sfide, è fondamentale adottare pratiche sostenibili e intelligenti. Sfruttando tecnologie come l’intelligenza artificiale e la connettività wireless, possiamo migliorare l’efficienza delle risorse, aumentare le rese delle colture e promuovere la tutela dell’ambiente. Per l’agricoltura moderna è essenziale adottare la sostenibilità per superare queste sfide ambientali, tecniche e sociali.
L’utilità dell’intelligenza artificiale si estende all’analisi predittiva
L’intelligenza artificiale sta rimodellando l’agricoltura, semplificando le operazioni attraverso sofisticate piattaforme basate su cloud, analisi avanzate e sistemi di supporto alle decisioni; permette inoltre un controllo sofisticato e mirato alla periferia della rete. L’intelligenza artificiale facilita l’elaborazione e l’analisi dei dati provenienti da innumerevoli sensori nelle aziende agricole, il tutto centralizzato nel cloud. Questa integrazione offre una panoramica dettagliata e in tempo reale delle condizioni agricole, combinando dati meteorologici, del suolo e delle colture per fornire agli agricoltori informazioni pratiche da applicare immediatamente. L’utilità dell’intelligenza artificiale si estende all’analisi predittiva, un pilastro del processo decisionale nell’agricoltura moderna. Sfruttando algoritmi di apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano le tendenze dei dati per prevedere potenziali sfide e opportunità all’interno del ciclo agricolo, come le infestazioni di parassiti, le epidemie e i periodi più favorevoli per la semina e il raccolto. Queste informazioni predittive consentono agli agricoltori di adattare preventivamente le proprie strategie di irrigazione, fertilizzazione e controllo dei parassiti, migliorando sia la resa che l’efficienza delle risorse. L’intelligenza artificiale sta avendo un impatto significativo sull’agricoltura, e fornisce un supporto decisionale altamente personalizzato in grado di indirizzare efficacemente gli agricoltori su come coltivare un campo specifico anziché affidarsi a prassi più generalizzate. Questi sistemi basati sull’intelligenza artificiale combinano dati provenienti da diverse fonti, tra cui modelli meteorologici, condizioni del suolo e dinamiche di mercato, per fornire raccomandazioni mirate. Piattaforme come Climate FieldView utilizzano l’intelligenza artificiale per offrire informazioni e consigli personalizzati a livello di campo per la semina, l’irrorazione e la raccolta, migliorando l’efficienza delle operazioni agricole. L’influenza dell’AI si estende anche alla tutela ambientale e alla gestione del territorio. Attraverso sofisticate tecniche di modellazione, l’AI aiuta a identificare e attuare le migliori pratiche per il ripristino del territorio e la gestione sostenibile. Tool come l’applicazione LandPKS sfruttano l’intelligenza artificiale per combinare dati GPS, input degli utenti e ampi database globali, offrendo informazioni essenziali sulle condizioni del suolo e del clima. Questo favorisce non solo pratiche agricole sostenibili, ma anche un processo decisionale informato per i proprietari terrieri e gli ambientalisti concentrati sulla conservazione del territorio. Inoltre, l’intelligenza artificiale, insieme all’apprendimento automatico, svolge un ruolo cruciale nell’agricoltura di precisione, in particolare nell’applicazione a velocità variabile delle risorse. Adattando l’applicazione di acqua, fertilizzanti e pesticidi in base alle esigenze specifiche di ogni campo, le pratiche basate sull’intelligenza artificiale riducono al minimo gli sprechi e l’impatto ambientale, aumentando l’efficienza e riducendo l’utilizzo di risorse. In sostanza, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’ambito dell’agricoltura intelligente è trasformativa, e aumenta l’efficienza, la sostenibilità e l’utilizzo strategico dei dati per un processo decisionale informato. Attraverso le sue diverse applicazioni, l’intelligenza artificiale non solo migliora la gestione e le rese delle aziende agricole, ma supporta anche la salute del pianeta, dimostrando il profondo impatto della tecnologia sul futuro dell’agricoltura.
Il ruolo dei sensori nella creazione di dati fruibili
Per avere un impatto sull’agricoltura, l’intelligenza artificiale si affida a un’ampia gamma di tecnologie di rilevamento per raccogliere dati essenziali che vengono utilizzati per ottenere risultati concreti. Le applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono supportate da un’ampia gamma di sensori localizzati che aiutano a raccogliere dati ambientali continui, ottimizzando l’irrigazione e la distribuzione delle risorse. Un’ampia gamma di sensori elettrochimici e di temperatura può essere impiegata per aiutare a determinare le condizioni del terreno. Sensori intelligenti del terreno, come il sensore del suolo Modbus-RTU RS485 di Seeed Studio, offrono un rilevamento combinato che fornisce indicazioni accurate della temperatura, del livello di umidità e della composizione del terreno: questi dispositivi possono essere utilizzati nei campi e nelle serre per monitorare costantemente la salute del terreno e delle piante. Se combinati con la tecnologia AI, essi consentono di intraprendere azioni specifiche per migliorare il benessere delle piante e ridurre al minimo l’utilizzo delle risorse. Oltre alle soluzioni combinate, spesso vengono utilizzati anche sensori singoli per fornire un feedback preciso o per introdurre automazioni, come l’apertura automatica delle finestre nelle serre o l’irrigazione intelligente. Amphenol Advanced Sensors offre una gamma di sensori concepiti per soddisfare le esigenze delle ultime applicazioni agricole in espansione, come la termometrica T9501, che presenta un grado di protezione dall’acqua IP67 e consente agli agricoltori di monitorare con precisione le condizioni dell’aria e del terreno. Per favorire l’integrazione perfetta di queste tecnologie, le antenne FlexPIFA 6E garantiscono una trasmissione affidabile dei dati tra sensori e piattaforme IA. Progettate per l’uso in condizioni difficili, queste antenne consentono una comunicazione stabile e garantiscono una trasmissione continua dei dati alle piattaforme AI, per un processo decisionale tempestivo e accurato. I sensori fissi non sono l’unico metodo per acquisire dati agricoli: droni e robot aumentano notevolmente l’efficienza e la sostenibilità in agricoltura. Dotati di telecamere e sensori avanzati, i droni monitorano la salute delle colture, identificano malattie e parassiti e valutano i modelli di crescita su vaste aree in cui i sensori localizzati non sono economicamente utilizzabili. Droni come l’Agras di DJI consentono anche la distribuzione mirata di fertilizzanti e pesticidi. Similmente ai droni, i robot autonomi stanno rivoluzionando l’agricoltura, svolgendo compiti come la semina, la diserbatura e la raccolta. Queste innovazioni automatizzano i processi che richiedono molta manodopera, aumentando la precisione e l’efficienza nella gestione delle colture. Questo progresso tecnologico non solo ha ridotto la dipendenza dal lavoro manuale, ma ha anche promosso un approccio più sostenibile all’agricoltura, riducendo al minimo gli sprechi e l’utilizzo di sostanze chimiche.
Integrazione della tecnologia nel mondo reale
Il settore agricolo sta assistendo a una trasformazione con l’integrazione di tecnologie all’avanguardia, che si traduce sia nel miglioramento dei macchinari tradizionali sia nella creazione di nuove soluzioni che sfruttano innovazioni come l’intelligenza artificiale periferica, le reti di sensori IoT e gli algoritmi di apprendimento automatico.
Edge Impulse
Con un approccio indipendente dall’hardware, Edge Impulse è una piattaforma che consente lo sviluppo e l’attuazione di modelli di intelligenza artificiale ad alte prestazioni in periferia. Un esempio della loro tecnologia in azione ha affrontato l’irrigazione in eccesso mettendo a punto una soluzione basata su ML (https://www. edgeimpulse.com/blog/ai-managed-crops-irrigation/). Utilizzando una scheda Edge Control di Arduino con sensori di temperatura e umidità, i dati di telemetria vengono raccolti, elaborati e analizzati per ottimizzare l’uso dell’acqua. Il progetto ha fatto ricorso all’archiviazione locale dei dati e a un funzionamento decentralizzato, ottenendo un’elevata precisione nella determinazione delle esigenze di irrigazione e migliorando l’efficienza delle risorse. Questo ha dimostrato la fattibilità della soluzione Edge Impulse nelle applicazioni agricole.
Dati geospaziali e analisi AI
I dati geospaziali e l’analisi AI hanno migliorato significativamente la salute del suolo e le rese delle colture. Immagini satellitari e droni raccolgono immagini ad alta risoluzione, che gli algoritmi AI analizzano per creare mappe dettagliate dell’umidità del suolo, dei livelli di nutrienti e della salute delle colture. Gli agricoltori utilizzano queste mappe per applicare le risorse in modo preciso, riducendo gli sprechi e aumentando la produttività. Le prime indicazioni mostrano che sono necessarie quantità ridotte di acqua e fertilizzanti, dal 20 al 40 percento in meno (https://www.nature.org/en-us/whatwe-do/our-insights/perspectives/precisionagriculture-potential-and-limits/).
Microsoft FarmBeats
Microsoft FarmBeats integra sensori IoT con l’AI per monitorare le condizioni meteo e del terreno. I sensori raccolgono dati su umidità del terreno, temperatura, livelli di pH e meteo, e li trasmettono poi a una piattaforma AI basata su cloud per fornire informazioni e raccomandazioni in tempo reale. L’AI prevede i tempi ottimali per l’irrigazione, la semina e la raccolta, e aiuta gli agricoltori a ottimizzare l’uso dell’acqua, a migliorare la salute delle colture e ad aumentare la produttività.
Partnership tra l’Università dell’Illinois e John Deere
La collaborazione tra l’Università dell’Illinois e John Deere riguarda lo sviluppo di attrezzature agricole avanzate utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Insieme hanno prodotto trattori autonomi e mietitrici robotizzate con sensori e telecamere guidati dall’AI. Queste macchine eseguono attività come l’aratura, la semina e la raccolta con elevata precisione, regolando le operazioni in base ai dati in tempo reale. Ciò ha migliorato l’efficienza delle risorse e ha ridotto i costi per la manodopera, migliorando l’efficienza operativa e le rese delle colture.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l’agricoltura in risposta alle sfide ambientali, tecniche e sociali del settore. Utilizzando piattaforme basate su cloud, analisi basate sull’intelligenza artificiale e sensori avanzati, gli agricoltori possono ottimizzare le proprie attività e promuovere la sostenibilità. Gli ingegneri svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo e nell’attuazione di queste soluzioni innovative di intelligenza artificiale, promuovendo il futuro dell’agricoltura intelligente e garantendo la sicurezza alimentare per le generazioni future. Con la continua evoluzione del settore agricolo, l’integrazione dell’intelligenza artificiale e di altre tecnologie avanzate sarà essenziale per superare le complesse sfide che l’agricoltura moderna deve affrontare.
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