Automazione Oggi 452

Agricoltura MARZO 2024 AUTOMAZIONE OGGI 452 | 87 cidi a spettro ampio. I sistemi di navigazione e posizionamento, come il GPS, forniscono dati geospaziali accurati, consentendo la mappa- tura e la gestione precisa dei campi. La tecnolo- gia GPS facilita la guida precisa delle macchine agricole e la creazione di mappe dettagliate del campo, facilitando la semina, la fertilizzazione e migliorando la precisione della raccolta. I sistemi di attuazione intelligente, come macchinari automatizzati e dispositivi robotici, vengono integrati nei processi agricoli per ottimizzare l’ef- ficienza e l’utilizzo delle risorse. Questi sistemi comprendono una gamma di tecnologie, come sistemi di irrigazione automatizzati, raccoglitori robotici e droni autonomi. Sfruttando i sistemi di attuazione intelligente, gli agricoltori possono razionalizzare attività intensive dal punto di vista lavorativo, ridurre i costi operativi e migliorare la produttività complessiva. Un’altra componente fondamentale è rappresentata dall’analisi di Big Data e dalle tecniche di apprendimento automa- tico (come deep learning), dove grandi volumi di dati raccolti da reti di sensori, satelliti e altre fonti vengono analizzati per l’interpretazione dei dati agricoli, offrendo la capacità di effettuare previsioni e stime, per decisioni informate. Gli algoritmi di machine learning analizzano grandi volumi di dati per identificare modelli spazio- temporali di variabilità delle colture e prevedere eventi rilevanti. Infine, è di fondamentale impor- tanza citare le tecniche di intelligenza artificiale (IA), che trovano applicazioni nell’agricoltura di precisione, dal monitoraggio delle colture e del suolo alla diagnosi di malattie e alla spruz- zatura intelligente. Gli algoritmi di IA analizzano complessi set di dati per rilevare anomalie nella salute delle colture e prevedere focolai di ma- lattie. I sistemi di imaging alimentati da IA pos- sono identificare segni precoci di malattie delle piante o carenze di nutrienti, consentendo agli agricoltori di intraprendere tempestivamente azioni correttive. Tecnologie di comunicazione nell’agricoltura di precisione Le tecnologie di comunicazione sono un com- ponente fondamentale nell’implementazione del paradigma dell’agricoltura di precisione, per gestire l’ampia quantità di dati raccolti da sensori e dispositivi. Le reti di sensori wireless (WSN) abilitano il monitoraggio in tempo reale delle condizioni del suolo e delle colture, con- tribuendo a decisioni informate e pratiche agri- cole ottimizzate. Le WSN forniscono una rete di sensori distribuiti che raccolgono e trasmettono dati su vari parametri ambientali e agricoli. Que- sti sensori, disposti strategicamente nei campi, monitorano l’umidità del suolo, la temperatura, l’umidità e altri fattori critici. Tra le principali tec- nologie che in questo momento vengono pro- ficuamente impiegate per l’implementazione di queste reti di sensori, è importante menzionare SigFox, NB-IoT e LoRaWAN. Queste in generale consentono l’implementazione di reti di sensori molto efficienti dal punto di vista energetico, e adatte per applicazioni agricole dove una copertura estesa e una manutenzione minima sono essenziali. SigFox è un protocollo di comu- nicazione semplice, a basso costo e con connet- tività a lungo raggio e bassi requisiti energetici. Inoltre ha una copertura globale che lo rende un’opzione interessante per aziende agricole con siti produttivi organizzati in diversi Paesi. NB-IoT è un protocollo con un’ottima efficienza energetica che opera in bande di frequenza coperte da licenza, e per questo fornisce un servizio più affidabile e privo di interferenze, e dispone di solide misure di sicurezza. D’altro canto, sarà necessario sostenere dei costi e in- terfacciarsi con operatori. Invece LoRaWAN è un protocollo di rete che si sta diffondendo in modo capillare in questi ultimi anni. Anch’esso presenta un bassissimo consumo energetico dei nodi, e permette un’ampia copertura, che può raggiungere i 15 km in aree rurali. Pertanto, si rivela estremamente adatto per il monitorag- gio delle condizioni del suolo e delle colture su paesaggi agricoli estesi. Le sue capacità a lungo raggio consentono la distribuzione di sensori in aree remote o sparse, garantendo una coper- tura completa dei campi agricoli. Non essendo legato all’utilizzo di frequenze licenziate, i costi di acquisizione e mantenimento sono ridotti, e questo lo sta rendendo uno standard di comuni- cazione sempre più pervasivo nell’ambito dell’a- gricoltura di precisione. Ambiti applicativi peculiari All’interno del settore ci sono degli ambiti che hanno delle peculiarità particolari, ad esempio l’allevamento di animali e l’impatto ambientale. Quest’ultimo è un settore critico con un impatto significativo sulla produzione agricola globale e la sostenibilità ambientale. Con l’aumento della domanda di prodotti animali, l’impronta ambientale dell’allevamento di bestiame è og- getto di crescente attenzione. L’allevamento, infatti, contribuisce alle emissioni globali di gas serra, in particolare metano e ossido di azoto, dovute alla fermentazione enterica negli ani- mali ruminanti e alla gestione dei rifiuti animali. Sistemi di alimentazione di precisione e inte- gratori alimentari sono studiati e implementati per ridurre le emissioni di metano. L’implemen- tazione di nuove tecnologie di gestione dei rifiuti offrono opportunità per mitigare ulte- riormente le emissioni di gas serra, ad esempio utilizzando la digestione anaerobica e la cattura del metano dal letame. È possibile estendere il concetto di smart agricolture con la definizione del concetto di allevamento di precisione, che si estende all’ottimizzazione della nutrizione e della salute degli animali per ridurre al minimo I sistemi di attuazione intelligente, come macchinari automatizzati e dispositivi robotici, vengono integrati nei processi agricoli per ottimizzare l’efficienza e l’utilizzo delle risorse Fonte: foto Shutterstock