Intelligenza artificiale al servizio del settore agricolo: numerosi esperimenti in corso. Si inizia con con kiwi, pera e spinaci industriali nel progetto Agro.Big.Data.Science
Agro.Big.Data.Science è progetto cofinanziato dal Programma Operativo Regionale Emilia-Romagna – Fondo Europeo di Sviluppo Regionale e realizzato in sinergia con diversi partner specializzati nell’innovazione e ricerca digitale per l’ agricoltura. I processi legati alla digitalizzazione e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale stanno penetrando infatti anche in ambiti più tradizionali come l’agricoltura, principale settore dell’economia italiana.
Questo progetto è stato avviato nel 2019 con l’obiettivo di ottenere quante più informazioni possibili attraverso l’applicazione di logiche data-driven, utilizzando la grande quantità di dati a disposizione per prendere decisioni strategiche che abbracciano l’intera filiera. Occorre rendersi conto che la sostenibilità ambientale ed economica della produzione agricola può essere fortemente sostenuta attraverso l’uso giudizioso dei dati disponibili attraverso l’informazione e la comunicazione (ITC). Il progetto consiste quindi nella creazione di uno strumento di panoramica volto a valutare l’impatto che alcune scelte produttive possono avere sull’intera filiera. Il risultato atteso è frutto dello sviluppo di algoritmi specifici per tre filiere produttive tipiche dell’Emilia-Romagna, come kiwi, pero e spinacio industriale, ma può essere esteso anche ad altre colture.
Tutto questo avviene attraverso una piattaforma big data che raccoglie i dati raccolti all’interno e all’esterno delle tre suddette filiere che provengono da sistemi IoT installati in azienda (capanne climatiche, sensori del suolo), laptop di campagna, magazzino e monitoraggio post-raccolta , immagini satellitari fornite dall’ESA (Agenzia Spaziale Europea), ecc… In questo modo, l’aggregazione di nuove tecnologie IoT e Big Data può aiutare a ottenere benefici economici attraverso l’ottimizzazione degli input, sia ambientali che riducendo la pressione potenziale, che i sistemi agricoli hanno sul suolo e sull’ambiente in generale.
Durante il primo anno del progetto è stata completata la raccolta dei dati storici, dei dati di campo e di impianto ed è stata completata anche la suddetta piattaforma big data. Sono state sviluppate anche raccomandazioni per l’irrigazione automatica per 6 aziende associate ad Agrintesa che producono kiwi. È stato implementato un sito web per supportare i tecnici delle stesse aziende con funzioni di monitoraggio, attraverso il quale è possibile visualizzare i dati raccolti in tempo reale tramite determinati sensori. Quest’anno il progetto mira a sviluppare un modello affidabile che generi fertirrigazione automatica per ciascuna delle 6 aziende citate, disponibili giornalmente per tecnici e produttori.
