Il futuro dell'agricoltura? È nell'intelligenza artificiale

Agricoltura e intelligenza artificiale, due realtà apparentemente lontane, quasi agli antipodi. Ma forse non tutti sanno che i più recenti sviluppi fanno intravedere un percorso virtuoso strettamente intrecciato tra loro che disegna un futuro dell’agricoltura ad alta tecnologia. Un’altra conferma, qualora ce ne fosse bisogno, di come le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale possano pervadere ogni campo integrando e migliorando le attività umane.

PARASSITI E MALATTIE DELLE PIANTE DISTRUGGONO IL 40% DEI RACCOLTI

Ma procediamo con ordine. Il danno provocato da parassiti e malattie delle piante può raggiungere ogni anno fino al 40% dei raccolti globali, secondo i calcoli dell'Organizzazione per l'alimentazione e l'agricoltura degli Stati Uniti. Si stima che il costo annuale delle erbe infestanti per l'agricoltura australiana sia di 4 miliardi di dollari per effetto delle perdite di resa e contaminazione del prodotto. La Weed Science Society of America (Wssa) riferisce che su base annua, la potenziale perdita di valore per il mais è di 27 miliardi di dollari e per la soia è di 16 miliardi in base ai dati analizzati dal 2007 al 2013. In India, una valutazione del Directorate of Weed Research mostra che il paese asiatico accusa perdite di colture per un valore di 11 miliardi di dollari ogni anno a causa delle erbacce.

L’AGRICOLTURA DI PRECISIONE

Uno dei modi più comuni per controllare l'erba è spruzzare l'intero raccolto con erbicidi. Questo metodo comporta costi significativi, sprechi, problemi di salute e inquinamento ambientale. Oggi, le tecnologie avanzate vengono sempre più applicate a una serie di settori tra cui l'agricoltura. Una di queste tecniche è quella dell'agricoltura di precisione, che consente agli agricoltori di ridurre l'uso di input chimici, macchinari e acqua per l'irrigazione utilizzando informazioni su suolo, temperatura, umidità, semi, attrezzature agricole, bestiame, fertilizzanti, terreno, colture seminate e utilizzo dell'acqua. Un numero crescente di aziende e start-up stanno creando soluzioni agricole basate sull'intelligenza artificiale.

VISIONE E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Telecamere, sensori e intelligenza artificiale (IA) sui campi consentono agli agricoltori di gestire meglio i propri campi e utilizzare i pesticidi in modo più preciso. See & Spray di Blue River Technology utilizza la visione artificiale e l'intelligenza artificiale per rilevare, identificare e prendere decisioni di gestione su ogni singolo impianto sul campo. Nel 2017, Blue River Technology è stata acquisita da Deere & Company (DE). Oggi See & Spray, una macchina larga circa 12 metri che copre 12 file di colture, è trainata da trattori Deere ed è alimentata da processori Nvidia, azienda produttrice di computer grafici, schede madri e componenti per prodotti multimediali per PC.

BUONI RACCOLTI CON L’USO SOLO DI 1/10 DI ERBICIDI

La macchina utilizza circa 30 telecamere montate per scattare foto di piante ogni 50 millisecondi e queste vengono elaborate attraverso i suoi 25 moduli di supercomputer Jetson AGX Xavier integrati. Mentre il trattore continua a muoversi, i moduli Jetson Xavier che eseguono gli algoritmi di riconoscimento delle immagini di Blue River prendono decisioni molto rapide in base agli input di immagini ricevuti, indipendentemente dal fatto che si tratti di una pianta infestante o erbacea. La macchina See & Spray è stata in grado di ottenere un raccolto soddisfacente utilizzando meno di 1/10 dell'erbicida che si utilizza con il tipico controllo delle infestanti.

UN NUOVO METODO DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO

Ma c’è di più. Un documento di ricerca pubblicato nel 2018 da M.Dian Bah, Adel Hafiane e Raphael Canals ha proposto "un nuovo metodo di apprendimento completamente automatico che utilizza reti neurali convoluzionali (CNN o ConvNet dall'inglese convolutional neural network) con una raccolta di set di dati di addestramento incustoditi per il rilevamento delle infestanti dalle immagini UAV" – tramite l’utilizzo dei droni di nuova generazione.

DIAGNOSI PRECOCE PER LE PIANTE DELLA VITE

Mentre queste iniziative stanno sviluppando interventi basati sulla precisione di qualsiasi prodotto chimico nei campi, le reti neurali possono essere addestrate per rilevare "aree infette" nelle piante usando le immagini. Uno di questi studi è stato condotto sul rilevamento dei sintomi della malattia nelle foglie di vite. La diagnosi precoce può svolgere un ruolo importante nel prevenire una malattia grave e fermare una diffusione epidemica nei vigneti.