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L’intelligenza artificiale a servizio dell’ortofrutta: sperimentazioni su kiwi, pero e spinacio da industria

Fra le tante azioni sperimentali attive, suscita particolare interesse Agro.Big.Data.Science, un progetto cofinanziato dal Programma Operativo regionale dell’Emilia Romagna – Fondo Europeo di Sviluppo Regionale e realizzato in sinergia da diversi partners specializzati nell’ambito dell’innovazione agricola e della ricerca digitale

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I processi legati alla digitalizzazione e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale stanno prepotentemente facendo il loro ingresso anche negli ambiti più tradizionali, come l’agricoltura, settore primario dell’economia italiana.

Progetto Agro.Big.Data.Science

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Fra le tante azioni sperimentali attive, suscita particolare interesse Agro.Big.Data.Science, un progetto cofinanziato dal Programma Operativo regionale dell’Emilia Romagna – Fondo Europeo di Sviluppo Regionale e realizzato in sinergia da diversi partners specializzati nell’ambito dell’innovazione agricola e della ricerca digitale (tutti accreditati presso la rete Alta Tecnologia della Regione Emilia-Romagna), quali:

  • Crpv di Cesena, Ciri-Agro e Ciri ITC (laboratori del Centro Interdipartimentale Ricerca Industriale dell’Università di Bologna),
  • Crast dell’Università Cattolica Sacro Cuore di Piacenza,
  • Citimap, impresa specializzata in progetti di telerilevamento per l’agricoltura di precisione,
  • Onit Group, azienda di servizi informatici.

Al loro fianco sono coinvolti alcune imprese ortofrutticole di rilievo (che rappresentano da sole il 20% della produzione in regione), quali: Agrintesa, Apofruit, Orogel, ApoConerpo, Granfrutta Zani, Agribologna, Pempacorer e Agrisol.

In cosa consiste il progetto

Il progetto Agro.Big.Data.Science è stato avviato nel 2019, con l’obiettivo di ottenere, tramite l’applicazione della logica data driven, il maggior numero di informazioni possibili, utilizzando l’ingente mole di dati a disposizione, al fine di  prendere decisioni strategiche che abbracciano l’intera filiera produttiva, nella consapevolezza che gli incrementi in termini di sostenibilità ambientale ed economica delle produzioni agricole possono essere favorite in maniera decisa, tramite un utilizzo intelligente dei dati a disposizione, con l’ausilio di sistemi di informazione e comunicazione (ITC).

Il progetto, quindi, si sostanzia nella creazione di uno strumento in grado di produrre una visione di insieme, finalizzata alla valutazione delle influenze che alcune scelte produttive possono determinare sull’intera filiera. L’output atteso è il frutto di elaborazioni di algoritmi specifici su tre filiere produttive tipiche dell’Emilia-Romagna, quali il kiwi, il pero e lo spinacio da industria, ma potrà essere esteso anche ad altre colture. Tutto ciò avviene tramite una piattaforma Big Data sulla quale confluiscono i dati raccolti all’interno e all’esterno delle tre filiere citate, che provengono da sistemi IoT installati nelle aziende agricole (capannine meteo, sensori del suolo), quaderni di campagna, registri di magazzino e di monitoraggio post-raccolta, immagini satellitari resi disponibili dall’Esa (European Space Agency) ecc…

L’aggregazione delle nuove tecnologie IoT e dei Big Data, quindi, può contribuire al raggiungimento sia di benefici economici, grazie all’ottimizzazione degli input, sia ambientali, per la possibile riduzione della pressione che i sistemi agricoli producono sui terreni e sull’ambiente in genere.

I traguardi raggiunti con il progetto Agro.Big.Data.Science

Nel corso del primo anno del progetto è stata portata a termine la raccolta dei dati storici e di quelli di campo e stabilimento, oltre ad essere stata completata la già citata piattaforma Big Data: è stato, inoltre, stato messo a punto un consiglio irriguo automatico per 6 aziende associate ad Agrintesa che producono kiwi. A supporto dei tecnici delle medesime aziende è stato implementato un sito web, con funzioni di monitoraggio, grazie al quale è possibile visionare i dati raccolti in tempo reale tramite specifica sensoristica. Durante l’anno in corso, il progetto si prefigge di metter a punto un modello affidabile che generi, per ciascuna delle già citate 6 aziende, note fertirrigue automatiche, mese a disposizione giornalmente ai tecnici e ai produttori.

Siamo attualmente nell’ultimo anno del progetto – commenta Alvaro Crociani, direttore C.R.P.V. – ed i riscontri che registriamo sono decisamente positivi: innanzitutto i gruppi ortofrutticoli partner di Agro.Big.Data.Science hanno toccato con mano quanto siano positivi gli aspetti introdotti da quella che possiamo certamente definire Agricoltura 4.0, ovvero strumenti e strategie innovative che consentono di attuare interventi mirati sulle produzioni, grazie all’analisi di dati raccolti tramite sistemi digitali. Fra le filiere interessate alla sperimentazione merita un accenno quella dello spinacio da industria, in quanto, avendo un ciclo produttivo breve, è stato oggetto di riscontri pressochè immediati, a seguito dell’analisi dei dati raccolti. Il 2021 è certamente l’anno più gratificante del progetto, in quanto, dall’analisi dei dati, individueremo i parametri che maggiormente condizionano l’intero iter produttivo fino al post raccolta. Ovviamente, terminata la fase sperimentale, l’obiettivo è quello di utilizzare al massimo immagini da satellite e dati ambientali acquisiti grazie a sensori di ultima generazione in campo e durante i processi di filiera, al fine di allargare le potenzialità della piattaforma, per renderla fruibile ad altre colture, nella piena convinzione che, anche in agricoltura, la trasformazione digitale e l’uso intelligente dei dati siano la chiave di volta per lo sviluppo, che in termini pratici significa produrre meglio, economizzare i processi e rispettare maggiormente l’ambiente”.

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