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Smart Agriculture, la tecnologia per il benessere di tutti?

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Facciamo ora qualche esempio pratico delle possibili applicazioni della Smart Agriculture, e di come questa possa aiutare l’agricoltore a gestire con maggiore efficienza processi, materiali, macchinari, risorse umane e, infine, le stesse coltivazioni.

Enterprise 4.0 è una rubrica settimanale dedicata ai processi di innovazione aziendale a cura di Neosperience. Per consultare gli articoli precedenti clicca qui.

Non c’è campo che la tecnologia, con il suo carattere distruttivo, non possa rivoluzionare.

La Smart Agriculture è forse una delle applicazioni che meglio dimostra questo concetto.

Sebbene fondativa della nostra stessa umanità, l’agricoltura ha dimostrato di avere ancora molta carica innovativa. Negli ultimi anni tecnologie come l’IoT, il Machine Learning e la Blockchain hanno cambiato i paradigmi delle tecniche di coltivazione classiche per venire incontro ai nuovi bisogni globali.

Con l’aumentare della popolazione nel mondo, una domanda è diventata sempre più impellente: come è possibile garantire una maggiore resa delle coltivazioni, e quindi più cibo con cui sfamare l’umanità, senza per questo aumentare le risorse da utilizzare, già di per sé al limite o sovrasfruttate?

La Smart Agriculture è la migliore risposta a questo problema. La bellezza di un’agricoltura intelligente è che, oltre a essere qualcosa di buono (perché permette di diminuire l’uso di pesticidi e risorse), è anche profittevole per coloro che decidono di investirci.

Investimenti e Tecnologie

Il valore della Smart Agriculture, infatti, in Italia nel 2019 era di 450 milioni di euro, con una crescita del 22% rispetto al valore dell’anno scorso e con prospettive di sviluppo sul lungo periodo ancora più rosee.

La spesa si concentra soprattutto in sistemi di monitoraggio e controllo di mezzi e attrezzature agricole (39%), software gestionali (20%) e macchinari nativamente connessi (14%), seguiti da sistemi di monitoraggio da remoto di terreni e colture (10%), sistemi per mappare i terreni e le coltivazioni (9%).

In primis va sottolineato che il campo tecnologico che sembra aver maggiori opportunità applicative all’interno del settore è quello dell’IoT (Internet delle Cose), ovviamente coadiuvato  da tutta un’altra serie di tecnologie come droni, Blockchain, Machine Learning, etc.

L’Italia è uno dei maggiori paesi europei per spesa nel settore, con un valore degli investimenti pari a circa il 20% del totale di quello comunitario.

Esempi di Smart Agriculture

Facciamo ora qualche esempio pratico delle possibili applicazioni della Smart Agriculture, e di come questa possa aiutare l’agricoltore a gestire con maggiore efficienza processi, materiali, macchinari, risorse umane e, infine, le stesse coltivazioni.

Controllo delle malattie

Le fitopatologie causano spesso danni enormi per i produttori agricoli. Per limitare i danni è fondamentale scoprire tempestivamente l’insorgenza delle malattie, e allo stesso tempo prevenirne la nascita evidenziando le condizioni che ne aumentano il rischio

A questo scopo scende in campo la Smart Agriculture, in particolare grazie all’applicazione della tecnologia IoT. Infatti, attraverso l’implementazione di sensori nei campi, sugli alberi, sui singoli frutti, nelle canaline di scolo e così via, è possibile per l’agricoltore recuperare informazioni qualitative sullo stato di salute delle piante, sull’umidità del terreno, sulla presenza di sostanze dannose, di insetti, di patologie, etc.

Allo stesso tempo, tramite l’utilizzo di droni radiocomandati o autonomi, in grado di scattare foto o rilevare il terreno tramite scanner 3D, è possibile evidenziare la diversa composizione delle colture, quali ricevono meno acqua, crescono di meno, o appaiono meno sane o malate.

Agricoltura di precisione

Un’altra applicazione di IoT, droni, ma anche e soprattutto del Machine Learning, si sviluppa nella cosiddetta “agricoltura di precisione”, che sempre fa parte del più ampio concetto di Smart Agriculture.

Da sempre i mezzi di produzione sono utilizzati in base al calendario, o comunque omogeneamente in una coltura, senza considerare la variabilità intra-campo e le reali necessità.

Le nuove tecnologie invece permettono di raccogliere facilmente informazioni per effettuare trattamenti selettivi risparmiando tempo e prodotti applicati. Attraverso un’analisi predittiva, resa possibile da algoritmi di Machine Learning appositamente “educati”, l’agricoltore è in grado di prevedere quando determinate colture e aree avranno bisogno di essere seminate, irrigate o concimate.

Conclusioni

E questi sono solo due dei moltissimi esempi applicativi delle ultime tecnologie al settore.

Anche per l’agricoltura, Il futuro è quindi 4.0. e permette di sperare in un miglior uso delle risorse, in una produzione di maggiore qualità e in una produzione e distribuzione del cibo che tenga in considerazione tutti, in tutto il mondo.