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Dalla fattoria alla tavola: Come l'AI guida l'innovazione in agricoltura
Scopri passo dopo passo come l'intelligenza artificiale sta guidando l'innovazione in agricoltura, rendendo più facile la coltivazione, il raccolto e la consegna dei frutti dalla fattoria alla tua tavola.
Con una popolazione mondiale che si prevede crescerà di 2 miliardi di persone entro il 2050, abbiamo bisogno di un aumento del 60% della produzione alimentare per tenere il passo. L'Intelligenza Artificiale (IA) ci sta aiutando ad affrontare questa sfida guidando l'innovazione in agricoltura. Le innovazioni dell'intelligenza artificiale possono essere utilizzate per monitorare il bestiame, analizzare la crescita dei raccolti, prevedere quando le attrezzature agricole hanno bisogno di manutenzione e molto altro ancora. Quando pensiamo all'agricoltura, spesso immaginiamo solo l'agricoltura. Tuttavia, si tratta di un settore che comprende molte funzioni e processi diversi.
Per comprendere meglio l'impatto dell'intelligenza artificiale in agricoltura, prendiamo un esempio specifico: il ciclo di vita di un frutto. Cosa succede durante il suo viaggio dal campo alla nostra tavola?
In questo blog esploreremo come l'intelligenza artificiale aiuta in ogni fase del processo, dalla semina, alla coltivazione, alla raccolta, alla lavorazione, al trasporto e alla vendita della frutta. Iniziamo!
Abbracciare le nuove tecnologie in agricoltura per piantare frutta
Il primo passo nel ciclo di vita delle colture da frutto è la selezione dei semi e la loro semina. Un agricoltore deve decidere quale frutto coltivare per la stagione. Le tecniche di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico, possono essere utilizzate per analizzare grandi quantità di dati e aiutare gli agricoltori a scegliere i semi migliori per le loro specifiche condizioni pedoclimatiche. Valutando i modelli climatici storici, la composizione del suolo e i dati sulle prestazioni delle colture, l'intelligenza artificiale può consigliare le varietà di semi ottimali che hanno maggiori probabilità di prosperare. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per la selezione delle sementi è un'area di ricerca in corso che presenta un grande interesse e potenziale.
Ad esempio, la CGIAR Inspire Challenge 2018 ha assegnato 100.000 dollari a un progetto che utilizza l'apprendimento automatico per una selezione più intelligente delle sementi. Questo progetto è stato guidato da ricercatori del BioSense Institute e del CIMMYT. Hanno utilizzato i dati relativi a diverse nuove varietà di mais provenienti da centinaia di siti di valutazione in Messico per sviluppare modelli in grado di prevedere le prestazioni delle sementi. Un approccio basato sui dati aumenta le possibilità di successo del raccolto e riduce il rischio di fallimento della coltura. Una volta selezionato il tipo di seme migliore, la computer vision può intervenire per verificarne la qualità.
Figura 1. Un'immagine satellitare che mostra la produzione di mais in Messico, dove le aree più luminose indicano una vegetazione più sana.
Utilizzo della visione computerizzata per valutare la qualità delle sementi
La computer vision può essere utilizzata per analizzare immagini ad alta risoluzione di semi di frutta per individuare imperfezioni, malattie e caratteristiche genetiche che potrebbero non essere visibili all'occhio umano. Per analizzare queste immagini si possono utilizzare diverse attività di computer vision per selezionare, classificare e valutare la qualità dei semi. Automatizzando queste attività, l'intelligenza artificiale può contribuire a garantire che vengano piantati solo semi di altissima qualità e che gli agricoltori possano ottenere raccolti migliori.
Ad esempio, GeNee™ Sorter di Seed X è un selezionatore di semi alimentato dall'intelligenza artificiale che migliora il processo di selezione dei semi. Il selezionatore divide i semi in due categorie: i semi di alta qualità che hanno buone probabilità di germinare vengono indirizzati nella scatola principale, mentre i semi che hanno scarse probabilità di germinare vengono smistati in una scatola secondaria. Si occupa di compiti come la valutazione del colore, della forma, delle dimensioni, della purezza genetica e della previsione del tasso di germinazione. Grazie al selezionatore, i tassi di germinazione possono essere aumentati fino a oltre il 90%, il che significa che un maggior numero di semi cresce con successo in piante sane.
Usare l'intelligenza artificiale per coltivare e raccogliere i frutti
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per migliorare l'analisi del suolo e il monitoraggio delle colture. I droni con telecamere avanzate sorvolano i campi di frutta, catturando immagini dettagliate della salute del suolo e delle piante. Queste immagini vengono elaborate per creare mappe che mostrano le variazioni di umidità del suolo, i livelli di nutrienti e la salute delle piante. Sulla base delle informazioni ricavate dall'analisi delle immagini, è possibile svolgere attività come il rilevamento delle erbe infestanti, il monitoraggio della crescita, la stima della resa, la regolazione dell'irrigazione, l'applicazione precisa dei fertilizzanti e l'implementazione di un controllo mirato dei parassiti. Il monitoraggio in tempo reale grazie all'intelligenza artificiale può aiutare a migliorare la resa delle colture frutticole e a promuovere pratiche agricole sostenibili.
Raccogliere un campo un solo giorno prima o dopo il momento ottimale potrebbe ridurre il reddito potenziale dell'agricoltore dal 3,7% al 20,4%. L'intelligenza artificiale può aiutare a determinare il momento migliore per raccogliere i frutti. I metodi di raccolta tradizionali si basano molto sul lavoro manuale e possono essere meno efficienti e richiedere più tempo. I metodi di raccolta assistiti dall'intelligenza artificiale utilizzano sensori avanzati e algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati relativi al colore, alle dimensioni e alle condizioni ambientali dei frutti e prevedere la loro maturazione. In questo modo, i frutti vengono raccolti quando sono al loro meglio, ottenendo rese maggiori e meno sprechi.
Figura 3. Utilizzo della visione artificiale per segmentare le fragole mature.
Trattamento post-raccolta: Analisi volumetrica della segmentazione e del confezionamento dei frutti
Dopo la raccolta, il passo successivo è la selezione e la classificazione dei frutti, in modo che i prodotti migliori possano raggiungere i consumatori. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per l'analisi volumetrica della segmentazione della frutta. Applicando modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLOv8è possibile valutare le dimensioni, la forma e la qualità di un frutto.
Figura 4. Utilizzo del modello di visione computerizzata Ultrlaytics YOLOv8 per segmentare la frutta.
Il processo prevede l'acquisizione di immagini ad alta risoluzione della frutta su un nastro trasportatore, la segmentazione dei singoli frutti utilizzando il modelloYOLOv8 e l'esecuzione di analisi volumetriche per misurare dimensioni e forma e rilevare i difetti. In base all'analisi, i frutti vengono automaticamente ordinati e classificati in diverse categorie per l'imballaggio, la lavorazione o la distribuzione appropriati. La cernita e la classificazione assistita dall'intelligenza artificiale migliorano l'efficienza, l'accuratezza e la coerenza, riducono gli sprechi e massimizzano il valore del raccolto.
Una volta che la frutta è stata selezionata e classificata, le macchine di imballaggio automatizzate possono confezionarla con precisione. I sistemi OCR (Optical Character Recognition) guidati dall'intelligenza artificiale possono controllare l'accuratezza dell'imballaggio, verificando le etichette, i codici a barre e altre informazioni importanti per la conformità agli standard e alle normative. Ispezionando le confezioni in questo modo, si possono evitare situazioni come i prodotti scaduti. L'intelligenza artificiale può rilevare etichette errate o date di scadenza e segnalarle per correggerle prima che i prodotti raggiungano i consumatori.
Innovazioni AI nella vendita al dettaglio e nella distribuzione della frutta
Ora, consideriamo che hai la frutta migliore confezionata e pronta per la consegna. L'intelligenza artificiale può migliorare la logistica e il trasporto della frutta ottimizzando i percorsi. Mantenere la frutta fresca durante il trasporto e trovare i percorsi di consegna più efficienti sono sfide importanti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche e gli orari di consegna per determinare i percorsi migliori e ridurre i tempi e i costi di viaggio.
Dopo che i frutti raggiungono il negozio, l'intelligenza artificiale continua a svolgere un ruolo cruciale nella gestione dell'inventario e nella previsione della domanda. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare i dati di vendita, le preferenze dei clienti e le tendenze stagionali per prevedere la domanda in modo più accurato. I negozi al dettaglio possono mantenere livelli di inventario ottimali in base alle intuizioni dell'intelligenza artificiale e ridurre il rischio di un eccesso di scorte o di un esaurimento delle stesse.
Figura 5. Personale che rifornisce di frutta un negozio al dettaglio. Fonte immagine Envato Elements.
La computer vision può essere utilizzata nei negozi per monitorare le scorte sugli scaffali in tempo reale. Utilizzando il rilevamento degli oggetti, le telecamere dotate di AI possono identificare quando le scorte sono scarse o posizionate in modo improprio e avvisare il personale di rifornire o riorganizzare gli scaffali. Assicurando che la giusta quantità di prodotti freschi sia disponibile al momento giusto, l'intelligenza artificiale aiuta a migliorare la soddisfazione dei clienti e a ridurre gli sprechi alimentari.
L'intelligenza artificiale ha il potenziale per svolgere un ruolo importante nell'aiutare i consumatori a ottenere frutta di qualità migliore. Un ottimo esempio di integrazione dell'intelligenza artificiale nel settore della frutta è Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms ha trasformato le sue operazioni dal seme al negozio utilizzando la tecnologia AI. I sensori e i dati analitici alimentati dall'intelligenza artificiale aiutano a monitorare e gestire tutto, dai livelli di clima e umidità nella serra alla logistica del trasporto dei prodotti. Nature Fresh Farms ha ottimizzato le condizioni di coltivazione, controllato l'irrigazione e ridotto i costi. Il sistema di intelligenza artificiale è anche in grado di far arrivare i prodotti sugli scaffali dei supermercati entro 24-48 ore dal confezionamento, riducendo notevolmente i tempi di trasporto e mantenendo la freschezza.
Nonostante i suoi numerosi vantaggi, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'industria frutticola presenta alcuni potenziali svantaggi:
Costo di implementazione: L'investimento iniziale nella tecnologia AI può essere elevato, il che può rappresentare un ostacolo per alcuni agricoltori e produttori.
Dipendenza dalla tecnologia: Affidarsi pesantemente all'intelligenza artificiale e alla tecnologia può creare una dipendenza che può essere difficile da gestire, soprattutto in caso di problemi tecnici o guasti.
Manutenzione e aggiornamento: I sistemi di intelligenza artificiale richiedono una manutenzione e aggiornamenti regolari per funzionare in modo efficace, il che può aumentare i costi e la complessità operativa.
Complessità di utilizzo: Alcuni agricoltori potrebbero trovare la tecnologia AI difficile da capire e da usare, rendendo necessari formazione e assistenza.
Coltivare il domani
Dalla selezione dei semi alla maturazione dei frutti, l'intelligenza artificiale sta cambiando l'agricoltura in tutto il ciclo di vita dei prodotti, dalle fattorie alla tua tavola. L'intelligenza artificiale aiuta gli agricoltori a monitorare la salute del suolo, a prevedere i momenti migliori per il raccolto e a smistare i prodotti in modo accurato. Ottimizzando le risorse, riducendo gli sprechi e migliorando la resa dei raccolti, l'intelligenza artificiale rende l'agricoltura più efficiente e sostenibile. Nonostante le sfide, come i costi, la necessità di competenze tecniche e la dipendenza dalla qualità dei dati, in molti casi i vantaggi dell'IA rendono valide queste sfide. Ecco perché sempre più agricoltori stanno adottando l'IA.
Resta in contatto con la nostra comunità per continuare a imparare sull'IA! Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per scoprire come utilizziamo l'IA per creare soluzioni innovative in settori come quello manifatturiero e sanitario. 🚀
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