11 luglio 2024
Scoprite 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 vostra 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 necessitano di manutenzione e molto altro ancora. Quando pensiamo all'agricoltura, spesso immaginiamo solo l'agricoltura. Tuttavia, si tratta di un ombrello che comprende molte funzioni e processi diversi.
Per comprendere meglio l'impatto dell'IA 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!
Il primo passo nel ciclo di vita delle colture frutticole 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 con 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 che prevedano 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.
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La computer vision può essere utilizzata per analizzare immagini ad alta risoluzione di semi di frutta per rilevare imperfezioni, malattie e caratteristiche genetiche che potrebbero non essere visibili all'occhio umano. Diverse attività di computer vision possono essere utilizzate per analizzare queste immagini 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 alta 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 casella primaria, mentre i semi che hanno scarse probabilità di germinare vengono smistati in una casella secondaria. Il sistema gestisce compiti come la valutazione del colore, della forma, delle dimensioni, della purezza genetica e la 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 si trasforma in piante sane.
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L'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per migliorare l'analisi del suolo e il monitoraggio delle colture. Droni dotati di 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 eseguire operazioni 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'attuazione di un controllo mirato dei parassiti. Il monitoraggio in tempo reale tramite l'intelligenza artificiale può contribuire 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 prevederne la maturazione. In questo modo, i frutti vengono raccolti quando sono al meglio, ottenendo rese maggiori e meno sprechi.
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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 computer vision come Ultralytics YOLOv8, è possibile valutare le dimensioni, la forma e la qualità di un frutto.
Il processo prevede l'acquisizione di immagini ad alta risoluzione della frutta su un nastro trasportatore, la segmentazione dei singoli frutti utilizzando il modello YOLOv8 e l'esecuzione di analisi volumetriche per misurare dimensioni e forma e rilevare i difetti. Sulla base dell'analisi, i frutti vengono automaticamente ordinati e classificati in diverse categorie per l'imballaggio, la lavorazione o la distribuzione appropriati. La selezione 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 selezionata e classificata la frutta, le macchine di imballaggio automatizzate possono confezionarla con precisione. I sistemi OCR (Optical Character Recognition) guidati dall'intelligenza artificiale possono controllare l'accuratezza delle confezioni, verificando le etichette, i codici a barre e altre informazioni importanti per la conformità a standard e normative. Ispezionando le confezioni in questo modo, si possono evitare situazioni come i prodotti scaduti. L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare etichette errate o date di scadenza e di segnalarle per la correzione prima che i prodotti raggiungano i consumatori.
Ora, consideriamo di avere 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 con maggiore precisione. I negozi al dettaglio possono mantenere livelli di inventario ottimali sulla base delle intuizioni dell'IA e ridurre il rischio di un eccesso di scorte o di un esaurimento delle stesse.
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 contribuisce 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 migliore qualità. Un ottimo esempio di integrazione dell'IA nel settore frutticolo è Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms ha trasformato le sue operazioni dal seme al negozio utilizzando la tecnologia AI. Sensori e analisi dei dati 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 significativamente i tempi di trasporto e mantenendo la freschezza.
Nonostante i numerosi vantaggi, l'utilizzo dell'IA nell'industria frutticola presenta alcuni potenziali svantaggi:
Dalla selezione dei semi alla maturazione dei frutti, l'intelligenza artificiale sta cambiando l'agricoltura lungo tutto il ciclo di vita dei prodotti, dalle fattorie alla tavola. L'intelligenza artificiale aiuta gli agricoltori a monitorare la salute del suolo, a prevedere i momenti migliori per il raccolto e a selezionare con precisione i prodotti. 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, i vantaggi dell'IA rendono in molti casi valide queste sfide. Ecco perché sempre più agricoltori adottano l'IA.
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