Agricoltura di precisione

Tutto dipende dalla corretta allocazione delle risorse.

Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano grandi quantità di dati raccolti da sensori, satelliti e droni per scoprire schemi e connessioni. Questo permette di ottimizzare l'uso di risorse come acqua, fertilizzanti e pesticidi. 

Monitoraggio e gestione delle colture

Il monitoraggio e la gestione delle colture portano a molteplici benefici, come ad esempio:

• Individuazione precoce delle malattie: L'analisi delle immagini basata sull'intelligenza artificiale può identificare precocemente i segni di malattie o parassiti nelle colture. Ciò consente un intervento tempestivo e una riduzione significativa delle perdite di raccolto.
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• Previsione delle rese: I dati visivi possono aiutare a prevedere le rese dei raccolti, aiutando gli agricoltori a pianificare il raccolto e la distribuzione in modo più efficace.

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Rilevamento ottimizzato delle erbe infestanti

L'identificazione delle erbe infestanti è un'altra area in cui l'intelligenza artificiale è vantaggiosa per gli agricoltori. 

Questa tecnologia è in grado di distinguere tra colture ed erbe infestanti, facilitando un controllo mirato ed efficiente delle erbacce senza la necessità di un'applicazione diffusa di erbicidi.

I vantaggi non si applicano solo ai campi aperti, ma anche all'agricoltura in serra.

Monitoraggio del bestiame

La visione dell'intelligenza artificiale può essere applicata per monitorare la salute e il benessere del bestiame, rilevando i primi segni di malattia e garantendo un'assistenza veterinaria tempestiva.

Inoltre, questa tecnologia previene i furti e le attività insolite che possono causare altri problemi. 

Controllo qualità

Un altro utilizzo di questa tecnologia è il controllo della qualità. Gli algoritmi possono valutare la qualità dei prodotti agricoli, garantendo che solo i prodotti di alta qualità entrino nella catena di approvvigionamento. Questo si traduce direttamente in una riduzione degli sprechi e in una maggiore soddisfazione dei clienti.

Ma non si tratta di una novità. Molte aziende rinomate in diversi settori sono già all'avanguardia. 

Il responsabile della pianificazione della produzione, dell'automazione e della digitalizzazione di Audi ha affermato che l'integrazione della visione artificiale con l'intelligenza artificiale ha portato a una riduzione del 30-50% dei costi di manodopera associati a queste ispezioni.

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Monitoraggio del clima

L'intelligenza artificiale analizza i dati visivi relativi ai modelli meteorologici. Questo aiuta gli agricoltori a prendere decisioni informate sui tempi di semina e sulla selezione delle colture per adattarsi alle mutevoli condizioni climatiche.

In termini di cambiamenti climatici e ricerca, l'intelligenza artificiale sta già facendo "il lavoro sporco per noi", secondo la dottoressa Anna Liljedahl. Per approfondire il suo caso professionale, la dottoressa utilizza il monitoraggio del clima per fare previsioni sul permafrost su scala stagionale nell'Artico. 

Processo decisionale basato sui dati

Le decisioni basate sui dati aumentano la produttività e la redditività. 

L'intelligenza artificiale consente di analizzare grandi quantità di dati, fornendo agli agricoltori spunti per migliorare il processo decisionale in diverse aree (come la semina, il raccolto e la gestione generale dell'azienda agricola, per citarne alcune).

Inoltre, le applicazioni possono essere adattate alle esigenze di ogni caso specifico. Alcuni utenti potrebbero essere più interessati al controllo dei parassiti, mentre altri potrebbero preferire informazioni più approfondite sul terreno. 

Irrigazione ottimizzata

In media, circa il 70% di tutta l'acqua consumata nel mondo è destinata all'agricoltura. E di questo 70%, ben il 40% va perso a causa di una cattiva gestione dell'acqua. 

Gli agricoltori possono ottimizzare i sistemi di irrigazione analizzando i dati visivi per determinare i livelli di umidità nel terreno, garantendo un uso efficiente dell'acqua. 

Inoltre, automatizzare il rilevamento delle perdite aiuta notevolmente a individuare le aree con un consumo eccessivo di acqua.

Conservazione della biodiversità

In fin dei conti senza natura non c'è agricoltura. Grazie al monitoraggio, l'intelligenza artificiale può contribuire a preservare la biodiversità analizzando l'impatto delle pratiche agricole sugli ecosistemi circostanti.

Sviluppo rurale

Infine, ma non meno importante, costruire verso il futuro. Il fiorire di tecnologie AI in agricoltura contribuisce allo sviluppo delle competenze delle aree rurali, favorendo la crescita economica e la sostenibilità. 

Nel tempo, questo può portare a un rafforzamento delle comunità rurali, che attualmente stanno perdendo popolazione su scala globale. Secondo FWD, il 77% delle contee rurali statunitensi ha meno persone in età lavorativa (tra i 15 e i 64 anni) rispetto a 20 anni fa.