agricoltura smart

Agricoltura Smart: Il vocabolario del digital farming

Il vocabolario del digital farming

 

“La scienza e la tecnologia hanno permesso di migliorare sensibilmente le prestazioni delle piccole aziende agricole”

 

Dichiarazione della FAO durante il quinto vertice annuale dell'industria agroalimentare ed economica del 24-26 luglio 2019

 

Il digital farming, ormai considerato una tendenza ineludibile dell'agricoltura moderna, è definito come il punto d’incontro tra l’agricoltura di precisione e le TIC (Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione), ovvero l'insieme dei metodi e delle tecniche per la trasmissione, la ricezione e l’elaborazione dei dati. Questo tipo di agricoltura prevede l’impiego di strumenti innovativi per ottenere ed elaborare una grande quantità di informazioni, oltre che per supportare gli imprenditori agricoli nei processi gestionali e decisionali. In questo modo, è possibile ottimizzare la produzione aziendale rendendola sempre più efficiente e sostenibile

Essendo estremamente all’avanguardia e in continua evoluzione, il digital farming è un settore ricco di termini tecnici che al primo approccio possono suonare criptici. Inoltre, vista l’eterogeneità del comparto, può capitare che si utilizzino sinonimi diversi per riferirsi alla stessa tecnologia, con il rischio di creare ulteriore confusione. Dunque, per aiutare i nostri lettori ad orientarsi, stiliamo qui un breve elenco dei principali concetti che caratterizzano l’universo delle tecnologie digitali per l’agricoltura.

Come già accennato, l’agricoltura digitale consente di rilevare e processare una grande quantità di dati (in inglese, big data). Proprio a causa del loro enorme volume, della loro variabilità e complessità, per estrarre informazioni utili dai big data è necessario analizzarli con appositi strumenti statistici e informatici (sistemi di analisi dei dati). Una volta raccolti, i dati sono condivisi nella rete che unisce i dispositivi digitali operanti nell’azienda agricola (connected device). L’agricoltore può facilmente avere accesso da remoto a questi dati, oltre che alle applicazioni e alle varie piattaforme di lavoro, collegandosi a internet grazie al cloud computing

L’analisi dei big data permette di comprendere quali correlazioni uniscono i diversi processi all’interno dell’azienda agricola, misurandone le relative prestazioni per poi ottimizzarle e renderle più sostenibili. Una tipologia di sistemi utilizzati a questo scopo è il Decision Support System (DSS), un software di supporto alle decisioni che estrapola informazioni utili dai dati raccolti e sostiene gli agricoltori della scelta delle strategie aziendali da intraprendere per affrontare problemi complessi.

Un altro concetto chiave del digital farming è l’IoT (internet delle cose, in inglese Internet of Things), il quale consiste in una rete di dispositivi digitali “intelligenti”, connessi tramite internet, che mappano l’ambiente misurando i parametri desiderati e poi interagiscono tra loro, sincronizzandosi ed efficientando i processi produttivi. La tecnologia Iot si applica nelle aziende agricole hi-tech tramite i network di sensori wireless (WSN) per monitorare contemporaneamente i flussi di dati provenienti dalle varie fonti di informazioni presenti nell’ambiente. Ad esempio, in una coltivazione in serra, i sensori misurano periodicamente la temperatura dell’aria, l’umidità relativa e l’umidità del terreno. Quando questi valori si avvicinano alla soglia critica, viene azionato automaticamente l’impianto irriguo o quello di areazione, che restano attivi fino al raggiungimento dei valori ottimali. 

Non possiamo concludere questo elenco senza citare l’intelligenza artificiale (o AI, dall’inglese Artificial Intelligence), ovvero l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. I sistemi che utilizzano l’AI sono in grado di prendere autonomamente decisioni complesse in base alle informazioni ricevute, adattando la propria risposta in base agli effetti delle azioni svolte in precedenza. I risvolti in ambito agricolo si concretizzano in sistemi informatici progettati per rilevare l’insorgenza di malattie delle piante, determinare in anticipo resa e qualità delle colture, automatizzare l’irrigazione e i trattamenti fitosanitari. Grazie all’intelligenza artificiale, quindi, è possibile migliorare la produzione in campo, il monitoraggio delle colture e la commercializzazione dei prodotti agricoli, riducendo il carico di lavoro degli agricoltori.

 In futuro l’agricoltura sarà sempre più digitale, per questo è importante non farsi trovare impreparati e iniziare subito a familiarizzare con termini e tecnologie che sono già realtà e saranno sempre più presenti nelle aziende agricole di domani.

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