Robot e intelligenza artificiale insieme possono migliorare i frutti e i risultati dell’Agricoltura, estendendo le capacità umane anche in ambiti fino a poco tempo fa impensabili.
Nelle coltivazioni, robotica e AI “vengono usate innanzitutto per la gestione delle attività nei campi, la protezione delle colture e il controllo dei fattori di produzione, come gli agrofarmaci e l’acqua per l’irrigazione”, spiega Andrea Bacchetti, direttore dell’Osservatorio Smart Agrifood del PoliMi.
Nelle successive fasi di trasformazione dei raccolti di frutta e verdura, l’artificial intelligence “trova applicazione ad esempio nel monitorare e gestire la sostenibilità e la qualità dei prodotti. Tra le applicazioni più promettenti, c’è anche la protezione delle produzioni di particolare qualità e origine, come le DOP e le IGP”.
Indice degli argomenti:
Tante nuove applicazioni, moltissimo resta da fare
Nel mondo dell’agricoltura, robotica e intelligenza artificiale – con le loro risorse unite e integrate tra loro – stanno cambiando il modo di lavorare, gestire e produrre.
Sono le tecnologie a cui le aziende e i protagonisti del settore guardano con sempre maggiore interesse. Opportunità e strumenti sono già numerosi, e continuano ad aumentare. Ma nella loro adozione e applicazione molto, moltissimo, resta da fare.
Sistemi di robotica dotata di AI operano, innanzitutto, in colture specializzate come vigneti, frutteti, ortaggi e coltivazioni in serra, dove svolgono una varietà di compiti agronomici.
Ad esempio, “algoritmi di computer vision e sensori multispettrali installati su droni o robot terrestri analizzano in tempo reale lo stato del suolo e delle piante – attraverso dati su umidità, stress idrico, salute fogliare –, permettendo mappature dettagliate dei campi e delle coltivazioni”, rileva Bacchetti.
Robot intelligenti, le braccia 4.0 dell’agricoltura
Robot a terra possono eseguire operazioni di semina precisa, diserbo meccanico o chimico mirato – riconoscendo le specie infestanti tra le file vegetali –, e anche irrigazione localizzata di fertilizzanti, utilizzando solo le dosi necessarie per ciascuna pianta.
Altri sistemi autonomi si dedicano alla mappatura e analisi del terreno – con profilatura del suolo, analisi nutritiva –, o al monitoraggio del raccolto, contando i frutti o stimando la loro maturazione e quantità finale, attraverso telecamere intelligenti e apprendimento automatico.
Le varie attività, a cominciare da monitoraggio e ispezione
Ecco alcune delle attività principali svolte da robot e AI:
Monitoraggio e ispezione: droni e rover dotati di sistemi Lidar per la navigazione e telecamere (RGB, multispettrali) attraversano i campi per individuare malattie dei vegetali, stress idrico o erbe infestanti, generando mappe digitali dell’intero territorio aziendale.
In viticoltura, robot come Frasky navigano autonomamente tra i filari, mappano l’ambiente e identificano i grappoli maturi, pronti per la raccolta.
Frasky è stato realizzato dall’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), all’interno del laboratorio congiunto JOiiNT Lab di Bergamo, in collaborazione con il Sistema Bergamo (Consorzio Intellimech, Confindustria Bergamo, Università di Bergamo e Kilometro Rosso).
Lo smart robot italiano è in grado di muoversi da solo tra i filari, manipolare i grappoli con la sua mano robotica, effettuare trattamenti e operazioni di cura delle viti, supportando il lavoro dei viticoltori con un approccio innovativo.
Trattamenti nei campi con l’AI
Trattamenti fitosanitari: macchine autonome – per esempio, trattori cingolati come Atomatika di Agricobots – eseguono trattamenti chimici o biodinamici sui filari, seguendo percorsi ottimali definiti da algoritmi di pianificazione.
Atomatika può gestire trattamenti fitosanitari, lavorazioni del terreno, trasporto e altre attività tipiche della viticoltura e frutticoltura. Con la sua presa di forza, può utilizzare la maggior parte delle attrezzature già presenti nelle aziende agricole, ed è controllabile anche a distanza via radiocomando, con un raggio d’azione fino a 150 metri.
Può operare su pendenze fino al 70%, anche in condizioni di fango o dopo la pioggia, dove i trattori tradizionali spesso si fermano. In questo modo, riduce i fermi lavoro, semplifica l’uso della tecnologia agricola e rende accessibile la gestione anche a operatori senza patentini o formazione tecnica avanzata.
Diserbo e sistemi di visione
Diserbo di precisione: robot dotati di telecamere intelligenti (machine vision) individuano le erbe infestanti e le eliminano selettivamente, ad esempio con lame meccaniche o getti mirati di varie sostanze in grado di colpirli e distruggerli.
Tra questi sistemi, Titan e Vulcan sviluppati dall’americana FarmWise usano visione artificiale, AI e machine learning per differenziare coltura e malerba e falciare solo quest’ultima, senza danneggiare le coltivazioni, innanzitutto di ortaggi come lattuga, cavoli e broccoli, dove il diserbo manuale è costoso e l’uso di erbicidi è problematico e non Green.
FarmWise è nata come Startup a San Francisco nel 2016 e nell’aprile scorso è stata acquisita da Taylor Farms, il principale produttore nordamericano di insalate pronte e alimenti freschi.
Automi raccolgono frutta e verdura
Raccolta automatizzata: robot e bracci meccanici autonomi raccolgono frutta e ortaggi. Sistemi sperimentali come Fruit Picker, della slovena PeK Automotive, usando l’AI riconoscono le mele, arance o pesche mature e le prelevano delicatamente.
Fruit Picker è progettato per raccogliere frutta in modo completamente autonomo, sostituendo il lavoro manuale di più operai stagionali attraverso i suoi bracci robotici dotati di visione artificiale. Utilizza sei terminali manipolatori montati su una piattaforma mobile, con la computer vision riconosce la frutta in base a colore, dimensione e maturazione, evitando di raccogliere quella ancora acerba.
Un robot di questo tipo può sostituire fino a 8 lavoratori stagionali, abbattendo drasticamente i costi di raccolta. È 100% elettrico e funziona senza supervisione continua, muovendosi con sistemi di navigazione tra i filari in frutteti e vigneti. Il sistema modulare consente di raccogliere grandi quantità di frutta in meno tempo rispetto ai sistemi tradizionali e manuali, aumentando la produttività.
Raccogliere mele, agrumi e altri frutti con bracci multipli
L’azienda FFRobotics (Israele e Usa) ha sviluppato l’automa FFRobot, capace di raccogliere mele, agrumi e altri frutti con bracci multipli, riducendo la dipendenza dalla manodopera stagionale.
Gli sviluppatori sottolineano che il robot fa “l’analisi dei dati sulla frutta raccolta per albero, acro e frutteto”, con un “software evoluto per l’identificazione e la classificazione dei frutti in base ai criteri preimpostati dal coltivatore per la selezione”, con cui viene migliorata la produttività complessiva, per una raccolta “10 volte più produttiva e veloce rispetto al raccoglitore umano medio”.
Algoritmi di AI per riconoscere il grado di maturazione
La cinese Fdata Robot realizza soluzioni di raccolta automatizzata per diversi tipi di frutta, mentre gli automi Berry della tedesca Organifarms sono adatti per fragole e piccoli frutti.
Berry taglia ogni fragola dal gambo senza toccarla direttamente, riducendo i danni, con le sue batterie potenti può lavorare 24 ore su 24 e trasportare fino a 20 kg di frutta prima di svuotarsi. Anche IAV, un’altra società tedesca, ha creato un robot specializzato nella raccolta di fragole, con algoritmi di AI per riconoscere il grado di maturazione.
Dall’Asia arrivano poi gli automi giapponesi come quelli di Agrist, che raccolgono verdure e ortaggi, come peperoni e cetrioli, con bracci adattivi e visione artificiale. L’azienda non vende solo i suoi robot, ma li mette a disposizione anche in noleggio ai coltivatori, con un costo iniziale e una percentuale sulle vendite dei prodotti raccolti.
Robotica intelligente: applicazioni particolari e insolite
Oltre ai compiti e obiettivi che si possono considerare standard, sono stati sviluppati anche robot specialistici per attività molto specifiche:
Il ‘Terminator’ delle nocciole e mandorle da eliminare: Insight Trac (Usa) è un rover disinfestante che nei noccioleti e mandorleti identifica i frutti ‘ammalati’ e non idonei alla raccolta, attraverso visione artificiale, e li colpisce con piccoli proiettili biodegradabili per eliminarli.
Irrigatori smart: Oscar – sviluppato dalla francese Osiris Agriculture – è un robot che con l’AI provvede all’irrigazione di precisione nei frutteti. Utilizza sensori sofisticati per erogare miscela di acqua e fertilizzante fino a 40 metri cubi l’ora, con una precisione al centimetro.
Oscar rimane sul campo per tutta la stagione, muovendosi tra i filari; utilizza algoritmi per conoscere la parcella di terreno e modulare l’irrigazione in base alle esigenze locali, così distribuisce la giusta quantità di acqua necessaria alle piante, giorno dopo giorno, riducendo gli sprechi e il consumo idrico e di energia per l’irrigazione.
Trasporto e magazzinaggio, senza trattori e contadini: l’azienda statunitense Vermeer ha sviluppato Bale Hawk, un robot autonomo in grado di raccogliere e trasportare balle di fieno dai campi fino alle stalle senza conducente, utilizzando il sistema Lidar per la navigazione.
Con sensori e sistemi di visione, localizza le balle di fieno lasciate nel campo dopo la pressatura, si avvicina, le solleva e carica a bordo. Un automa-contadino che ha vinto il premio Best Field Concept Robot al Fira 2021, importante evento internazionale dedicato alla robotica agricola.
Aspiratore anti-insetti e robot millepiedi
Aspiratore anti-insetti: BugVac, della spagnola Agrobot, è un robot che passa tra le file di fragole usando ventole a getto d’aria per aspirare insetti dannosi e parassiti, riducendo in questo modo l’uso di insetticidi. Anche in questo caso, una combinazione di sensori Lidar identifica persone, ostacoli e riferimenti di guida.
Con un’autonomia di carburante di 15 ore, l’aspiratore per insetti si muove in modo reattivo attraverso il campo, l’agricoltore deve solo portarlo fino al punto di avvio e selezionare la modalità automatica.
Il robot rileva i solchi delle aiuole come riferimenti di guida finché si trova all’interno della stessa fila di piante. Una volta terminati i solchi, il controller di navigazione decide la mossa successiva: attraversare la strada per raggiungere la fila successiva, invertire la direzione o terminare il lavoro.
Robot millepiedi e quadrupedi: diversi progetti di ricerca nel mondo stanno sperimentando robot flessibili e modulari che si muovono tra le piante per monitoraggio e manutenzione.
Ad esempio, la statunitense Ground Control Robotics ha realizzato un robot millepiedi, ispirato alla natura, progettato per operare in agricoltura e in ambienti difficili.
Può essere usato per diserbo mirato (neutralizza le malerbe con getti di diserbante o pinze meccaniche); controllo dei parassiti e gestione delle colture in ambienti complessi; operazioni in frutteti, vigneti e coltivazioni specializzate, dove i trattori tradizionali hanno difficoltà a muoversi. Anch’esso riduce l’uso di pesticidi e la necessità di manodopera manuale, e può essere impiegato anche in altri settori, come difesa, ricerca e soccorso.
Automi a quattro zampe e droni per la frutta
In Europa, invece, l’azienda svizzera AnyBotics con Eth Zurich ha sviluppato AnyMal, un automa a quattro zampe, simile a un cane-robot, per la sorveglianza forestale automatica su terreni impervi, e per svolgere ispezioni autonome in ambito industriale e naturale.
Con i suoi attuatori altamente controllabili, può camminare, correre, salire scale e superare ostacoli, ed è dotato di batterie che garantiscono da 2 a 4 ore di funzionamento continuo. È già stato utilizzato in progetti come DigiForest per mappare foreste in 3D e monitorare la crescita degli alberi. Ma è anche una piattaforma open per fare ricerca accademica e testare algoritmi di locomozione, percezione e intelligenza artificiale.
Droni con ventose per raccogliere la frutta: l’israeliana Tevel Aerobotics ha sviluppato droni autonomi per raccogliere mele e pesche, già testati da aziende come Unifrutti. I droni volano tra le piante, inquadrano e riconoscono i frutti maturi, e li prendono dai rami utilizzando speciali ventose, che prima si attaccano alla mela, poi ruotano fino a staccarla.
Alcuni esempi di utilizzo in Italia
Alcune aziende agricole e consorzi italiani hanno già introdotto robot intelligenti nelle proprie attività. Per esempio, la cantina vitivinicola biologica Weldan (a San Vito al Tagliamento, in provincia di Udine) utilizza il robot multi-attrezzo Atomatika di Agricobots per i trattamenti fitosanitari e il diserbo dei suoi 300 ettari di vigneto.
In Alto Adige molte mele e viti sono monitorate da droni con AI e sensori climatologici (per esempio, in progetti come Instinct), mentre Startup locali come Plantvoice collaborano con grandi gruppi agricoli italiani fornendo sensori biocompatibili e software AI per la previsione dei raccolti.
In generale, cooperative di frutticoltori, cantine e consorzi vinicoli stanno sperimentando robot come Frasky e droni intelligenti per supportare la raccolta e la difesa delle colture.
Limiti attuali: i robot smart cosa non possono ancora fare
Nonostante i grandi e veloci progressi, i robot intelligenti hanno ancora limiti notevoli. A oggi, innanzitutto, non sono in grado di eguagliare l’abilità manuale, l’adattabilità e flessibilità umana in molte attività complesse.
Ad esempio, la raccolta di frutta e ortaggi delicati rimane più efficiente se fatta a mano: neanche i robot per la raccolta di verdura più sofisticati ed efficienti – come quelli della giapponese Agrist – raccolgono tanto e bene quanto un operatore umano, sebbene risolvano il problema della mancanza di manodopera.
In generale, “compiti che richiedono grande destrezza tattile, riconoscimento di situazioni non prevedibili o decisioni da prendere subito sul campo – ad esempio, se cambiare subito i piani operativi in caso di imprevisto climatico –, restano prerogativa dell’esperienza umana dell’agricoltore”, sottolinea il direttore dell’Osservatorio Smart Agrifood del PoliMi.
Le AI agricole oggi funzionano da supporto
Anche all’evento Automatica.it si è evidenziato come persino in aziende completamente automatizzate – come alcuni frutteti smart – la decisione finale sulle varie attività spetta sempre al produttore.
In altre parole, le intelligenze artificiali agricole oggi funzionano da supporto: migliorano previsioni colturali, contano i frutti o applicano trattamenti precisi, ma non sostituiscono il ‘sesto senso’, l’esperienza e la flessibilità dell’agricoltore.
Compiti molto creativi, necessariamente lenti e precisi o estremamente variabili – come rilevare un sintomo mai visto, improvvisare un rimedio manuale sul campo – rimangono fuori dalla portata dei robot. Inoltre, altre questioni pratiche, come la manutenzione delle macchine più evolute, i costi elevati e la complessità d’uso, limitano ancora l’adozione diffusa di queste tecnologie.
Numeri e prospettive di mercato
La robotica agricola innovativa ha già un mercato a livello mondiale che vale oltre 16 miliardi di dollari nel 2024, un valore destinato a crescere e moltiplicarsi fino a quota 230 miliardi entro il prossimo decennio.
Nonostante il mercato italiano dell’Agricoltura 4.0 lo scorso anno abbia segnato per la prima volta un rallentamento, con un -8% di giro d’affari rispetto al 2023, attestandosi a un totale di 2,3 miliardi di euro, il calo è stato soprattutto degli investimenti in macchinari (29% del totale di mercato) e attrezzature (26% del totale).
Ma continua la crescita delle soluzioni software e AI, come Farm management information system (per un valore pari al 13% del totale), Decision support system, sistemi di monitoraggio e mappatura dei suoli e delle colture (che insieme fanno circa il 27% degli investimenti annui totali).
In Italia crescono le soluzioni di Agricoltura 4.0
In Italia, nel giro soltanto di un anno, è cresciuto il numero di startup che sviluppano soluzioni abilitate da AI e Machine learning (+22% nel 2024 rispetto ai 12 mesi precedenti), così come il numero di soluzioni di Agricoltura 4.0 presenti sul mercato italiano basate su queste tecnologie: rappresentano circa il 30% delle nuove soluzioni tecnologiche complessive, secondo l’analisi dell’Osservatorio Smart AgriFood del Politecnico di Milano e del Laboratorio RISE (Research & Innovation for Smart Enterprises) dell’Università degli Studi di Brescia.
La superficie coltivata con tecnologie digitali “si attesta al 9,5% del totale in Italia, aumenta la consapevolezza dei benefici, ma solo l’8% delle aziende agricole è digitalmente matura, quindi in grado di adottare al meglio le nuove applicazioni. Mentre il 35% ha avviato delle innovazioni, e ben il 57% è in ritardo”, sottolinea Andrea Bacchetti, direttore dell’Osservatorio Smart Agrifood del PoliMi.
Tra le aziende in ritardo, più del 90% è completamente fermo, cioè non ha ancora investito in soluzioni digitali e non è nemmeno sicuro di farlo nei prossimi anni.
La sfida digitale e AI dell’agroalimentare
Dall’analisi sulle direzioni dell’innovazione digitale e AI, da parte delle principali aziende italiane dell’agroalimentare, emerge che il processo di digitalizzazione del settore “è rallentato innanzitutto dalla scarsa interoperabilità delle soluzioni”, fa notare Bacchetti, “carenza di competenze, una generale mancanza di sensibilità, la resistenza al cambiamento nel management e le ridotte dimensioni aziendali, ancora determinanti”.
Guardando al futuro, i quattro fattori che avranno un impatto importante nella diffusione del digitale e dell’AI secondo le aziende agroalimentari sono gli incentivi pubblici, la crescente consapevolezza dei benefici, l’interoperabilità delle soluzioni Hi-tech e la collaborazione tra gli attori della filiera.
Partecipa alla community