L’IoT e l’Intelligenza Artificiale aiutano l’AgriFood

AgrfiFood. È il corrispettivo dell’Industria 4.0 e per il solo mercato italiano vale qualcosa come 100 milioni di euro. Stiamo parlando dell’agricoltura 4.0, ovvero di quel complesso di insieme di tecnologie e strategie che alimentano il cosiddetto agribusiness, dal Precision Farming all’IoT – Internet of Things, dai Big Data all’Intelligenza Artificiale.

Pubblicato il 25 Set 2018

AI agricoltura

È il corrispettivo dell’Industria 4.0 e per il solo mercato italiano vale qualcosa come 100 milioni di euro. Stiamo parlando dell’agricoltura 4.0, ovvero di quel complesso di insieme di tecnologie e strategie che alimentano il cosiddetto agribusiness, dal Precision Farming all’IoT – Internet of Things, dai Big Data all’Intelligenza Artificiale.

Mercato Agricoltura 4.0

Il dato, quei 100 milioni di euro cui abbiamo accennato all’inizio, è quello presentato pochi mesi fa dall’Osservatorio Smart AgriFood della School of Management del Politecnico di Milano in collaborazione con il laboratorio RISE dell’Università di Brescia.

100 milioni di euro che rappresentano qualcosa come il 2,5% rispetto all’intero mercato agricolo nazionale e che vengono attualmente generati da circa una settantina di imprese, tra le quali spiccano sia realtà tradizionali del comparto, sia startup e realtà emergenti.

Si tratta di un comparto particolarmente strategico per il nostro Sistema-Paese, che pesa per oltre l’11% sul prodotto interno lordo e che si trova oggi a dover affrontare nuove sfide nel segno della qualità, della tracciabilità, della sostenibilità, della sicurezza, in particolare in ambito alimentare, dell’efficienza.

La Digital Transformation nell’Agrifood

È una sfida che trova nelle tecnologie digitali un importante supporto lungo tutta la filiera che porta dal coltivatore fino al consumatore finale, se pure al momento ancora frenata da una generale carenza di skill che ne impedisce una adozione su più larga scala.

AgriFodd Tech

Così, seguendo lo schema proposto sempre dall’Osservatorio del Politecnico di Milano, in fase di produzione, Internet of Things e Advanced Analytics sono alla base delle analisi in tempo reale dei dati relativi a condizioni atmosferiche, a temperature e umidità, che a loro volta consentono agli operatori del comparto di prendere decisioni informate.

Nell’industria di trasformazione, la Digital Transformation abilita da un lato l’efficienza nella gestione documentale, dall’altro le attività a supporto del controllo di qualità e della tracciabilità. Passando all’industria della distribuzione, sono di nuovo le tecnologie digitali che supportano la logistica intelligente e tutte le attività di tracciamento e tutela dalle frodi, mentre quando si arriva al consumatore finale i temi caldi, cui la tecnologia può dare risposte, sono quelli della lotta agli sprechi e della tracciabilità.

 

Il valore dei dati

Stiamo parlando di una rivoluzione che ruota tutta intorno al valore dei dati e alla loro comprensione.
E tanto più i dati crescono, sia in termini di numerosità sia in termini di fonti, tanto più diventa evidente come accanto a tecnologie consolidate, data analytics in primis, trovino spazio ulteriori tecnologie innovative, come i servizi cognitivi, che aiutano a comprendere, apprendere, interagire, reagire.

 

Il ruolo dei Cognitive Service

L’utilizzo dei Cognitive Service si applica a tutte le fasi e a tutti gli attori della filiera dell’Agrifood.
Così, in ambito IoT i Cognitive Service, come ad esempio la piattaforma Watson IoT di IBM, consentono di evidenziare le correlazioni tra una molteplicità di dati strutturati e non provenienti da altrettanto molteplici fonti, dai dati storici alle interazioni social, dalle informazioni sul terreno alle ricerche sui fitofarmaci, dalle quotazioni di Borsa alle analisi di mercato.

Similmente, l’applicazione di tecnologie di riconoscimento delle immagini è di palese supporto all’utilizzo dei droni per il monitoraggio delle colture. Un’analisi puntuale delle immagini scattate, consente infatti di controllare la crescita, evidenziare possibili problemi, analizzare lo stato di salute delle coltivazioni, accelerando i tempi di intervento là dove necessario.

Non solo. L’intelligenza cognitiva può supportare gli operatori del comparto anche nelle decisioni più strettamente correlate al business, aiutandoli nella scelta di semi o fertilizzanti e agrofarmaci che garantiscano la resa migliore in termini economici, massimizzando in tal modo i loro investimenti.

Appare dunque evidente che le tecnologie cosiddette AI-driven sono la nuova frontiera per portare nuova efficienza in un settore che sta attraversando probabilmente una delle fasi di trasformazione più radicali della sua storia millenaria.

 

IoT + Cognitive, da IBM a b.digital

Come abbiamo accennato in precedenza, tra i player che più si stanno impegnando nello sviluppo dell’Agricoltura 4.0 troviamo IBM che, con Watson IoT, offre non solo agli operatori del comparto ma anche alla rete dei propri business partner una piattaforma sulla quale costruire soluzioni innovative a supporto delle decisioni operative e di business.

Ed è proprio su Watson IoT che b.digital, società posseduta al 100% da  Blueit Spa, ha sviluppato il proprio progetto bioBotGuard, che unisce da un lato i droni che effettuano rilevazioni sul campo, dall’altro un’avanzata tecnologia di acquisizione delle immagini ad alta risoluzione e infine le funzionalità di riconoscimento visivo della piattaforma IBM.

In sintesi estrema, le immagini acquisite dai droni, geo-referenziate e ad alta risoluzione, vengono elaborate ed analizzate da Watson Visual Recognition, così da poter evidenziare direttamente sulle mappe gli eventuali fattori di rischio, dovuti, ad esempio, alla presenza di insetti dannosi.

La soluzione sviluppata da b.digital non si limita alla fase di detection, ma prevede la possibilità di programmare, sempre grazie all’ausilio dei droni, gli interventi successivi. Saranno i droni, infatti, a somministrare le dosi corrette di fitofarmaci, anticrittogamici o insetti antagonisti alle piante, monitorando successivamente i miglioramenti o pianificando ulteriori interventi laddove l’intelligenza di Watson lo suggerisca.

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