Intelligenza artificiale in agricoltura: come Netflix?
L'AI in agricoltura con consigli personalizzati e gestione dei rischi. Il professor Athanasiadis spiega come adottarla senza timori
L'intelligenza artificiale sta bussando alle porte delle aziende agricole italiane ed europee, promettendo una rivoluzione silenziosa ma profonda nel modo di coltivare e gestire le produzioni. Ma di cosa si tratta realmente? E soprattutto, gli agricoltori devono preoccuparsi se non la adottano subito?
A fare chiarezza è Ioannis Athanasiadis, professore di Intelligenza Artificiale presso la Wageningen University & Research (WUR) nei Paesi Bassi (interfistato dal portale Future Farming), dove quest'anno è stata istituita una cattedra dedicata proprio allo studio delle applicazioni dell'AI per affrontare le sfide globali del settore agroalimentare.
Ioannis Athanasiadis, professore di Intelligenza Artificiale presso la Wageningen University & Research (WUR) nei Paesi Bassi
Un Netflix per l'agricoltura
L'intelligenza artificiale funzionerà come Netflix per gli agricoltori, spiega Athanasiadis con un paragone efficace.
Proprio come la piattaforma di streaming suggerisce film in base ai vostri gusti, l'AI potrà offrire consigli personalizzati per ogni azienda agricola, analizzando dati su terreno, meteo, rese e malattie delle colture.
Il punto di partenza è chiaro: nei Paesi Bassi, come in Italia, gli agricoltori hanno già accesso a informazioni di base. L'AI non sostituirà queste conoscenze, ma fungerà da strumento di supporto decisionale avanzato. La tecnologia potrà confrontare i dati della singola azienda con quelli di regioni simili, offrendo indicazioni su misura per ottimizzare le produzioni.
Il prerequisito? Rendere disponibili i propri dati aziendali e, quando possibile, condividerli per ottenere analisi più accurate.
Nessun allarme per chi resta indietro
Chi non adotta l'intelligenza artificiale è destinato al fallimento?
Assolutamente no, rassicura il professore greco.
Semplicemente, non ne trarrà beneficio. I vantaggi concreti dell'AI riguardano l'aumento delle rese, il miglioramento delle tecniche colturali e la riduzione dell'impatto ambientale.
Pensiamo a Google Maps, prosegue Athanasiadis. All'inizio era solo una mappa, oggi ci indica dove sono gli ingorghi e come evitarli. L'AI in agricoltura seguirà un percorso simile, diventando fondamentale nella gestione dei rischi.
Il team di ricerca del professore sta già sviluppando soluzioni che consigliano agli agricoltori quando e quanto irrigare o trattare i campi, ottimizzando la produzione e minimizzando sprechi d'acqua o uso eccessivo di prodotti chimici.
Da dove cominciare
Per gli agricoltori che si avvicinano per la prima volta all'AI, il consiglio è pragmatico:
Iniziate a informarvi. Esistono già numerose applicazioni utili, oppure potete beneficiarne indirettamente attraverso le cooperative o i costruttori di macchine agricole che integrano l'intelligenza artificiale nei loro prodotti.
L'AI può fare molto più che tradurre manuali tramite ChatGPT. Tuttavia, serve una massa critica di utilizzatori per ottenere analisi efficaci.
È come acquistare un'auto, spiega Athanasiadis. Ci sono tante opzioni e si sceglie quella più adatta. Lo stesso varrà per gli strumenti agricoli: ognuno selezionerà ciò che serve alla propria azienda.
Settori e applicazioni
La maturità delle soluzioni AI varia tra i diversi comparti agricoli. In generale, risulta più conveniente economicamente nei sistemi produttivi ad alto valore aggiunto. Il gruppo di lavoro di Athanasiadis partecipa ad AgrifoodTEF, un'ampia rete europea con oltre trenta partner che testa e valida applicazioni di AI e robotica nel settore agroalimentare.
Tra i progetti in corso, uno dei più promettenti è Smart Droplets, che sviluppa sistemi di irrorazione intelligente per le colture erbacee, garantendo rese elevate con il minimo rilascio di sostanze chimiche nell'ambiente. Parallelamente, i ricercatori stanno creando "assistenti personali" digitali che apprendono le pratiche agricole più efficaci per ogni campo specifico.
L'intelligenza artificiale in agricoltura funziona come un sistema di raccomandazione personalizzato, analizzando dati su terreno, meteo e colture per offrire consigli su misura a ogni azienda
Nel progetto PHENET, invece, l'AI viene applicata al miglioramento genetico vegetale, utilizzando sistemi di deep learning per identificare i genotipi più efficienti in nuovi ambienti. Questo permette di sviluppare varietà con rese più elevate e migliore qualità in condizioni climatiche mutevoli.
Prospettive globali
L'intelligenza artificiale sta già trasformando la gestione delle colture, l'agricoltura di precisione, il breeding e il controllo delle serre. Su scala globale, consente previsioni più accurate sulla filiera alimentare e valutazioni sull'impatto del cambiamento climatico sulla sicurezza alimentare.
Un capitolo a parte riguarda i Paesi in via di sviluppo. Il team di Athanasiadis collabora con la FAO delle Nazioni Unite per sviluppare chatbot e sistemi di assistenza che forniscano raccomandazioni agli agricoltori dell'Africa subsahariana, sfruttando tecnologie simili a ChatGPT e l'ampia biblioteca di conoscenze dell'organizzazione internazionale.
L'obiettivo è formare gli agricoltori e diffondere le migliori pratiche agricole anche dove l'accesso alle informazioni è ancora limitato, dimostrando che l'intelligenza artificiale può essere uno strumento democratico, capace di colmare divari tecnologici e conoscitivi in tutto il mondo.
Intelligenza artificiale nel settore agricolo
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