Va rafforzandosi e concretizzandosi la possibilità di utilizzo delle tecniche AI a supporto dell’agricoltura sostenibile, “green”, in grado di ridurre, via via, il ricorso alla chimica. Ecco in che modo.

TAKEAWAY

• L’agricoltura è chiamata a essere più sostenibile, in grado cioè di ridurre il proprio impatto ambientale, limitando innanzitutto l’impiego di fertilizzanti e pesticidi.
• Per ottimizzare il loro utilizzo, la tecnologia è di grande aiuto: si fa sempre più strada l’agricoltura di precisione e, in questo senso, l’impiego di tecniche di Intelligenza Artificiale. 
• Dallo sviluppo di veicoli autonomi e droni ai Digital Twins, il “fattore AI” trova spazio in piani e progetti di ricerca per rendere più green la coltivazione.

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Cresce la possibilità di impiego dell’Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile, rispettosa dell’ambiente e in grado di ridurre al minimo indispensabile l’uso di sostanze chimiche, tra cui fertilizzanti e pesticidi. Il Report UNEP ha evidenziato che l’impiego di entrambi è in aumento: le vendite crescono di circa il 4,1% all’anno e si prevede che raggiungano i 309 miliardi di dollari entro il 2025.

La stessa Organizzazione delle Nazioni Unite, pur riconoscendo che fertilizzanti e pesticidi assicurano benefici, è consapevole del fatto che il loro utilizzo presenta effetti collaterali. I fertilizzanti possono provocare l’inquinamento ambientale e delle falde acquifere. I pesticidi, invece, causano impatti sulla salute acuti e a lungo termine, stimati in 385 milioni di casi di avvelenamento involontario non fatale e circa 11mila morti ogni anno. L’esposizione è associata a tumori e ad altre patologie a livello neurologico e a carico del sistema immunitario e riproduttivo.

Per riuscire a impiegarli in modo accorto e ridurne l’uso, l’innovazione tecnologica è un’opportunità preziosa. Ecco, quindi, che si fa spazio l’agricoltura di precisione, preziosa per favorire un uso più efficiente delle risorse agricole. Cresce così l’interesse per l’Agricoltura 4.0 e gli investimenti: la spesa per le sole tecniche e soluzioni AI in agricoltura è destinata a quadruplicare, passando da 1 miliardo di dollari nel 2020 a 4 miliardi nel 2026.

L’adozione di tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’Intelligenza Artificiale è quanto mai promettente: dal loro impiego in sensori e robot, fino alla possibilità di migliorare la capacità delle piante stesse di assorbire i nutrienti che ricevono attraverso fertilizzanti più ecologici la gamma applicativa è varia. Anche l’Italia vi lavora: un esempio è quanto ha messo a punto un team di ricercatori dell’Università degli Studi di Milano, del Politecnico di Milano e di Torino per ridurre l’impiego di pesticidi sull’insalata, grazie a un particolare veicolo autonomo che impiega tecniche di robotica e di AI per definire come irrorare correttamente, riuscendo a ridurre del 55% l’uso delle sostanze chimiche.

L’impiego dell’Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile

Ridurre i quantitativi di fertilizzanti e pesticidi è uno dei più interessanti modi di applicare le tecniche di Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile. L’azoto è particolarmente impiegato a scopo agricolo: ogni anno, più di 100 milioni di tonnellate vengono applicate alle colture sotto forma di fertilizzante.

L’eccessivo uso ha reso inutilizzabile – in tutto il mondo – il 12% della terra in passato coltivabile e l’uso di fertilizzanti azotati è aumentato del 600% negli ultimi 50 anni. A evidenziarlo è un team di ricercatori dell’Imperial College di Londra che ha messo a punto un particolare sensore a basso costo per ridurre l’utilizzo della chimica in agricoltura.

Per la precisione, nello studio pubblicato su Nature Food, ha messo in luce l’utilità di impiego del chemically functionalised paper-based electrical gas sensor (chemPEGS): esso misura i livelli nel suolo di ammoniaca (gran parte dell’azoto presente nel suolo si trova sotto questa forma), che viene trasformata, attraverso la nitrificazione, in nitriti e nitrati da specifici batteri. Impiegando tecniche di Machine Learning, gli scienziati inglesi sono riusciti a combinarle con i dati meteorologici, quelli riguardanti i tempi ottimali di fertilizzazione, il pH e le misure di conducibilità del suolo. Combinando questi dati sono riusciti a prevedere quanto azoto totale ha il terreno in quel momento e quanto ne avrà fino a 12 giorni dopo, riuscendo così a calcolare il momento ottimale per la concimazione. I risultati dello studio sono promettenti: grazie a questa soluzione low cost si ottiene la massima resa con un impiego minimo di fertilizzante, in particolare per le colture che ne richiedono molto: tra queste il grano, il cui commercio mondiale è maggiore di quello di tutte le altre colture messe insieme.

AI, satelliti e cloud in aiuto dell’agricoltura green

In materia di agricoltura green va ricordato l’impegno dell’Unione Europea, che vuole ridurre – entro il 2030 – l’uso di fertilizzanti di almeno 20% e, allo stesso tempo, limitare ad almeno 50% il quantitativo di nutrienti e aumentare la quota ad almeno il 25% dei terreni agricoli esistenti da destinare all’agricoltura biologica.

Per raggiungere alcuni di questi obiettivi la tecnologia può essere preziosa, in particolare l’adozione di tecniche di Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile. Uno degli esempi è NaLamKI (Nachhaltige Landwirtschaft mit KI, “Agricoltura Sostenibile con AI”), finanziato dal Ministero federale tedesco per gli affari economici e l’energia. Il progetto, in fase di realizzazione, si fonda sull’impiego combinato di una piattaforma SaaS (Software-as-a-Service) basata su cloud, per creare un data set capace di combinare i dati raccolti dai sensori posti sul terreno e sulle macchine agricole con il telerilevamento (satelliti e droni). Questo permetterà di ottimizzare processi agricoli come l’irrigazione, la fertilizzazione o il controllo dei parassiti grazie all’applicazione di metodologie avanzate di Artificial Intelligence.

La tecnologia permette di ridurre l’impiego dei fertilizzanti anche grazie ad altri metodi che si stanno affinando sempre attraverso la ricerca. In Svezia, per esempio, l’Università di Umeå e l’Ateneo di scienze agricole SLU stanno lavorando alle proprietà di determinate proteine utilizzando nuovi metodi basati sull’impiego della AI. La finalità è cercare di migliorare la capacità delle piante di assorbire i nutrienti che ricevono attraverso fertilizzanti più ecologici e il mezzo per arrivarci è sfruttare tecniche di Machine Learning per preselezionare potenziali proteine bersaglio molecolari, in modo da rendere più efficace e mirato l’impiego di nutrienti per le piante.

L’Europa non è l’unica a perseguire politiche lungimiranti per quanto riguarda l’agricoltura, puntando sulla tecnologia. In Giappone, NEC ha avviato, dallo scorso giugno, un’attività sperimentare per la produzione di grano, analizzando i dati raccolti da immagini satellitari, sensori del suolo e macchinari agricoli. Essa intende utilizzare tecniche AI per aumentare il volume della produzione di grano, migliorando i modi di applicare il fertilizzante e giudicando il momento migliore per il raccolto.

I sensori sono utilizzati per raccogliere un vasto volume di dati, come il contenuto d’acqua nel suolo e le ore di luce del giorno. Sulla base dei dati, viene impiegata l’AI per determinare il momento migliore e la quantità di fertilizzante ottimale da spargere.

L’esperimento proseguirà per due anni. Se l’efficacia tecnologica troverà conferme, NEC intende iniziare a rendere la tecnologia disponibile in commercio, se possibile, già nel 2023.

Veicoli autonomi, Digital Twins e Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile

In Italia la ricerca studia metodi per impiegare tecniche di Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile e per diminuire l’impiego di fertilizzanti e pesticidi. Come mette in luce uno studio condotto da un team di ricerca dell’Università degli Studi di Milano, del Politecnico di Milano e di Torino, l’applicazione di tecniche AI può aiutare la riduzione del volume di sostanze irrorate. In Italia, la produzione di insalata pronta in serra richiede solitamente da 8 a 12 trattamenti l’anno. Per risolvere questo problema, è stato progettato un veicolo in grado di effettuare trattamenti basati su un singolo passaggio in serra, riducendo così sensibilmente la quantità di prodotto irrorato. Esso conta su una soluzione per il monitoraggio avanzato in tempo reale – finalizzato a migliorare il trattamento – e lo fa impiegando tecniche di robotica e di Intelligenza Artificiale per definire come irrorare correttamente, date le caratteristiche specifiche della pianta. Il “rover” autonomo è stato dotato di un braccio avanzato, in base a ciò che viene rilevato in tempo reale dai sensori circa lo stato della pianta. Dagli studi effettuati, il trattamento complessivo effettuato col “veicolo intelligente” richiede il 55% in meno di pesticida.

“Inoltre, l’uso di un rover elettrico che sostituisce il trattore diesel diminuirà l’emissione di gas inquinanti, evitando anche il consumo di carburante fossile e riducendo le emissioni di CO2”, scrivono gli stessi ricercatori in un articolo pubblicato su Applied Sciences.

L’impiego di veicoli autonomi per operazioni agricole e di ottimizzazione delle operazioni di concimazione e di ottimizzazione della resa del terreno è oggetto di un forte interesse. Secondo un recente report di Fact.MR, il mercato globale delle attrezzature agricole autonome è destinato a raggiungere i 150 miliardi di dollari entro il 2031.

Negli Stati Uniti è nata per questo la start-up tecnologica Carbon Robotics, che ha messo a punto LaserWeeder, un particolare mezzo che combina tecnologia laser, GPS e Intelligenza Artificiale per eliminare le erbe infestanti.

C’è poi un’ulteriore potenzialità di impiego di Intelligenza Artificiale per l’agricoltura sostenibile: l’adozione dei Digital Twins. I ricercatori della Iowa State University stanno coltivando due tipi di piante di mais: una reale e una virtuale. L’iniziativa è parte integrante di AIIRA – AI Institute for Resilient Agriculture, Istituto interdisciplinare nato da pochi mesi cui partecipano più Atenei USA e per il quale il Dipartimento dell’Agricoltura statunitense ha stanziato 20 milioni di dollari per i prossimi cinque anni.

I ricercatori dell’Università dell’Iowa stanno usando immagini, dati dei sensori e tecniche di Artificial Intelligence per creare gemelli digitali di piante di mais che, attraverso l’analisi, possono portare a una migliore comprensione delle loro controparti reali. La finalità di AIIRA è creare Digital Twins predittivi guidati dall’Intelligenza Artificiale «per la modellazione delle piante e distribuirli per aumentare la resilienza dei sistemi agricoli della nazione».

L’idea per cui i gemelli digitali possono fornire grandi benefici all’agricoltura è data dalla possibilità di contare su set di dati sempre più ampi e da questi creare centinaia di simulazioni basate sulla realtà che permetteranno agli scienziati di fare nuovi passi avanti nella genetica e nello studio della fisiologia delle piante, mentre alleveranno in modo più efficiente piante in grado di adattarsi ad ambienti mutevoli e a malattie e parassiti emergenti. Agli agricoltori, quanto emergerà dai Digital Twins permetterà di ottimizzare le decisioni sulle coltivazioni in termini di irrigazione, come pure di impiego di fertilizzanti e pesticidi, per massimizzare il profitto riducendo al minimo l’impatto ambientale.