L’AI può essere molto utile per gestire e monitorare le coltivazioni agricole, così come la produzione energetica mediante fotovoltaico. Lo testimoniano esempi e progetti di ricerca.

TAKEAWAY

• L’agrivoltaico è nato per conciliare la coltivazione con la produzione energetica necessaria a soddisfare i consumi elevati dell’agricoltura. Il mercato che si prospetta è in netta crescita. In Italia, il PNRR stanzia 1,5 miliardi per avviare parchi agrisolari.
• Per ottimizzare al meglio la resa agricola e la produzione da fotovoltaico, si studia l’impiego di tecniche di intelligenza artificiale in varie fasi.
• La ricerca studia nuovi modi per utilizzare l’AI: un esempio è il progetto europeo SYMBIOSYST che vede una forte presenza dell’Italia, a cominciare dal coordinamento. Ma altre iniziative confermano l’interesse, in termini R&D, rivolto all’agrifotovoltaico.

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L’apporto delle tecniche d’intelligenza artificiale per l’agrivoltaico può contribuire a migliorare la combinazione virtuosa tra coltivazione agricola e produzione energetica pulita e a diffonderne l’applicazione.

Il mercato dell’agrifotovoltaico «è destinato a crescere nei prossimi anni per vari motivi: l’aumento della popolazione mondiale, gli sforzi di decarbonizzazione, la limitata disponibilità di terreni per produrre energia elettrica». Lo scrive il DoE – Dipartimento dell’Energia statunitense in uno studio realizzato per illustrare le potenzialità dell’agrivoltaico (detto anche agrovoltaico, agri-pv o agrisolare), in grado di favorire lo sviluppo del fotovoltaico e l’utilizzo di energia da fonti rinnovabili.

Il DoE, inoltre, pone l’accento sul legame tra questa metodologia “ibrida” e l’agricoltura di precisione, finalizzata a migliorare la produttività grazie all’uso dell’intelligenza artificiale, di sensori IoT e di altre tecnologie evolute.

Alcuni sistemi di monitoraggio, grazie ad algoritmi di intelligenza artificiale, possono controllare l’inclinazione dei pannelli solari e proteggere le colture. È solo uno degli esempi di utilità dell’AI sulla quale si concentra l’interesse della ricerca, attratta dalle potenzialità offerte dalla combinazione tra intelligenza artificiale e agrivoltaico.

A questo proposito sono stati avviati alcuni progetti, tra cui SYMBIOSYST. Avviato da pochi giorni, si caratterizza per la forte presenza dell’Italia: il coordinatore è il centro di ricerca Eurac Research di Bolzano, ma tra i partner si segnalano ENEA e il Centro di Sperimentazione Laimburg, oltre ad aziende e alla Unione agricoltori e coltivatori diretti sudtirolesi.

La forza dell’agrivoltaico e la sua utilità per l’Italia

SYMBIOSYST richiama nel proprio nome la finalità del progetto: porre le basi per una simbiosi tra fotovoltaico e agricoltura, creando un rapporto vantaggioso per chi decide di adottare l’agrivoltaico. L’Italia ne può trarre solo vantaggio, considerando il peso specifico che il settore agricolo nazionale ha, a livello europeo e mondiale.

Il nostro Paese è uno dei maggiori produttori di olio d’oliva e di vino al mondo e il primo produttore dell’UE di molti ortaggi tipici della dieta mediterranea. Tuttavia, figura tra i Paesi europei con il più elevato consumo diretto di energia nella produzione alimentare. Lo ricorda il testo del PNRR, evidenziando inoltre come i costi energetici totali superino il 20% dei costi variabili per le aziende agricole.

C’è bisogno di produrre energia in misura adeguata e a costi più bassi di quelli attuali. La produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili, in primis fotovoltaico, può aiutare. Per questo il Piano Nazionale Ripresa e Resilienza prevede lo stanziamento di 1,5 miliardi di euro per incentivare la realizzazione di parchi agrisolari.

Nel testo si segnala che la misura intende stimolare l’adozione di tecnologie caratteristiche dell’agricoltura di precisione e 4.0. L’impiego di sistemi di intelligenza artificiale per l’agrivoltaico risponde a questo intento.

SYMBIOSYST e il ruolo dell’intelligenza artificiale per l’agrivoltaico

Il progetto europeo a guida italiana è finanziato dal programma Horizon 2020 con 5 milioni di euro. Come esposto nella presentazione del progetto, esso intende sviluppare «soluzioni tecnologiche e strategie per aumentare la competitività delle soluzioni agri-PV in Europa».

Esso adotterà tecniche di intelligenza artificiale per l’agrivoltaico. Piu in particolare, «una delle attività che intendiamo realizzare è legata alla modellazione, sia per la produzione di energia elettrica sia per la crescita vegetativa delle piante, combinandola poi in fase di design per comprendere la giusta interrelazione e ricercando soluzioni ottimali a seconda dei KPI scelti», spiega David Moser, research group leader di Eurac Research, coordinatore del progetto.

A proposito della parte fotovoltaica, «la modellazione può fare leva su tecniche di intelligenza artificiale per colmare lacune su dati mancanti».

L’attività sarà basata su data imputation, un metodo che consente di conservare la maggior parte dei dati e delle informazioni del dataset, sostituendo quelli mancanti con un valore diverso. Solitamente, si impiegano algoritmi di deep learning, basati su reti neurali.

La parte del progetto che prevede l’impiego dell’AI intende mettere a punto modelli capaci di attingere dai dati del passato per estrapolare il futuro: «ciò significa raccogliere tutti i dati e le serie necessarie per il calcolo (dati meteo, temperatura ecc.) e laddove mancano, utilizzeremo tecniche di AI», specifica il ricercatore ed esperto di fotovoltaico.

L’artificial intelligence verrà adottata anche per la gestione dell’impianto, una volta realizzato, sotto forma di sistemi di monitoraggio che permettono di raccogliere dati sia dal lato fotovoltaico sia dal lato agricolo, in modo da fornire informazioni utili al gestore.

Non solo: l’AI sarà utile anche per fornire sistemi di supporto decisionale. Eurac si occuperà proprio di questo aspetto, in particolare della fase di modellazione multi-obiettivo, assieme ai partner sviluppatori dei vari algoritmi per la parte riguardante la crescita vegetativa e di modellazione. «Per la parte operativa si occuperà un’azienda belga con cui siamo partner in vari progetti, tra cui TRUST-PV: in quest’ultimo, in particolare, che ci vede ancora in veste di coordinatori, si fa ampio uso di algoritmi di intelligenza artificiale nel settore fotovoltaico» specifica lo stesso Moser.

AI e impiego di droni per un futuro digital twin

Anche se non è espressamente nato per l’agrivoltaico, TRUST-PV potrà contribuire a migliorare efficienza e prestazioni del fotovoltaico in agricoltura. Partito nel 2020 e giunto oggi a metà del suo percorso (si concluderà nel 2024), il progetto europeo intende ottenere un aumento dimostrato delle prestazioni e dell’affidabilità dei componenti e dei sistemi fotovoltaici.

«L’intento di questo progetto è sviluppare nuove metriche, come quella da noi messa a punto per individuare eventuali problemi sul campo e calcolarne l’impatto economico, fornendo suggerimenti utili all’operatore – illustra il research group leader di Eurac Research, coordinatore anche di TRUST-PV – Le tecniche di intelligenza artificiale entrano in gioco in fase di diagnostica, mettendo a confronto le previsioni con quanto accade realmente, individuando le criticità e cercando di ottimizzare, anche tramite azioni di reinforcement learning, le azioni presenti e future».

Anche in questo caso, l’impiego dell’AI è ai fini di data imputation, ma anche per il forecasting. C’è poi la parte deputata al decision support system, su cui si lavora per sviluppare algoritmi dedicati e per completare la piattaforma.

Oltre all’uso d’intelligenza artificiale per l’agrivoltaico, in TRUST-PV ci sarà anche spazio alla progettazione di un digital twin. Quest’ultimo verrà messo a punto, seppure parzialmente, anche in SYMBIOSYST:

«per questo progetto abbiamo estrapolato alcuni concetti già sviluppati in TRUST-PV e li intendiamo replicare. Alcuni partner utilizzeranno droni per creare un modello 3D utilizzabile all’inizio per pianificare l’impianto e successivamente per fare le necessarie verifiche sul progetto preliminare. Altri partner si occuperanno di tradurre e adottare il modello per creare un gemello digitale utile a svolgere monitoraggio e manutenzione».

Intelligenza artificiale per l’agrivoltaico: altri progetti e sperimentazioni

L’adozione di tecniche di intelligenza artificiale per l’agrivoltaico è già praticata in altre iniziative di ricerca e innovazione. Un esempio è il progetto europeo SusMedHouse, che nasce per fornire risposte più adeguate alle necessità di un’agricoltura sostenibile e competitiva, specie in serricoltura e orticoltura. Tra i partner del progetto, provenienti da sei Paesi diversi, l’Italia è rappresentata dall’Isafom (Istituto per i sistemi agricoli e forestali del Mediterraneo), ente di ricerca del CNR.

SusMedHouse intende creare le condizioni per una produzione in serra sostenibile, competitiva, ecologica e a elevato tasso tecnologico, promuovendo inoltre una produzione alimentare sicura tutto l’anno nell’area del Mediterraneo.

Per fornire un contributo efficace, sfrutterà la combinazione virtuosa tra artificial intelligence e applicazioni innovative per le serre. Per quanto riguarda, in particolare, il ruolo dell’AI, essa sarà impiegata per mettere a punto meccanismi di ottimizzazione specifici per le serre e reti sensoriali per ottenere una crescita ideale delle piante contando su risorse limitate.

Troverà impiego, inoltre, per ottimizzare la luce solare e l’illuminazione artificiale. A questo proposito verranno anche impiegati pannelli agrofotovoltaici per aumentare l’efficienza della serra. Il progetto contempla anche la presenza di un sistema di supporto alle decisioni, finalizzato ad aumentare l’efficienza e alla gestione ottimale degli spazi.

In Francia, la startup transalpina Ombrea e la società energetica inglese RES hanno avviato un programma per testare le prestazioni dell’agrivoltaico in colture specifiche come la viticoltura. In questo caso, le due realtà stanno lavorando allo sviluppo di un algoritmo in grado di determinare l’inclinazione ideale dei pannelli in base all’irraggiamento solare e alle esigenze idriche della viticoltura, al modello di crescita della coltura, alla qualità del suolo e alle condizioni meteorologiche.

Il sistema di controllo, alimentato dall’AI, è pensato per proteggere le colture da caldo estremo, siccità, grandine e gelo. Per riuscirci, va a lavorare sui pannelli solari, posizionati opportunamente per modulare la luce e l’ombra in base ai dati raccolti dai sensori in loco.

Tutti i dati raccolti su ogni appezzamento di terreno attrezzato sono raccolti e utilizzati per svolgere un’analisi dettagliata degli eventi climatici. Il centro dati Ombrea integra l’analisi predittiva del rischio climatico proprio grazie all’intelligenza artificiale.