Dalla fattoria alla tavola: come l'IA guida l'innovazione in agricoltura

Con una popolazione mondiale che si prevede crescerà di 2 miliardi entro il 2050, abbiamo bisogno di un aumento di circa il 60% della produzione alimentare per stare al passo. L'Intelligenza Artificiale (IA) ci sta aiutando a superare questa sfida guidando l'innovazione in agricoltura. Le innovazioni dell'IA possono essere utilizzate per monitorare il bestiame, analizzare la crescita delle colture, prevedere quando le attrezzature agricole necessitano di manutenzione e molto altro ancora. Quando pensiamo all'agricoltura, spesso immaginiamo solo l'attività agricola. Tuttavia, è un termine ombrello che comprende molte funzioni e processi diversi.

Per comprendere meglio l'impatto dell'AI in agricoltura, prendiamo un esempio specifico: il ciclo di vita di un frutto. Cosa succede durante il suo viaggio dal campo alle nostre tavole?

In questo blog, esploreremo come l'IA aiuta in ogni fase del processo, dalla semina, coltivazione e raccolta alla lavorazione, al trasporto e alla vendita dei frutti. Iniziamo!

Adottare nuove tecnologie in agricoltura per la piantumazione di frutta

Il primo passo nel ciclo di vita delle colture da frutto è la selezione dei semi e la loro semina. Un agricoltore deve decidere quale frutto coltivare per la stagione. Tecniche di AI come il machine learning possono essere utilizzate per analizzare grandi quantità di dati per aiutare gli agricoltori a scegliere i semi migliori per le loro specifiche condizioni di suolo e clima. Valutando i modelli meteorologici storici, la composizione del suolo e i dati sulla resa delle colture, l'AI può raccomandare le varietà di semi ottimali che hanno maggiori probabilità di prosperare. L'uso dell'AI per la selezione dei semi è un'area di ricerca in corso con molto interesse e potenziale. 

Ad esempio, la CGIAR Inspire Challenge 2018 ha assegnato 100.000 dollari a un progetto che utilizza l'apprendimento automatico per una selezione più intelligente delle sementi. Questo progetto è stato guidato da ricercatori del BioSense Institute e del CIMMYT. Hanno utilizzato i dati relativi a diverse nuove varietà di mais provenienti da centinaia di siti di valutazione in Messico per sviluppare modelli che prevedano le prestazioni delle sementi. Un approccio basato sui dati aumenta le possibilità di successo del raccolto e riduce il rischio di fallimento della coltura. Una volta selezionato il tipo di seme migliore, la computer vision può intervenire per verificarne la qualità.

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Utilizzo della computer vision per valutare la qualità delle sementi

La computer vision può essere utilizzata per analizzare immagini ad alta risoluzione di semi di frutta per rilevare imperfezioni, malattie e caratteristiche genetiche che potrebbero non essere visibili all'occhio umano. Diverse attività di computer vision possono essere utilizzate per analizzare queste immagini al fine di selezionare, classificare e valutare la qualità dei semi. Automatizzando queste attività, l'IA può aiutare a garantire che vengano piantati solo semi di altissima qualità e che gli agricoltori possano ottenere migliori rese agricole.

Ad esempio, il GeNee™ Sorter di Seed X è un selezionatore di semi basato sull'intelligenza artificiale che migliora il processo di selezione dei semi. Il selezionatore divide i semi in due categorie: i semi di alta qualità che hanno maggiori probabilità di germogliare vengono indirizzati nella scatola principale, mentre i semi che hanno meno probabilità di germogliare vengono smistati in una scatola secondaria. Gestisce attività come la valutazione del colore, della forma, delle dimensioni, della purezza genetica e la previsione dei tassi di germinazione. Grazie al selezionatore, i tassi di germinazione possono essere aumentati a oltre il 90%, il che significa che più semi crescono con successo in piante sane.

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Utilizzo dell'AI per coltivare e raccogliere frutta

L'IA può anche essere utilizzata per migliorare l'analisi del suolo e il monitoraggio delle colture. Droni con telecamere avanzate sorvolano i campi di frutta, catturando immagini dettagliate del suolo e della salute delle piante. Queste immagini vengono elaborate per creare mappe che mostrano le variazioni dell'umidità del suolo, dei livelli di nutrienti e della salute delle piante. Sulla base delle informazioni ottenute dall'analisi delle immagini, è possibile eseguire attività come il rilevamento delle erbacce, il monitoraggio della crescita, la stima della resa, la regolazione dell'irrigazione, l'applicazione precisa di fertilizzanti e l'implementazione di un controllo mirato dei parassiti. Il monitoraggio in tempo reale tramite l'IA può aiutare a migliorare la resa dei raccolti di frutta e promuovere pratiche agricole sostenibili.

La raccolta di un campo anche solo un giorno prima o dopo il momento ottimale potrebbe ridurre il potenziale reddito dell'agricoltore dal 3,7% fino al 20,4%. L'IA può aiutare a determinare il momento migliore per raccogliere i frutti. I metodi di raccolta tradizionali si basano fortemente sul lavoro manuale e possono essere meno efficienti e richiedere più tempo. I metodi di raccolta assistiti dall'IA utilizzano sensori avanzati e algoritmi di machine learning per analizzare i dati sul colore, le dimensioni e le condizioni ambientali dei frutti per prevederne la maturazione. In questo modo, i frutti vengono raccolti quando sono al loro meglio, portando a rese più elevate e a meno sprechi.

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Lavorazione post-raccolta: Analisi volumetrica della segmentazione e del confezionamento della frutta

Dopo la raccolta, il passo fondamentale successivo è la selezione e la classificazione dei frutti, in modo che i prodotti migliori possano raggiungere i consumatori. L'IA può essere utilizzata per l'analisi volumetrica della segmentazione della frutta. Applicando modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8, è possibile valutare le dimensioni, la forma e la qualità di un frutto.

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Il processo prevede l'acquisizione di immagini ad alta risoluzione di frutti su un nastro trasportatore, la segmentazione dei singoli frutti utilizzando il modello YOLOv8 e l'esecuzione di un'analisi volumetrica per misurare dimensioni e forma e rilevare difetti. Sulla base dell'analisi, i frutti vengono automaticamente smistati e classificati in diverse categorie per un imballaggio, una lavorazione o una distribuzione appropriati. Lo smistamento e la classificazione basati sull'AI migliorano l'efficienza, l'accuratezza e la coerenza, riducono gli sprechi e massimizzano il valore del raccolto.

Una volta che i frutti sono stati selezionati e classificati, le macchine di confezionamento automatizzate possono imballarli con precisione. I sistemi OCR (Optical Character Recognition) basati sull'IA possono controllare l'accuratezza dell'imballaggio, verificando etichette, codici a barre e altre informazioni importanti per la conformità a standard e normative. Ispezionando l'imballaggio in questo modo, si possono evitare situazioni come la presenza di prodotti scaduti. L'IA è in grado di rilevare etichette errate o date di scadenza superate e segnalarle per la correzione prima che i prodotti raggiungano i consumatori.

Innovazioni dell'IA nella vendita al dettaglio e nella distribuzione di frutta

Ora, supponiamo di avere la frutta migliore, confezionata e pronta per la consegna. L'IA può migliorare la logistica e il trasporto della frutta ottimizzando i percorsi. Mantenere la frutta fresca durante il trasporto e trovare i percorsi di consegna più efficienti sono sfide importanti. Gli algoritmi di IA possono analizzare i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche e i programmi di consegna per determinare i percorsi migliori e ridurre i tempi e i costi di viaggio.

Dopo che i frutti raggiungono il negozio, l'IA continua a svolgere un ruolo cruciale nella gestione dell'inventario e nella previsione della domanda. I sistemi di IA possono analizzare i dati di vendita, le preferenze dei clienti e le tendenze stagionali per prevedere la domanda in modo più accurato. I negozi al dettaglio possono mantenere livelli di inventario ottimali in base alle informazioni provenienti dall'IA e ridurre il rischio di scorte eccessive o esaurimento delle scorte. 

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La computer vision può essere utilizzata nei negozi per monitorare le scorte sugli scaffali in tempo reale. Utilizzando il rilevamento di oggetti, le telecamere basate sull'intelligenza artificiale possono identificare quando le scorte sono basse o posizionate in modo errato e avvisare il personale di rifornire o riordinare gli scaffali. Assicurandosi che la giusta quantità di prodotti freschi sia disponibile al momento giusto, l'IA contribuisce a migliorare la soddisfazione del cliente e a ridurre gli sprechi alimentari.

L'impatto complessivo che l'AI ha sull'industria della frutta

L'IA ha il potenziale per svolgere un ruolo importante nell'aiutare i consumatori a ottenere frutta di migliore qualità. Un ottimo esempio di integrazione di successo dell'IA nel settore della frutta è Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms ha trasformato le sue operazioni dal seme al negozio utilizzando la tecnologia IA. Sensori basati sull'IA e analisi dei dati aiutano a monitorare e gestire tutto, dai livelli di clima e umidità nella serra alla logistica del trasporto dei prodotti. Nature Fresh Farms ha ottimizzato le condizioni di crescita, controllato l'irrigazione e ridotto i costi. Il sistema di IA è anche in grado di far arrivare i prodotti sugli scaffali dei supermercati entro 24-48 ore dal confezionamento, riducendo significativamente i tempi di trasporto e mantenendo la freschezza.

Nonostante i suoi numerosi vantaggi, ci sono alcuni potenziali svantaggi nell'utilizzo dell'IA nel settore della frutta:

• Costo di implementazione: L'investimento iniziale nella tecnologia AI può essere elevato, il che può rappresentare una barriera per alcuni agricoltori e produttori.
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• Dipendenza dalla tecnologia: Fare eccessivo affidamento sull'IA e sulla tecnologia può creare una dipendenza che può essere difficile da gestire, soprattutto in caso di problemi tecnici o guasti.
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• Manutenzione e assistenza: I sistemi di intelligenza artificiale richiedono manutenzione e aggiornamenti regolari per funzionare efficacemente, il che può aumentare i costi continui e la complessità operativa.
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• Complessità d'uso: Alcuni agricoltori potrebbero trovare la tecnologia AI difficile da capire e utilizzare, rendendo necessari formazione e supporto.

Coltivare il futuro

Dalla selezione delle sementi alla maturazione dei frutti, l'AI sta cambiando l'agricoltura durante tutto il ciclo di vita dei prodotti, dalle aziende agricole alla tua tavola. Aiuta gli agricoltori a monitorare la salute del suolo, a prevedere i momenti migliori per il raccolto e a selezionare i prodotti in modo accurato. Ottimizzando le risorse, riducendo gli sprechi e migliorando i raccolti, l'AI rende l'agricoltura più efficiente e sostenibile. Nonostante le sfide come i costi, la necessità di competenze tecniche e la dipendenza dalla qualità dei dati, i vantaggi dell'AI rendono queste sfide utili in molti casi. Ecco perché sempre più agricoltori stanno adottando l'AI.

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