I 10 principali vantaggi dell'uso della Vision AI in agricoltura

L’intelligenza artificiale ha molteplici applicazioni. La maggior parte dei settori potrebbe trarre facilmente vantaggio da tutti i benefici che questa tecnologia offre oggi. Rimbocchiamoci le maniche e concentriamoci su uno dei più importanti: l’agricoltura.

In che modo l’intelligenza artificiale può migliorare il settore agricolo?#

Agricoltura di precisione#

Tutto dipende da una corretta allocazione delle risorse.

Gli algoritmi di machine learning analizzano enormi quantità di dati raccolti da sensori, satelliti e droni per individuare schemi e connessioni. Ciò consente di ottimizzare l’uso di risorse come acqua, fertilizzanti e pesticidi.

Monitoraggio e gestione delle colture#

Il monitoraggio e la gestione delle colture offrono molteplici vantaggi, tra cui:

• Rilevamento precoce delle malattie: l’analisi delle immagini basata sull’AI può identificare in una fase iniziale i segnali di malattie o parassiti nelle colture. Ciò consente di intervenire tempestivamente e di ridurre significativamente le perdite dei raccolti.
• Previsione della resa: i dati visivi possono aiutare a prevedere la resa delle colture, consentendo agli agricoltori di pianificare in modo più efficace la raccolta e la distribuzione.

Fig. 1. Rilevamento precoce delle malattie nelle colture.

Rilevamento ottimizzato delle erbe infestanti#

L’identificazione delle erbe infestanti è un altro ambito in cui l’AI offre vantaggi agli agricoltori.

Questa tecnologia è in grado di distinguere tra colture ed erbe infestanti, facilitando un controllo mirato ed efficiente delle infestanti senza dover applicare erbicidi su vasta scala.

I vantaggi non si applicano solo ai campi aperti, ma anche all’agricoltura in serra.

Monitoraggio del bestiame#

La visione artificiale basata sull’intelligenza artificiale può essere applicata al monitoraggio della salute e del benessere del bestiame, rilevando i primi segnali di malattia e garantendo un’assistenza veterinaria tempestiva.

Inoltre, questa tecnologia previene i furti e le attività insolite che possono causare molteplici altri problemi.

Controllo qualità#

Un altro utilizzo di questa tecnologia è il controllo qualità. Gli algoritmi possono valutare la qualità dei prodotti agricoli, garantendo che solo prodotti di alta qualità entrino nella catena di approvvigionamento. Ciò si traduce direttamente in una riduzione degli sprechi e in una maggiore soddisfazione dei clienti.

Ma non si tratta di una novità. Diverse aziende rinomate in molteplici settori sono già all’avanguardia.

Il responsabile della pianificazione della produzione, dell’automazione e della digitalizzazione di Audi ha dichiarato che l’integrazione della visione artificiale con l’AI ha comportato una riduzione del 30-50 percento dei costi di manodopera associati a queste ispezioni.

Fig. 2. Dipendente che esegue il controllo qualità sulle piante di pomodoro.

Monitoraggio del clima#

L’intelligenza artificiale analizza i dati visivi relativi ai modelli meteorologici. Ciò aiuta gli agricoltori a prendere decisioni consapevoli sui periodi di semina e sulla selezione delle colture, per adattarsi alle condizioni climatiche in evoluzione.

Per quanto riguarda il cambiamento climatico e la ricerca, secondo la dott.ssa Anna Liljedahl l’AI sta già facendo ‘il lavoro sporco per noi’. Per approfondire il suo ambito professionale, sta utilizzando il monitoraggio del clima per effettuare previsioni stagionali sul permafrost nell’Artico.

Processo decisionale basato sui dati#

Le decisioni basate sui dati aumentano la produttività e la redditività.

L’AI consente di analizzare enormi quantità di dati, offrendo agli agricoltori informazioni utili per prendere decisioni migliori in molteplici ambiti (come semina, raccolta e gestione complessiva dell’azienda agricola, per citarne alcuni).

Inoltre, le applicazioni possono essere adattate alle esigenze di ogni caso specifico. Alcuni utenti potrebbero essere più interessati al controllo dei parassiti, mentre altri potrebbero preferire informazioni più approfondite sul suolo.

Irrigazione ottimizzata#

In media, circa il 70% di tutta l’acqua consumata nel mondo è destinato all’agricoltura. E di quel 70%, ben il 40% va perso a causa di una cattiva gestione dell’acqua.

Gli agricoltori possono ottimizzare i sistemi di irrigazione analizzando i dati visivi per determinare i livelli di umidità del suolo e garantire un uso efficiente dell’acqua.

Inoltre, automatizzare il rilevamento delle perdite aiuta notevolmente a individuare le aree con un consumo eccessivo di acqua.

Conservazione della biodiversità#

In fin dei conti, senza la natura non esiste agricoltura. Grazie al monitoraggio, la visione artificiale può contribuire a preservare la biodiversità analizzando l’impatto delle pratiche agricole sugli ecosistemi circostanti.

Sviluppo delle aree rurali#

Ultimo, ma non meno importante, costruire il futuro. La diffusione delle tecnologie di AI in agricoltura contribuisce allo sviluppo delle competenze nelle aree rurali, favorendo la crescita economica e la sostenibilità.

Nel tempo, ciò può portare a comunità rurali più solide, che attualmente stanno perdendo popolazione su scala globale. Secondo FWD, il 77% delle contee rurali degli Stati Uniti ha meno persone in età lavorativa (dai 15 ai 64 anni) rispetto a 20 anni fa.

In conclusione: un futuro luminoso ci attende#

La popolazione mondiale è in aumento e si stima che raggiungeremo la soglia dei 9 miliardi entro il 2030 (o persino prima). Le nuove sfide richiedono nuove soluzioni e la tecnologia svolge un ruolo fondamentale.

Secondo Forbes, si prevede che la spesa globale per l’agricoltura intelligente –compresi AI e machine learning– triplicherà entro il 2025, raggiungendo i 15,3 miliardi di dollari.

Sfruttando la visione artificiale, l’agricoltura può beneficiare di una maggiore efficienza, di un minore impatto ambientale e di una migliore sostenibilità complessiva.