I 10 principali vantaggi dell'IA visiva in agricoltura

L’intelligenza artificiale ha molte applicazioni e oggi la maggior parte dei settori può beneficiare dei vantaggi che offre. In questo articolo ci concentreremo su uno dei più importanti: l’agricoltura.

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

Agricoltura di precisione#

Tutto dipende dalla corretta allocazione delle risorse.

Gli algoritmi di machine learning analizzano enormi quantità di dati raccolti da sensori, satelliti e droni per individuare schemi e correlazioni. Questo permette di ottimizzare l'uso di risorse come acqua, fertilizzanti e pesticidi.

Monitoraggio e gestione delle colture#

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

• Rilevamento precoce delle malattie: l’analisi delle immagini basata sull’IA può individuare precocemente i segni di malattie o la presenza di parassiti nelle colture. Ciò consente di intervenire tempestivamente e ridurre notevolmente le perdite dei raccolti.
• Previsione della resa: i dati visivi possono aiutare a prevedere la resa delle colture, permettendo agli agricoltori di pianificare la raccolta e la distribuzione in modo più efficace.

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'IA offre vantaggi agli agricoltori.

Questa tecnologia può distinguere le colture dalle erbe infestanti, facilitando il diserbo mirato ed efficiente senza dover applicare erbicidi su vaste aree.

I vantaggi non riguardano solo i campi aperti, ma anche l'agricoltura in serra.

Monitoraggio del bestiame#

La computer vision può essere applicata per monitorare la salute e il benessere del bestiame, rilevando i primi segni di malattia e garantendo un tempestivo intervento veterinario.

Inoltre, questa tecnologia può contribuire a prevenire i furti e segnalare attività insolite che potrebbero causare altri problemi.

Controllo qualità#

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

Non è una novità. Molte aziende affermate in diversi 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’IA ha comportato una riduzione del 30-50% dei costi di manodopera associati a queste ispezioni.

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

Monitoraggio del clima#

L’IA può analizzare dati visivi relativi ai modelli meteorologici. Questo aiuta gli agricoltori a decidere con cognizione di causa quando seminare e quali colture scegliere per adattarsi ai cambiamenti climatici.

Per quanto riguarda i cambiamenti climatici e la ricerca, secondo la dott.ssa Anna Liljedahl l’IA sta già facendo «il lavoro sporco al posto nostro»: la ricercatrice usa il monitoraggio climatico per elaborare previsioni stagionali sul permafrost nell’Artico.

Processo decisionale basato sui dati#

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

L’IA consente di analizzare enormi quantità di dati, fornendo agli agricoltori informazioni utili per prendere decisioni migliori su semina, raccolta e gestione complessiva dell’azienda agricola.

Inoltre, le applicazioni possono essere adattate alle esigenze di ogni singolo caso. 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% dell’acqua consumata nel mondo viene impiegato in agricoltura. Di questa quantità, il 40% va perso a causa di una gestione inefficiente dell’acqua.

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

Anche il rilevamento automatizzato delle perdite aiuta a individuare le aree con consumi idrici eccessivi.

Conservazione della biodiversità#

Senza ecosistemi sani non c’è agricoltura. Attraverso il monitoraggio, la Vision AI può contribuire a preservare la biodiversità analizzando l’impatto delle pratiche agricole sugli ecosistemi circostanti.

Sviluppo delle aree rurali#

Infine, c’è la prospettiva a lungo termine. La crescita delle tecnologie di IA in agricoltura contribuisce allo sviluppo delle competenze nelle aree rurali, favorendo la crescita economica e la sostenibilità.

Col tempo, questo può rafforzare le comunità rurali, molte delle quali stanno perdendo abitanti. 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: ci attende un futuro promettente#

La popolazione mondiale è in crescita e si stima che raggiungerà i 9 miliardi entro il 2037. Le nuove sfide richiedono nuove soluzioni e la tecnologia svolge un ruolo fondamentale.

Secondo Forbes, entro il 2025 la spesa globale per l’agricoltura intelligente, che include IA e machine learning, dovrebbe triplicare e raggiungere i 15,3 miliardi di dollari.

Adottando la Vision AI, l’agricoltura può ottenere maggiore efficienza, ridurre l’impatto ambientale e migliorare la sostenibilità complessiva.