Con i precedenti articoli abbiamo avuto modo di constatare come l’intelligenza Artificiale svolga un ruolo chiave in tutti i settori economici e stia crescendo sempre di più in importanza.

In questo articolo vedremo più nel dettaglio come l’Intelligenza Artificiale possa contribuire nel mondo dell’ agricoltura, della pesca, dell’allevamento, dello sfruttamento delle risorse forestali e nell’attività mineraria.

AGRICOLTURA 4.0: L’intelligenza artificiale nell’agricoltura

Alle figure classiche del settore come agricoltori, pescatori e allevatori si affiancano sempre di più figure che si occupano di automazione, intelligenza artificiale, machine learning, droni e IoT. Ma come fanno a contribuire a rendere il settore primario più produttivo?

Con il termine smart farming e industria 4.0 si delinea la tendenza nell’utilizzare le nuove tecnologie e in particolare i sistemi automatizzati nei settori dell’agricoltura e della produzione bovina per aumentare la quantità e la qualità della produzione, sfruttando al massimo le risorse e minimizzando l’impatto ambientale.

Oltre a sistemi che facilitano ed automatizzano le operazioni manuali più difficoltose, è una tendenza in crescita l’utilizzo dei droni, ovvero di velivoli automatizzati che possono monitorare centinaia di acri in tempo reale, al fine di valutare la salute delle piante e degli animali.

L’Internet Of Things (IoT), inoltre, contribuisce alla raccolta dei dati tramite l’uso dei sensori intelligenti, al fine di rilevare in modo efficace e precoce di agenti infestanti e di controllare le operazioni di fertilizzazione secondo le necessità e le previsioni metereologiche.

PRECISION AGRICOLTURE VS. PRECISION FORESTRY

Con precision agricolture si identifica un processo per cui un terreno agricolo viene suddiviso in tante sezioni a seconda delle sue differenze e peculiarità, come la composizione, la morfologia, la presenza di predatori od il livello di porosità per le infiltrazioni. Con l’Intelligenza Artificiale e l’IoT, si applica un trattamento ad hoc, continuamente monitorato, per massimizzare la produttività del suolo senza sovra sfruttarlo.

Con il termine precision forestry, invece, si identificano i processi automatizzati per la silvicoltura, ovvero tutte le pratiche per la gestione del patrimonio boschivo e forestale.

L’intelligenza Artificiale, inoltre, può fornire algoritmi per individuare gli ingredienti fondamentali per la transizione ecologica, per scovare i metalli ed i giacimenti minerari.

COSA C’ENTRANO I BIG DATA E IL BLOCKCHAIN CON IL SETTORE PRIMARIO?

Tramite i Big Data, ovvero una mole di dati raccolta dai sensori intelligenti, gli agricoltori possono gestire le informazioni ed estrarre valore da esse, perchè gli strumenti di misura forniscono e conservano lo storico delle informazioni raccolte per poter tracciare un trend e, tramite i processi inferenziali dell’Intelligenza Artificiale, anticipare quali potrebbero essere le tendenze future.

Tramite i blockchain, ovvero il sistema su cui si basano le moderne criptovalute, è possibile tracciare la filiera nell’allevamento, monitorando il bestiame ed il suo mangime fino alla consegna, rendendo così possibile un esame attento ed accurato nel caso insorgano malattie e sia necessario capire l’origine.

NON SOLO AGRICOLTURA

L’intelligenza artificiale non viene utilizzata solo nell’agricoltura o nell’allevamento, bensì anche in altri processi legati al settore primario.

Nella pesca, ad esempio, il machine learning contribuisce ad automatizzare il trattamento dei campioni prelevati e la loro analisi, applicando anche processi di apprendimento automatico su immagini e suoni raccolti.

Inoltre, i sistemi automatizzati vengono utilizzati per analizzare il comportamento della fauna ittica e per monitorare lo stato delle acque.

intelligenza artificiale E SETTORE PRIMARIO: LE CONCLUSIONI

Per concludere, è possibile identificare i benefici dello smart farming in un utilizzo più consapevole e senza sprechi delle risorse naturali, permettendo l’aumento della produzione agricola, un risparmio dell’acqua ottimale per l’irrigazione o per l’allevamento; un aumento della qualità dei prodotti agricoli, analizzati e controllati continuamente dagli algoritmi ed una riduzione dei costi per la filiera.

Nel prossimo articolo scopriremo quali sono i principali benefici che porta l’Intelligenza Artificiale nel settore secondario.

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