Numerose sono le sfide che le aziende agricole italiane devono affrontare nel formulare strategie di investimento future, finalizzate a sostenere la produzione agroalimentare di qualità, elemento chiave nel mantenere una posizione di prestigio all’interno di un contesto internazionale in cui l’Italia ha da sempre rivestito un ruolo di rilievo.
Indice degli argomenti
Un’agricoltura improntata sull’efficienza
I cambiamenti climatici, la sicurezza alimentare e le questioni geopolitiche, associate all’aumento della popolazione globale e alla crescente richiesta di cibo, generano l’imperativo di incrementare la produzione ottimizzando l’utilizzo delle risorse naturali, sia attraverso una riduzione che un miglior impiego del loro uso.
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Queste sfide rendono evidente il bisogno di una transizione dall’agricoltura basata sull’abbondanza a un modello improntato all’efficienza. In questo contesto, il ruolo centrale svolto dall’Agricoltura 4.0 emerge come cruciale.
Portiamo allora l’attenzione su alcune iniziative innovative nel settore agroalimentare, in cui la Fondazione Bruno Kessler è coinvolta a livello sia locale che internazionale. Andremo ad illustrare quanto di concreto si sta effettuando per aiutare il settore a produrre con uso efficiente di risorse naturali, facendo leva su una disponibilità di dati direttamente dai campi senza precedenti e su quanto di meglio porteranno nel settore l’utilizzo di algoritmi di Intelligenza Artificiale e della Robotica.
Le scienze agronomiche stanno sicuramente dando il loro contributo ad affrontare molte delle suddette sfide. Prendiamo ad esempio l’importanza di sviluppare varietà vegetali resistenti a nuove malattie devastanti, che fino a qualche anno fa non erano nemmeno presenti. Allo stesso modo, vi è la necessità di incrementare la resa produttiva per ettaro, accelerare il processo di produzione magari in ambienti controllati e ripetutamente, anziché una sola volta durante la stagione.
Il ruolo chiave dell’intelligenza artificiale
Pur mantenendo un ruolo predominante per le competenze agronomiche tradizionali, stiamo assistendo a un crescente ricorso a strumenti e tecnologie digitali. Questi strumenti consentono agli agronomi di acquisire informazioni direttamente dai campi, contribuendo a comprendere meglio le relazioni di causa-effetto nei confronti dei cambiamenti e ad accelerare il percorso verso l’innovazione e verso il raggiungimento di risultati concreti.
In particolare, come sarà esaminato nel corso di questo articolo, spesso si sviluppano progetti che spaziano dall’impiego dell’agricoltura di precisione per minimizzare l’utilizzo di risorse come l’acqua per l’irrigazione, e ridurre l’impiego di sostanze dannose per la salute come erbicidi e pesticidi. Vi sono anche iniziative incentrate sulla raccolta e sfruttamento dei dati, mirate a sostenere il settore agricolo nell’investire in nuove tecnologie con una consapevolezza maggiore in termini di ritorno sull’investimento.
Queste attività, specialmente quando basate su raccolte dati condivise, alimentano il settore avanzato dell’innovazione, dove l’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo chiave anche nel campo agricolo.
I robot per automatizzare le attività più impegnative
L’idea di condivisione dei dati, l’adozione dell’agricoltura di precisione e un forte impegno verso la sostenibilità ambientale dei processi produttivi, trovano nella Robotica un valido compagno, capace anche di sostituire l’intervento umano nei campi e automatizzare alcune delle attività più impegnative.
Approfondendo ulteriormente, tra le iniziative dedicate a un utilizzo più responsabile delle risorse naturali, osserviamo un notevole aumento nei progetti focalizzati sul risparmio idrico.
Il progetto “IRRITRE”
Questi progetti mirano a comprendere fino a che punto sia possibile ridurre l’apporto di acqua alle colture senza compromettere la produttività, o addirittura, migliorando la qualità del raccolto finale. In questa categoria rientra il progetto “IRRITRE”[1], un’iniziativa sostenuta dalla Provincia Autonoma di Trento.
In particolare, tale progetto prevede lo sviluppo di un sistema informativo territoriale progettato per promuovere e favorire una gestione efficiente della risorsa irrigua attraverso pratiche di irrigazione di precisione. Essa si basa su un insieme di tecnologie dell’agricoltura 4.0 (quali la raccolta dati da sensori in campo mediante il paradigma dell’Internet delle Cose (IoT), dati di remote sensing satellitare, dati ambientali e meteo, incrociati con informazioni agronomiche e produttive) e sull’utilizzo di intelligenza artificiale al fine di fornire funzionalità̀ di monitoraggio e controllo, promuovendo lo sviluppo di modelli predittivi e strumenti di pianificazione su scala provinciale per l’ottimizzazione dell’utilizzo dell’acqua e del suo impatto sulle colture
Partendo dall’assunto che “non si può migliorare ciò che non si può misurare” (William Thompson Kelvin), solo misurando e raccogliendo in modo adeguato un numero rilevante di dati si riesce a rappresentare al meglio il problema affrontato, così da poter poi procedere alla sua soluzione o quantomeno ad applicare ottimizzazioni ed efficientamento dei processi correlati.
Come si accennava, tecnologie categorizzate in contesto “agritech” stanno diventando sempre più disponibili e alla portata di tutti, creando rappresentazioni virtuali di contesti produttivi senza precedenti. Ed è proprio sulle possibilità di non dover aspettare i cicli di madre natura che si sta puntando per arrivare a produrre dati significativi che permettano di caratterizzare con maggiore precisione quello che è il ciclo di vita delle varie produzioni partendo dall’evoluzione fenologica delle piante, fino ad arrivare alla caratterizzazione di vari raccolti secondo risorse, trattamenti, fertilizzazioni, condizioni suolo, meteo etc. sia in termini temporali (frequenza di apporti) che spaziali (intensità e locazione degli interventi).
L’importanza di raccogliere dati di qualità
Ed ecco che la capacità di raccogliere dati di qualità comincia ad avere un’importanza nel supporto alle decisioni che possono avere un impatto sostanziale sugli introiti (o la mancanza di) di un’azienda o comparto produttivo agricolo. Ed è proprio per questo che la Commissione Europea sta spingendo per realizzare quegli strumenti che alimentano una economia del dato che sia quanto più possibile giusta e riconosca il diritto di proprietà del dato a chi lo raccoglie o a chi ne è il proprietario (data sovereignty).
Facilitare la condivisione dei dati e garantire ai proprietari la possibilità di definire e far rispettare le condizioni d’uso che essi vogliano concedere ad altri) è l’obiettivo principale di un “data space”: in questo modo si consente alle organizzazioni di trarre valore da informazioni che altrimenti potrebbero essere frammentate, poco o per nulla accessibili. Uno spazio dati condiviso per l’agricoltura può facilitare il miglioramento delle decisioni agronomiche, l’applicazione di tecniche di agricoltura di precisione, il monitoraggio delle colture e una gestione integrata dei processi agricoli, oltra ad una gestione più efficiente delle risorse e una mitigazione dei rischi dovuti agli impatti climatici.
Le azioni avviate dalla Commissione europea
A supporto di questo processo di creazione di un “data space” per l’agricolutra, la comunità europea ha dato vita a specifiche azioni nel quadro di una “Coordination and Support Action” ed avviato il progetto “AgriDataSpace”[2] che si prepone a livello EU di stabilire quelle che saranno le linee guida da seguire per mettere in piedi un’infrastruttura federata tra vari stati membri capace di raccogliere e fornire dati di varia natura, secondo regole e relazioni di business, promosse dalle opportunità di incentivazione alla condivisione e alla monetizzazione che nuove tecnologie permettono di attivare. Nello specifico il progetto affronta tematiche sia sul fronte tecnologico, che chiariscono come promuovere interoperabilità tra i dati sulla base di vocabolari e modelli semantici condivisi che integrano attori con vari interessi, sia sul fronte della creazione di ambienti fidati in cui identificazione dei partecipanti e tracciabilità delle operazioni effettuate diventano più facilmente realizzabili. Altro elemento fondamentale che getta le basi di un’economia costruita sulla condivisione dei dati è la capacità di associare ai dati delle policies che ne regolino accesso e utilizzo, oltre a nuovi paradigmi che vanno a realizzare opportunità di accesso ai dati senza che questi lascino il perimetro che delimita le infrastrutture del legittimo proprietario del dato raccolto (compute-to-data paradigm). I risultati attesi dal progetto porteranno a poter disegnare spazi dati distribuiti capaci di integrare sistemi di rendicontazione pubblici con sistemi di acquisizione dati privati, permettendo anche agli stati membri di raccogliere conoscenza a livello aggregato che li aiuti poi nella scelta ed implementazione delle strategie PAC più adeguate a supportare le esigenze del settore.
Agricoltura digitale, il progetto AgrifoodTEF
Altro elemento fondamentale della strategia che, in contesto Agricoltura Digitale promuove lo sfruttamento di competenze acquisite in anni di ricerca e innovazione in contesto tecnologico è quello che lega la Fondazione Bruno Kessler a quanto attivato dal Digital Europe Program per i cosiddetti progetti TEF (Testing and Experimentation Facilities) nati per dare supporto principalmente al comparto innovativo di PMI ma anche ad aziende tecnologiche di dimensioni più grandi, per validare pre-mercato e direttamente in campo, le proprie soluzioni basate su Intelligenza Artificiale e Robotica.
In tal contesto la UE ha investito 220 milioni di euro[3] complessivamente su quattro grandi progetti, uno dei quali, guidato proprio dalla Fondazione Bruno Kessler, è dedicato alla messa in piedi e all’affinamento di infrastrutture per la validazione, in condizioni reali, di soluzioni tecnologiche progettate per migliorare la produzione agro-alimentare europea.
Il progetto di 60 milioni di euro, chiamato AgrifoodTEF[4], iniziato a gennaio 2023 ha una durata prevista di 5 anni e si occupa di trasferire servizi come aiuti di stato alle aziende che hanno necessità di testare le proprie soluzioni (per robustezza, efficacia, performance, scalabilità etc.) con l’aiuto di esperti che li accompagnino nell’utilizzo di infrastrutture adeguate a tale scopo. Tra le applicazioni e i servizi più gettonati, oltre a quelle menzionate, dove l’intelligenza artificiale ha molteplici opportunità di applicazione, troviamo anche un importante bisogno di poter aiutare le aziende tecnologiche nella realizzazione di soluzioni di robotica come per esempio l’individuazione di frutti da raccogliere o malerbe da rimuovere tramite diserbo meccanico e agricoltura di precisione che riducono sostanzialmente derive e utilizzo di manodopera. AgrifoodTEF raccoglie sotto lo stesso ombrello nodi e satelliti con infrastrutture e Partner locati in altri 8 paesi europei per coprire al meglio la produzione agro-alimentare europea sia da un punto di vista geografico, ma anche per quelle che sono le tipologie di coltivazione (arabili, arboree orticole ma anche allevamenti di bestiame) e le infrastrutture utilizzate (ambienti controllati e serre piuttosto che infrastrutture in campo aperto). A livello nazionale, il progetto si prepone, con i Partner coinvolti, l’obiettivo di sostenere l’adozione di nuove tecnologie nella produzione agroalimentare Made in Italy e, oltre al coordinamento di FBK, si fregia della collaborazione di istituti come la Fondazione Edmund Mach, il Politecnico di Milano, le facoltà di Agraria di Università di Milano e della Federico II di Napoli, titolare anche del progetto PNRR Centro Nazionale Agritech e di Engineering SpA.
Conclusioni
In conclusione, il risultato di questa presentazione sommaria di attività in contesto Agricoltura 4.0, fa vedere come il cammino che scarica a terra risultati di ricerca e innovazione degli ultimi anni sebbene sia ben delineato, in termini di esigenze, anche per il settore agricolo (maggiore sostenibilità ambientale, importanza dei dati e integrazione AI e Robotica), necessita di ulteriori azioni di promozione scambio dati e validazione di soluzioni che aiutino poi una più immediata adozione anche in un settore che lavora con una marginalità ridotta. Al di là degli interessi privati ne va della reputazione e del futuro di una nazione tradizionalmente devota a sostenere e sfruttare una produzione agroalimentare importante a livello internazionale e con un sigillo e reputazione di qualità tutti da difendere.
Note
[1] https://www.ufficiostampa.provincia.tn.it/Comunicati/Al-via-il-progetto-IRRITRE-sistema-informativo-territoriale-per-un-irrigazione-di-precisione-in-Trentino
[2] https://agridataspace-csa.eu/
[3] https://techmonitor.ai/technology/ai-and-automation/ai-testing-europe
[4] https://www.agrifoodtef.eu/
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