Dopo l’industria il paradigma 4.0 è entrato anche in agricoltura, con l’intento di sviluppare tecnologie di automazione e controllo che migliorino l’efficienza e la qualità della produzione.
L’agricoltura 4.0, anche definita “agricoltura intelligente” o “smart agriculture” o “agricoltura di precisione”, rappresenta un importante passo avanti nella produzione agricola che permetterà di ottenere una maggior efficienza produttiva, riducendo l’utilizzo di fertilizzanti, acqua, pesticidi e, in generale, dei prodotti necessari per le colture. La produzione agricola sarà quindi più sostenibile e, al contempo, teoricamente più economica, grazie alla riduzione dell’uso di risorse e di prodotti specifici.
La gestione dei Big Data
Per ridurre l’uso di risorse e di prodotti è necessario acquisire informazioni dettagliate sulle colture e sul terreno in modo da conoscere le “esigenze-necessità” della piantagione e della loro collocazione sul terreno. L’elaborazione delle informazioni e l’uso dell’approccio e delle tecnologie 4.0 permette di erogare la giusta quantità di prodotti, fertilizzanti e acqua necessari per ogni singola pianta o microzona del campo.
Come si acquisiscono queste informazioni? In commercio, esistono sensori dedicati di temperatura, pressione, umidità, movimento, prossimità, presenza, luminosità… e nuovi sistemi tecnologici: termocamere, fotocamere multispettrali, visione computerizzata, droni, applicazioni a rateo variabile e monitoraggio delle rese, che permettono di acquisire un ampio spettro di informazioni che possono essere usate singolarmente e/o in combinazione, in modo da valutare la condizione attuale della coltura e la sua possibile evoluzione.
Utilizzando algoritmi dedicati, che possono prevedere l’utilizzo di intelligenza artificiale e di reti neurali, è possibile identificare: gli interventi da eseguire in modo puntuale sulla singola pianta o nella zona del campo, la pianificazione temporale, le risorse necessarie e il range di monitoraggio.
L’elaborazione dei dati da parte del sistema di elaborazione e/o controllo necessita la trasmissione delle informazioni a un cloud accessibile tramite rete internet, Wi-Fi, Sigfox…
La quantità di dati acquisiti dai sensori e dai sistemi usati in questi ambiti è solitamente molto elevata e pertanto è necessaria la corretta gestione mediante sistemi di Big Data.
Inoltre, è fondamentale la geolocalizzazione attraverso soluzioni di posizionamento satellitare di tipo GPS per conoscere la posizione precisa dove eseguire gli interventi e le coordinate per guidare le macchine operatrici.
Stabilito quindi l’intervento da eseguire, chi lo deve attuare? Nell’ambito dell’agricoltura 4.0, almeno in linea teorica, tutti gli interventi dovrebbero essere eseguiti in modo autonomo e automatico dalle macchine e/o dai sistemi operatori, come ad esempio trattori a guida autonoma, sistemi di irrigazione automatica, droni… Naturalmente, a seconda del sistema implementato, del tipo di coltura e dell’intervento necessario è possibile definire il livello di automazione più adeguato. L’implementazione di questo nuovo approccio nella produzione agricola potrebbe far immaginare che la figura dell’agricoltore venga sostituita da sistemi autonomi e dall’intelligenza artificiale. Fortunatamente, questo rischio non esiste! Si avrà, però, una mutazione della figura dell’agricoltore, che utilizzando sistemi decisionali diretti e di facile comprensione, potrà intervenire al meglio sulle colture ottimizzando e salvaguardando il proprio terreno, la coltura e il raccolto.
Come si può implementare l’agricoltura 4.0? Se si vuole trasformare un’azienda agricola “tradizionale” in una realtà 4.0, le soluzioni di digitalizzazione più comunemente implementate saranno legate alla sensoristica e alla gestione dei Big Data, che consentono di raccogliere, gestire ed elaborare i dati acquisiti sul campo in tempo reale, in modo da poter avere un monitoraggio costante e di poter intervenire in caso di necessità in tempi brevi.
Ai Big Data sono abbinati i servizi cloud, che consentono il salvataggio e la gestione dei dati da remoto e le applicazioni Internet of Things (IoT), con cui realizzare l’interazione fra le informazioni della rete e i dispositivi fisici presenti sul campo, i cui dati vengono a loro volta analizzati ed elaborati con sistemi di intelligenza artificiale, per individuare la migliore soluzione per gestire tempestivamente le criticità e le anomalie emerse.
Un altro strumento molto importante nell’agricoltura è l’agrometeorologia, in quanto il clima e la meteorologia svolgono un ruolo fondamentale nelle colture e nei raccolti.