L'agricoltura rappresenta uno dei settori più all'avanguardia in fatto di applicazioni elettroniche. Strumentazioni e sistemi di controllo hanno ormai un ruolo fondamentale nell'evoluzione in chiave "4.0" dell'agrifood. Del resto, non potrebbe essere altrimenti. Secondo la FAO (Food and Agricultural Organisation) nel 2025 la popolazione da sfamare sarà di 8 miliardi di persone, destinate a salire a 9,5 miliardi entro il 2050. Questo comporterà un impatto enorme sulle risorse del pianeta, messe sotto pressione da un aumento della produzione di cibo del 70% previsto da qui a trent'anni. Si tratta di una sfida ulteriormente aggravata dai cambiamenti climatici, dall'emigrazione, dalla penuria di risorse idriche e terre arabili, dalla crescente urbanizzazione e da una serie di altri fattori che hanno una sola risposta: aumentare produttività e qualità dell'agrifood attraverso sistemi e tecnologie di nuova generazione.
Una di queste è sicuramente l'intelligenza artificiale, disciplina che applicata agli "agribusiness" consente di razionalizzare l’osservazione empirica delle variabili ambientali, in cui per tradizione l’agricoltore è maestro indiscusso, analizzando ed elaborando i dati storici mediante risorse tecnologiche e scientifiche di vario livello per massimizzare predittivamente il rendimento e la sostenibilità all'insegna di una maggiore efficienza. Secondo un report pubblicato da MarketsandMarkets, il mercato riservato all'intelligenza artificiale in agricoltura (machine learning, computer vision, predictive analytics e così via), crescerà con un CAGR del 22,5% portandosi dai 518,7 milioni di dollari del 2017 a ben 2.628,5 milioni di dollari nel 2025.
Oltre a quelle menzionate, le motivazioni di questa crescita sono da cercare nell'aumento delle iniziative da parte dei governi di tutto il mondo a sostegno dell'adozione di tecniche agricole più moderne. Questa serie di fattori ha portato alla nascita di quello che gli esperti chiamano "precision farming", settore dove le tecnologie aiutano a rendere le attività agricole tradizionali più efficienti e prevedibili. La crescente adozione dei robot agricoli e il monitoraggio della salute delle colture (e ovviamente degli allevamenti, dalle stalle alle arnie per il miele) sono i principali fattori che contribuiscono alla domanda di soluzioni elettroniche all'avanguardia.
Le Americhe rappresentano il mercato più importante e continueranno a detenere la quota maggiore anche nei prossimi anni. Ciò è dovuto alla presenza di operatori agricoli su vasta scala, già avvezzi all'uso di tecnologie per migliorare notevolmente la velocità e l'accuratezza delle tecniche di semina e di gestione delle colture, arrivando in taluni casi ad utilizzare l'intelligenza artificiale per prevedere l'entità e la qualità del raccolto. Il percorso dell'automazione agricola ha origine negli anni 60, con la comparsa di applicazioni per aiutare a gestire semplici processi legati al lavoro in stalla e all'irrigazione. Oggi nel mondo agricolo i sistemi elettronici sono dei protagonisti indiscussi.
Il ruolo dell'elettronica
Dall'acquisizione dei dati sul campo al controllo delle funzioni vitali dei macchinari, dalle interfacce uomo-macchina agli automatismi per i silos, dalla gestione dei dati fino all'integrazione con le piattaforme di cloud computing di livello superiore, i sistemi elettronici e i software stanno letteralmente trasformando l'agricoltura. Nella decisa accelerazione di cui sta beneficiando il settore, il paradigma IoT è un protagonista assoluto. Agricoltura di precisione o "agricoltura intelligente", è un termine generico che mette il settore sullo stesso piano di altre implementazioni "smart" implementate con sistemi M2M o IoT, ad esempio smart metering, smart city, smart home e così via. L'agricoltura di precisione capitalizza tecnologie di rilevamento ben consolidate in altri settori, come ad esempio nel fleet management, nel monitoraggio ambientale, nel monitoraggio remoto della salute dei pazienti, nella gestione degli edifici eccetera. Tuttavia, senza cibo, neanche le città più intelligenti non possono esistere; per questo motivo l'agricoltura di precisione sta attirando così tanta attenzione e capitali enormi.
In tutte le implementazioni IoT, i sistemi IT raccolgono, raggruppano e analizzano i dati e li presentano in modo tale da ottenere una risposta appropriata da parte dell'utente finale alle informazioni ricevute. In una tipica configurazione IoT per agricoltura intelligente, a seconda del tipo di attività coinvolta, speciali sensori raccolgono dati sul comportamento del suolo e delle colture, sulla condotta degli animali, sullo stato dei macchinari, sui livelli delle scorte e altre informazioni provenienti da siti remoti. Il tutto viene trasmesso ai sistemi IT, i quali si occupano del monitoraggio e dell'analisi. I risultati vengono quindi utilizzati per non solo per rispondere a ciò che sta accadendo ma anche per costituire una base di decisione per le azioni future con un livello di granularità molto più alto di quanto fosse possibile in precedenza.
Le applicazioni
L'approccio scientifico all'agricoltura è una tendenza che accomuna le nuove generazioni di agricoltori. La tradizione sta cedendo il passo alla modernizzazione, sposando concetti comuni nel campo dell'industria o dei servizi. L'agricoltura intelligente si declina in vari modi. Nelle grandi coltivazioni, i mezzi meccanici sono ormai dei sofisticati centri di lavoro dotati di GPS, sensori embedded per monitorare le condizioni esterne e interne (per esempio, l'usura meccanica o i carichi) e sistemi di elaborazione on-board. Telematica e tecnologie di tracciamento evitano di sprecare tempo passando su aree già trattate o di interferire con altri mezzi, registrando contemporaneamente tempi, deterioramento delle risorse e tassi di produzione. I sensori installati sui macchinari o direttamente sul campo (letteralmente) consentono di rilevare i parametri del terreno o del raccolto che possono condizionare la crescita, suggerendo delle azioni appropriate in caso di anomalie o addirittura decidendo a priori il tipo di coltivazione più redditizio in base ai dati storici e a quelli previsionali.
Nelle grandi coltivazioni, il microclima è fondamentale (pendenze, esposizione al sole, vento eccetera) e la granularità dei dati aiuta ad adottare delle strategie di coltivazione specifiche per ogni singolo appezzamento. Nelle coltivazioni di media e piccola estensione, per esempio le vigne, il controllo può avvenire a livello di singola pianta, intervenendo in base all'analisi dell'umidità degli strati del terreno, alla quantità di nutrienti, alla temperatura o alle precipitazioni, spingendosi addirittura fino a "decimare" selettivamente i raccolti per aumentare la qualità o tenere sotto controllo i prezzi.
Oltre a coltivatori e agronomi, anche gli allevatori possono trarre benefici dalle nuove tecnologie. Le soluzioni IoT possono essere utilizzate per monitorare la posizione e la salute di mucche, maiali e pollame in diversi modi. Per esempio, è possibile impiantare nell'animale dei sensori fisiologici che comunicano in modalità wireless con un tag fissato sull'orecchio e quindi con il sistema informativo dell'azienda, accessibile da remoto tramite cellulari o tablet. Questi sistemi consentono di determinare con precisione, ad esempio, aspetti utili ai fini sanitari, comportamentali, nutritivi o dell'accoppiamento. Negli affollati allevamenti avicoli, i sensori consentono non solo di analizzare le abitudini alimentari ma anche di prevedere lo stato di salute in base alle condizioni climatiche o di controllare la risposta ai vaccini.
Nell'orticultura e nelle coltivazioni ad alto valore, tipicamente fiori o primizie, le serre necessitano di un monitoraggio frequente per garantire che ogni guasto sia rilevato immediatamente e che una serie di condizioni siano costantemente sotto controllo. Indicatori quali radiazione solare, temperatura, umidità e qualità dell'aria, presenza di muffe o parassiti devono sempre rientrare nei limiti prefissati. Il rilevamento continuo e la comunicazione dei dati rilevati con il sistema di gestione dell'azienda agricola sono essenziali in questi casi. Di particolare interesse in questo tipo di coltivazione sono le malattie fungine come l'oidio e le muffe. Questi funghi sono sempre presenti nelle foglie, ma si sviluppano solo quando si instaurano condizioni particolari (di solito calore elevato, umidità e poco vento). Tramite dei modelli matematici, i sistemi IoT sono in grado di prevedere quando le malattie possono colpire, consentendo agli agricoltori di applicare proattivamente i fitosanitari prima dell'esplosione di un focolaio. Questi sistemi di controllo assicurano vari benefici.
Oltre a permettere di ottimizzare le risorse - come l'acqua o il suolo - consentono di limitare l'uso di fertilizzanti, pesticidi e altri prodotti chimici, riducendo costi e danni ambientali. Ovviamente, il contributo dei sistemi elettronici è vitale non solo per aumentare la qualità e la quantità dei raccolti, ma anche per migliorare i profitti di un business che tradizionalmente presenta margini ridotti. Oltre a questo, un effetto indotto è di aumentare la qualità di vita dei coltivatori, aspetto fondamentale per ridurre la fatica e il tempo dedicato al lavoro, rendendo più appetibile la professione del contadino. L'insieme delle tecnologie coinvolte nella progettazione e nella distribuzione di soluzioni per l'agricoltura intelligente è molto diversificato e multidisciplinare.
L'eterogeneità coinvolge vari player, dai service provider ai costruttori di macchine agricole, dagli sviluppatori IT ai fornitori di servizi di analisi e di prodotti di rilevamento, solo per citarne alcuni. Un mattone fondamentale è quello relativo alle tecnologie di rilevamento e acquisizione dati, indipendentemente dal fatto che i dati provengano da un campione di terreno o da un segnale di correzione satellitare. Proprio per questo, nella scelta dell'elemento di rilevamento occorre prestare attenzione a vari aspetti, per esempio alla numerosità, al posizionamento, alla frequenza di acquisizione, al volume dei dati o alla disponibilità in loco dell'alimentazione e - soprattutto - al protocollo di comunicazione.
Le tecniche di comunicazione dei sensori utilizzati in agricoltura sono di varia natura e sono condizionate ovviamente dal particolare ambiente applicativo, dove spesso manca la copertura cellulare e dove l'uso di soluzioni troppo sofisticate - ad esempio satellitari - è spesso impensabile. Le nuove tecniche LPWAN (Low Power Wide Area Network) offrono un grande potenziale, assicurando dei costi e consumi compatibili con moltissime applicazioni, ma anche altre tecnologie (da Bluetooth ai sistemi peer-to-peer proprietari) contribuiscono a soddisfare le esigenze della natura "mesh" che spesso contraddistinguono le reti di comunicazione in agricoltura. I dati rilevati confluiscono di solito in un Farm Management Information System (FMIS), il quale riunisce e correla le informazioni pesandole su dati storici quali clima, stato dei macchinari, dinamiche economiche e così via. In quest'ottica il concetto di Internet of Things - ribattezzato per l'occasione "Internet of Farming (IoF)", trova una sua perfetta espressione, collegando i sistemi in modo da consentire una visione integrata e multidimensionale delle attività agricole e una comprensione più profonda dell'intero ecosistema.
Grazie all'IoT, l'agricoltura di precisione diventa così una "agricoltura decisionale". Un ecosistema che si propone di indirizzare tutte queste esigenze è proposto da Libelium Technologies, società Spagnola che sviluppa hardware e software per reti di sensori non solo per applicazioni agricole, ma anche per sistemi di parcheggio, di monitoraggio urbano, di gestione dei rifiuti, di sicurezza ambientale eccetera. Waspmote, uno dei prodotti chiave di Libelium, è un nodo avanzato configurabile per reti di sensori wireless. Il nodo opera in modalità a basso consumo (ed è quindi alimentabile con un piccolo pannello fotovoltaico) ed è in grado di gestire i dati trasmessi da qualsiasi sensore distribuendoli su qualsiasi piattaforma cloud. La linea Plug&Sense!, che rappresenta i prodotti Waspmote incapsulati, è affiancata dalla scheda Waspmote Agriculture 2.0, la quale acquisisce dati ambientali quali temperature e umidità di aria e suolo, pressione atmosferica, umidità fogliare e diametro del frutto o del tronco (dendrometro), solo per citarne alcuni. L'analisi di questi dati può permettere la gestione delle innaffiature in base alle condizioni microclimatiche o allo stato del suolo alle varie profondità.
Soluzioni ancora più specifiche
Quello dell'agrifood è infatti un terreno ideale per le startup. Ed è un settore dove l'Italia esprime idee e capacità di iniziativa, visto che delle 481 startup internazionali di Smart AgriFood nate dal 2011, ben il 12%, sono italiane. L’Osservatorio Smart AgriFood ha censito 220 soluzioni offerte in Italia da più di 70 aziende. Benché soltanto l’11% sia riferibile al paradigma dell’Internet of Farming, l’89% supporta verticalmente l’agricoltura di precisione. Circa l’80% delle soluzioni offerte è applicabile in fase di coltivazione e solo il 12% in quella di pianificazione. La grande maggioranza delle soluzioni, il 73%, sfrutta dati e analytics, il 41% l’Internet of Things e il 57% sistemi software di elaborazione e d'interfacciamento con l'utente. In Italia, il 51% delle aziende ha utilizzato le tecnologie digitali per valorizzare la qualità di origine, in particolare nel caso dei prodotti ad alto valore aggiunto (ad esempio vino, cacao, caffè); il 46% si è servito del digitale per migliorare la sicurezza alimentare. Tra i numerosi progetti che hanno conquistato l'attenzione dei media se ne segnalano alcuni in particolare.
WiForAgri è un progetto basato sul raggiungimento di nuovi livelli di ecocompatibilità realizzato da Primo Principio (società cooperativa costituita da ingegneri, esperti in scienze sociali e artigiani digitali nata per creare servizi digitali per il mondo rurale) con l'Area Science Park di Trieste. Si tratta di una soluzione per il monitoraggio e la gestione avanzate delle colture agricole. Si compone di una stazione di rilevazione agrometeorologica e una serie di sensori che misurano in tempo reale i parametri ambientali e del terreno. I dati vengono trasmessi sulla piattaforma web di Primo Principio per essere elaborati e visualizzati mediante comuni PC, Smartphone o Tablet fornendo supporto decisionale in termini di gestione della coltura, del rischio fitosanitario e climatico. Prevede anche il monitoraggio in serra per la gestione di colture protette. I sensori installati in campo comunicano wireless con la piattaforma web di Primo Principio che li elabora e permette una consultazione su dispositivi mobili o PC connessi a Internet senza necessità di installare alcun software. L’utente può in questo modo usufruire di un avanzato sistema di supporto alle decisioni per la gestione della coltura, rischio fitosanitario e climatico.
SmartIsland, startup di Niscemi, ha varato Smart Farm, un sistema IoT di Intelligenza Artificiale per l’agricoltura di precisione capace di prevenire malattie, stress idrici, virus e attacchi di parassiti, controllando, migliorando e automatizzando la gestione dell’intero ciclo produttivo con pianificazioni e dosaggi corretti di irrigazione e concimazione. Grazie a un robot con intelligenza artificiale, Smart Farm analizza il suolo e in particolare i microelementi come azoto, fosforo e potassi. Le tecnologie IoT di vision farming, di proprietà SmartIsland, sono sistemi con software e sensori hardware (che rilevano informazioni sia dal campo che durante la fase di produzione) per la prevenzione, il monitoraggio dello stato di salute e l’analisi del fabbisogno delle coltivazioni come agrumi, ortaggi, ulivi e vigne, con invio di alert su PC, smartphone e tablet degli agricoltori in caso di bisogno.
Omicafarm è una soluzione Cloud ideata dalla startup romana Omica in grado di raccogliere, integrare e processare i dati generati da diverse fonti nel dominio agro-ambientale e meteorologico. Grazie ad un approccio di sviluppo user-oriented, Omicafarm fornisce servizi in tre domini applicativi diversi con l’obiettivo di aumentare la produttività e la sostenibilità ambientale delle singole coltivazioni: servizi e informazioni dedicati al monitoraggio dei suoli e delle coltivazioni, servizi e informazioni dedicati alla salute delle piante, servizi di land administration.
Elaisian è un servizio di agricoltura di precisione orientato alla salvaguardia degli ulivi. Il sistema riesce a prevenire malattie ed ottimizzare processi di coltivazione come irrigazione e concimazione, con l’obiettivo di migliorare la vita dell’ulivo e il lavoro del produttore. Il sistema è basato su un dispositivo (1 ogni 6 ettari) spedito direttamente al campo che può essere montato seguendo un semplice tutorial. I dati vengono trasmessi alla piattaforma e viene sviluppato un algoritmo grazie all’incrocio di dati rilevati da studi agronomici. Ogni produttore ha un proprio accesso alla piattaforma dove riceve tutte le informazioni necessarie, consigli su quando e come intervenire sia sulla coltivazione quotidiana e sia per casi di allarme tramite notifiche, SMS o mail. Oltre al monitoraggio in tempo reale dello status dell’uliveto, il sistema permette l'efficientamento degli interventi per combattere malattie, con una importante riduzione dei costi e aumento della produzione.
Xnext è una startup milanese che sfrutta una tecnologia spettroscopica per identificare in tempo reale le caratteristiche chimico-fisiche degli alimenti.
Unique è invece un progetto della società Wenda dedicato alla tracciabilità agroalimentare, in particolare delle bottiglie di vino. La soluzione è composta una specie di "tappo" IoT, dall'app Wenda e dalla piattaforma digitale ODYN. Il device memorizza i dati rilevati (temperatura, luce, inclinazione eccetera), protegge da contraffazione e refilling e identifica univocamente i contenitori e il trattamento cui sono stati sottoposti. I dati vengono inviati alla piattaforma cloud, la quale li elabora e ne permette la consultazione tramite app.
La società C-LED di Imola ha progettato e sviluppato una serie di lampade “growing” che possono essere utilizzate nelle serre e in diverse tipologie di impianti in ambito indoor farming (in assenza di luce naturale). Il partner industriale che affianca C-LED nello sviluppo di soluzioni complete di illuminazione e nutrizione per le piante nei diversi contesti (greenhouse e indoor farming) è il gruppo Biolchim di Medicina (BO), leader nel mercato dei biostimolanti.
Il settore delle soluzioni per agrifood non è popolato solo da startup. Olivetti-TIM per esempio propongono “IoT Smart Farm”, una soluzione che consente alle aziende agricole di migliorare la qualità del proprio raccolto e aumentarne la redditività, sfruttando le più innovative tecnologie dell’Internet of Things. L’architettura è quella tipica a layer delle soluzioni Io: una rete di sensori di campo trasmette i dati a un’applicazione facile da usare, fruibile tramite una interfaccia web che consente di tenere sotto controllo tutti i parametri di interesse. La soluzione è basata su una piattaforma in cloud che offre alle aziende un sistema completo di strumenti e informazioni per controllare con precisione da un pc o un tablet i fattori che concorrono a determinare la salute delle piante, le esigenze di irrigazione, le condizioni climatiche. È possibile così gestire al meglio le attività e intervenire in maniera tempestiva e mirata in caso di necessità, monitorando in real time i parametri ambientali, impostando soglie di allarme per scostamenti critici, o analizzando le serie storiche per comprendere e anticipare i trend. Inoltre, l’applicativo è predisposto per l’invio di comandi di attuazione utili ad automatizzare i processi sulla base dei parametri rilevati e per alimentare innovativi sistemi di machine learning.
Esempi provenienti dall'estero
L'israeliana Taranis propone una piattaforma di business intelligence per l'agricoltura di precisione che permette di monitorare i campi analizzando i big data.
Ceres Imaging in California utilizza una tecnologia basata sull'elaborazione di immagini spettrali aeree per monitorare le variabili delle colture come il contenuto di nutrienti vegetali e di acqua (carenze di fertilizzante / irrigazione), nonché la presenza di malattie, parassiti e infestanti nelle colture.
Sempre in California, Blue River Technology sta sviluppando un'alternativa all'agricoltura chemical-intensive grazie a delle tecniche di visione avanzate che permettono di identificare e uccidere selettivamente le piante indesiderate.
La statunitense American Robotics produce la linea Scout, una serie di droni specializzati nell'automazione agricola connessi al cloud e supportati da programmi di scouting intelligente.
Arable, nel New Jersey, offre un sistema per visualizzare in tempo reale le analitiche predittive (crescita delle colture, tempistica del raccolto, rendimento e qualità) basate sulle misure sul campo.
Dairy Fit ha creato una tecnologia che attraverso una foto del volto di una mucca è in grado di rilevare le informazioni biometriche legate alla produzione del latte, alla salute e alla fertilità. L’applicazione sarà gratuita per gli agricoltori mentre i dati raccolti saranno utilizzati per migliorare i metodi analitici
Questi pochi esempi testimoniano come la Smart Agriculture rappresenti un’opportunità di business capitalizzabile soprattutto grazie alle grandi potenzialità dell'Internet of Things. In Italia in particolare, dove l'eccellenza e la tradizione agroalimentare sono indiscusse, la mole di investimenti e di iniziative dedicate all'agricoltura di precisione dimostra come questo sia un settore in fortissimo sviluppo che con l'ausilio delle nuove tecnologie è destinato a consolidarsi ulteriormente.
