Essere un agricoltore digitale non significa non mettere gli scarponi sul terreno, né spalare il letame con un tablet. Ma significa sfruttare le potenzialità che la rivoluzione digitale ci offre per lavorare meglio, coniugando esperienza sul campo e potenza di calcolo.
Eppure quando si parla di agricoltura digitale molti storcono il naso, un po' perché si ritiene che strumenti sviluppati al computer da chi non ha mai fatto l'agricoltore siano poco pragmatici. Un po' perché passare dal volante di un trattore al mouse di un computer richiede uno sforzo e un'apertura mentale che non tutti hanno.
La prima cosa da fare è rimpiazzare carta e penna con la tastiera del computer o dello smartphone. Esistono oggi diversi software come QdC® -Quaderno di Campagna, che permettono all'agricoltore di gestire ogni aspetto della vita dell'azienda agricola. Dal magazzino fitofarmaci fino alle operazioni di campo. Un software gestionale permette all'impresa di risparmiare tempo ed evitare errori, registrando in modo digitale tutte le informazioni, anche quelle necessarie per gli adempimenti Pac o richieste dagli organismi di controllo.
Quando la compilazione del registro trattamenti o la gestione del magazzino saranno digitali, il passo successivo è quello di dotarsi di un Dss (Decision support system). Un software che attraverso l'analisi dei dati in campo è in grado di supportare l'agricoltore nel prendere le decisioni agronomiche migliori per massimizzare la produzione riducendo gli sprechi.
Qui le cose si complicano perché non esiste una soluzione buona per tutte le stagioni. Ogni coltura ha infatti un suo Dss specifico, come specifici sono anche i sensori necessari per il reperimento dei dati indispensabili ad alimentare il sistema.
Per chi fa frumento, ad esempio, è poco interessante avere sensori al suolo che registrino l'umidità, perché l'acqua non è un fattore critico di questa coltura. Lo è invece nel mais, dove è anche importante avere delle trappole per prevedere lo sviluppo di parassiti, come la piralide. In frutticoltura è fondamentale evitare stress idrici alle piante e in zootecnia è importante individuare in maniera precoce zoppie e calori. Insomma, ogni agricoltore deve implementare i sensori che monitorino i fattori critici della propria attività e utilizzare Dss appropriati.
Il balzo successivo riguarda l'introduzione del rateo variabile, tecnologia alla base dell'agricoltura di precisione. Avere un approccio omogeneo al campo genera inefficienze che si traducono in costi superflui per l'azienda. L'obiettivo deve essere quello di fornire ad ogni pianta (o animale) esattamente ciò di cui ha bisogno quando ne ha bisogno. In questi articoli abbiamo approfondito il tema dell'agricoltura di precisione declinata per le maggiori colture italiane come il frumento, il mais, la vite e il riso.
Non esiste dunque un approccio unico alle colture, ma l'obiettivo è univoco: gestire la diversità in modo da ottimizzare il rapporto tra input utilizzati e quantità (o qualità) di prodotto ottenuto. In viticoltura ad esempio una vendemmia selettiva può aumentare la qualità dei vini imbottigliati. In maiscoltura invece una concimazione di precisione e una irrigazione puntuale possono aumentare la quantità e qualità della granella.
In futuro poi non sarà così inusuale vedere all'opera in maniera autonoma trattori e attrezzature, che saranno gestiti da algoritmi in grado di simulare la presenza dell'operatore a bordo. Ma anche gli impianti di irrigazione saranno indipendenti e si attiveranno sulla base delle valutazioni fatte da sofisticati algoritmi che saranno sempre più precisi grazie ad una coscienza collettiva.
Per l'agricoltore digitale che non vuole farsi mancare niente l'ultima frontiera è l'analisi dei big data, considerati la vera fonte di ricchezza dell'agricoltura del futuro. Di questo argomento ne abbiamo discusso spesso su AgroNotizie.
Sono big data tutti i dati contenuti nel gestionale dell'azienda agricola, ma anche quelli in possesso dei fornitori e dei clienti. Big data sono quelli generati dai sensori in campo o in stalla, come anche le mappe di produzione e prescrizione utilizzate nell'ambito del precision farming. Big data sono le foto scattate col cellulare, gli andamenti borsistici, le conversazioni sui social network e le transazioni bancarie. E molto altro ancora...
Tutti questi dati presi singolarmente hanno un'utilità limitata, ma possono davvero trasformare il modo di fare agricoltura se vengono analizzati integrandoli con informazioni esterne all'ambito agricolo (dati di mercato, consumi delle famiglie, lancio di nuovi prodotti, conflitti geopolitici e tanto altro ancora).
Si tratta di temi certamente nuovi, ma che stanno diventando sempre più familiari agli agricoltori. D'altronde Bruxelles sta rapidamente mandando in soffitta il modello di aiuto all'agricoltura utilizzato negli ultimi sessant'anni e a fronte di un taglio delle risorse intende investire sul tema della sostenibilità e sull'innovazione. Le aziende agricole si trovano dunque davanti alla sfida del cambiamento. Un cambiamento che può spaventare qualcuno, ma che suscita interesse in tanti altri, soprattutto nei più giovani.
Eppure quando si parla di agricoltura digitale molti storcono il naso, un po' perché si ritiene che strumenti sviluppati al computer da chi non ha mai fatto l'agricoltore siano poco pragmatici. Un po' perché passare dal volante di un trattore al mouse di un computer richiede uno sforzo e un'apertura mentale che non tutti hanno.
Cinque passi per diventare agricoltore digitale
Pensare di passare dal mondo analogico a quello digitale da un giorno all'altro, implementando tutte le soluzioni oggi disponibili sul mercato, è poco realistico. Meglio allora seguire questi cinque step per una rivoluzione a piccoli passi.La prima cosa da fare è rimpiazzare carta e penna con la tastiera del computer o dello smartphone. Esistono oggi diversi software come QdC® -Quaderno di Campagna, che permettono all'agricoltore di gestire ogni aspetto della vita dell'azienda agricola. Dal magazzino fitofarmaci fino alle operazioni di campo. Un software gestionale permette all'impresa di risparmiare tempo ed evitare errori, registrando in modo digitale tutte le informazioni, anche quelle necessarie per gli adempimenti Pac o richieste dagli organismi di controllo.
Un aiuto nel prendere le decisioni giuste
Quando la compilazione del registro trattamenti o la gestione del magazzino saranno digitali, il passo successivo è quello di dotarsi di un Dss (Decision support system). Un software che attraverso l'analisi dei dati in campo è in grado di supportare l'agricoltore nel prendere le decisioni agronomiche migliori per massimizzare la produzione riducendo gli sprechi.Qui le cose si complicano perché non esiste una soluzione buona per tutte le stagioni. Ogni coltura ha infatti un suo Dss specifico, come specifici sono anche i sensori necessari per il reperimento dei dati indispensabili ad alimentare il sistema.
Per chi fa frumento, ad esempio, è poco interessante avere sensori al suolo che registrino l'umidità, perché l'acqua non è un fattore critico di questa coltura. Lo è invece nel mais, dove è anche importante avere delle trappole per prevedere lo sviluppo di parassiti, come la piralide. In frutticoltura è fondamentale evitare stress idrici alle piante e in zootecnia è importante individuare in maniera precoce zoppie e calori. Insomma, ogni agricoltore deve implementare i sensori che monitorino i fattori critici della propria attività e utilizzare Dss appropriati.
Ben arrivato rateo variabile
Il balzo successivo riguarda l'introduzione del rateo variabile, tecnologia alla base dell'agricoltura di precisione. Avere un approccio omogeneo al campo genera inefficienze che si traducono in costi superflui per l'azienda. L'obiettivo deve essere quello di fornire ad ogni pianta (o animale) esattamente ciò di cui ha bisogno quando ne ha bisogno. In questi articoli abbiamo approfondito il tema dell'agricoltura di precisione declinata per le maggiori colture italiane come il frumento, il mais, la vite e il riso.Non esiste dunque un approccio unico alle colture, ma l'obiettivo è univoco: gestire la diversità in modo da ottimizzare il rapporto tra input utilizzati e quantità (o qualità) di prodotto ottenuto. In viticoltura ad esempio una vendemmia selettiva può aumentare la qualità dei vini imbottigliati. In maiscoltura invece una concimazione di precisione e una irrigazione puntuale possono aumentare la quantità e qualità della granella.
L'Intelligenza artificiale al servizio dell'agricoltura
A supporto delle aziende stanno poi nascendo negli ultimi tempi delle app che mettono al servizio dell'agricoltore le potenzialità dell'Intelligenza artificiale. Un esempio sono gli algoritmi di riconoscimento delle immagini attraverso i quali l'Ia identifica la malattia o l'insetto che ha colpito una coltura da una semplice foto scattata con lo smartphone.In futuro poi non sarà così inusuale vedere all'opera in maniera autonoma trattori e attrezzature, che saranno gestiti da algoritmi in grado di simulare la presenza dell'operatore a bordo. Ma anche gli impianti di irrigazione saranno indipendenti e si attiveranno sulla base delle valutazioni fatte da sofisticati algoritmi che saranno sempre più precisi grazie ad una coscienza collettiva.
L'ultima frontiera: l'analisi dei big data
Per l'agricoltore digitale che non vuole farsi mancare niente l'ultima frontiera è l'analisi dei big data, considerati la vera fonte di ricchezza dell'agricoltura del futuro. Di questo argomento ne abbiamo discusso spesso su AgroNotizie.Sono big data tutti i dati contenuti nel gestionale dell'azienda agricola, ma anche quelli in possesso dei fornitori e dei clienti. Big data sono quelli generati dai sensori in campo o in stalla, come anche le mappe di produzione e prescrizione utilizzate nell'ambito del precision farming. Big data sono le foto scattate col cellulare, gli andamenti borsistici, le conversazioni sui social network e le transazioni bancarie. E molto altro ancora...
Tutti questi dati presi singolarmente hanno un'utilità limitata, ma possono davvero trasformare il modo di fare agricoltura se vengono analizzati integrandoli con informazioni esterne all'ambito agricolo (dati di mercato, consumi delle famiglie, lancio di nuovi prodotti, conflitti geopolitici e tanto altro ancora).
Si tratta di temi certamente nuovi, ma che stanno diventando sempre più familiari agli agricoltori. D'altronde Bruxelles sta rapidamente mandando in soffitta il modello di aiuto all'agricoltura utilizzato negli ultimi sessant'anni e a fronte di un taglio delle risorse intende investire sul tema della sostenibilità e sull'innovazione. Le aziende agricole si trovano dunque davanti alla sfida del cambiamento. Un cambiamento che può spaventare qualcuno, ma che suscita interesse in tanti altri, soprattutto nei più giovani.
