Lo abbiamo scritto tante volte su AgroNotizie: grazie agli strumenti digitali, che ricadono sotto il cappello di agricoltura 4.0, l'agricoltore è in grado di gestire la complessità dell'azienda agricola, ottimizzando l'uso delle risorse e aumentando le produzioni.
Un esempio classico riguarda la difesa delle colture. Grazie all'uso di Sistemi di supporto alle decisioni (Dss) è possibile trattare un campo solo quando è davvero necessario. In questo modo si possono potenzialmente ridurre i trattamenti complessivi e ottenere produzioni di elevata qualità.
Ma durante il World Agri-Tech Innovation Summit, l'evento che ogni anno riunisce a San Francisco e Londra aziende, ricercatori, farmer, investitori e policy maker, è arrivato un messaggio diverso. O meglio, si guarda oltre l'attuale rivoluzione digitale (che a dire il vero è appena iniziata) per guardare all'agricoltura del 2040.
Una agricoltura che sarà enormemente più complessa dell'attuale, ma che sarà gestita con facilità dall'agricoltore grazie all'uso di tecnologie oggi solo in fase di studio.
Greg Meyers di Syngenta ha ad esempio citato l'intercropping. La possibilità cioè di seminare in uno stesso campo diverse specie al fine di creare sinergie tra le stesse e quindi ridurre l'uso di input, ottenendo al contempo produzioni migliori.
Un momento del World Agri-Tech Innovation Summit 2021
Ebbene questo approccio, che in campi sperimentali di piccole dimensioni funziona bene, è di fatto inattuabile su grandi estensioni. A meno di non utilizzare la tecnologia. Perché in futuro le attrezzature di campo si guideranno da sole e potranno operare ventiquattro ore su ventiquattro, sette giorni su sette, comandate da una Intelligenza artificiale che riuscirà a gestire dal punto di vista agronomico ogni specie, fornendo gli input di cui ha bisogno in maniera automatica.
La complessità di un campo sarà così dieci volte più elevata rispetto ad una tradizionale monocoltura, ma la sua gestione non sarà complessa. A beneficiarne sarà l'agricoltore, che potrà diversificare le sue produzioni, e l'ambiente, poiché si ridurrà l'uso di input.
Durante il World Agri-Tech Innovation Summit, di cui AgroNotizie è partner, uno sguardo sul futuro lo ha gettato X, il dipartimento di Ricerca futuristica di Google. Elliott Grant ha lanciato il tema dell'agricoltura computazionale, cioè la possibilità di raccogliere e gestire dati di campo a livello di singola pianta.
Se infatti oggi l'agricoltore tratta un campo come un unico corpo e il precision farming gestisce macro aree, l'agricoltura computazionale mira al singolo individuo. L'obiettivo è raccogliere dati di campo per gestire la singola interazione pianta-terreno-ambiente con l'obiettivo di ottimizzare le produzioni.
Un esempio? Il maiscoltore del futuro potrà seminare un particolare ibrido di mais al centro di una parcella di 10 centimetri quadrati e un ibrido diverso in quella successiva perché l'analisi computazionale dei dati di campo avrà stabilito che in questo modo si ottimizzano le produzioni.
Oppure sarà possibile sfruttare le oltre 30mila piante edibili sul pianeta per gestire al meglio la variabilità, invece di adattare una manciata di crop commodity alle condizioni di campo. In altre parole ogni singolo campo potrà contenere specie differenti che interagiranno tra di loro e con l'ambiente creando sinergie.
La strada per gestire questo livello di complessità è ancora lunga, soprattutto se si pensa al livello di digitalizzazione e automazione delle aziende agricole nostrane. E inevitabilmente dovranno essere sviluppate nuove tecnologie per rendere possibile questo paradigma, che potremmo definire di agricoltura 5.0.
Si va dai trattori a guida autonoma alle attrezzature a rateo variabile, con una precisione centimetrica. Ma anche droni, rover e sensori in campo in grado di monitorare ogni giorno i campi e registrare dati a livello di pianta. Sensori che, come raccontato da Jason Zander di Microsoft, sfrutteranno le potenzialità dell'Edge computing, la possibilità cioè di analizzare in campo alcuni dati per inviare in cloud informazioni di maggior valore.
L'immaginazione si è spinta ancora più in là con Bob Sutor, di IBM, che invece ha parlato di come il Quantum computing potrebbe imprimere una accelerata all'analisi dei dati. Solo con i computer quantistici l'Intelligenza artificiale spiegherà davvero tutte le sue potenzialità e affiancherà l'agricoltore nel lavoro di tutti i giorni, fornendo informazioni di valore e gestendo in maniera autonoma le attrezzature.
La strada però è ancora lunga. Quelle elencate sono infatti tecnologie ancora a livello sperimentale e che forse potremo vedere davvero in campo solo a metà del secolo.
Un esempio classico riguarda la difesa delle colture. Grazie all'uso di Sistemi di supporto alle decisioni (Dss) è possibile trattare un campo solo quando è davvero necessario. In questo modo si possono potenzialmente ridurre i trattamenti complessivi e ottenere produzioni di elevata qualità.
Ma durante il World Agri-Tech Innovation Summit, l'evento che ogni anno riunisce a San Francisco e Londra aziende, ricercatori, farmer, investitori e policy maker, è arrivato un messaggio diverso. O meglio, si guarda oltre l'attuale rivoluzione digitale (che a dire il vero è appena iniziata) per guardare all'agricoltura del 2040.
Una agricoltura che sarà enormemente più complessa dell'attuale, ma che sarà gestita con facilità dall'agricoltore grazie all'uso di tecnologie oggi solo in fase di studio.
La complessità che fa bene
Greg Meyers di Syngenta ha ad esempio citato l'intercropping. La possibilità cioè di seminare in uno stesso campo diverse specie al fine di creare sinergie tra le stesse e quindi ridurre l'uso di input, ottenendo al contempo produzioni migliori.Un momento del World Agri-Tech Innovation Summit 2021
Ebbene questo approccio, che in campi sperimentali di piccole dimensioni funziona bene, è di fatto inattuabile su grandi estensioni. A meno di non utilizzare la tecnologia. Perché in futuro le attrezzature di campo si guideranno da sole e potranno operare ventiquattro ore su ventiquattro, sette giorni su sette, comandate da una Intelligenza artificiale che riuscirà a gestire dal punto di vista agronomico ogni specie, fornendo gli input di cui ha bisogno in maniera automatica.
La complessità di un campo sarà così dieci volte più elevata rispetto ad una tradizionale monocoltura, ma la sua gestione non sarà complessa. A beneficiarne sarà l'agricoltore, che potrà diversificare le sue produzioni, e l'ambiente, poiché si ridurrà l'uso di input.
Il paradigma di X: l'agricoltura computazionale
Durante il World Agri-Tech Innovation Summit, di cui AgroNotizie è partner, uno sguardo sul futuro lo ha gettato X, il dipartimento di Ricerca futuristica di Google. Elliott Grant ha lanciato il tema dell'agricoltura computazionale, cioè la possibilità di raccogliere e gestire dati di campo a livello di singola pianta.Se infatti oggi l'agricoltore tratta un campo come un unico corpo e il precision farming gestisce macro aree, l'agricoltura computazionale mira al singolo individuo. L'obiettivo è raccogliere dati di campo per gestire la singola interazione pianta-terreno-ambiente con l'obiettivo di ottimizzare le produzioni.
Un esempio? Il maiscoltore del futuro potrà seminare un particolare ibrido di mais al centro di una parcella di 10 centimetri quadrati e un ibrido diverso in quella successiva perché l'analisi computazionale dei dati di campo avrà stabilito che in questo modo si ottimizzano le produzioni.
Oppure sarà possibile sfruttare le oltre 30mila piante edibili sul pianeta per gestire al meglio la variabilità, invece di adattare una manciata di crop commodity alle condizioni di campo. In altre parole ogni singolo campo potrà contenere specie differenti che interagiranno tra di loro e con l'ambiente creando sinergie.
Digital farming, siamo solo all'inizio
La strada per gestire questo livello di complessità è ancora lunga, soprattutto se si pensa al livello di digitalizzazione e automazione delle aziende agricole nostrane. E inevitabilmente dovranno essere sviluppate nuove tecnologie per rendere possibile questo paradigma, che potremmo definire di agricoltura 5.0.Si va dai trattori a guida autonoma alle attrezzature a rateo variabile, con una precisione centimetrica. Ma anche droni, rover e sensori in campo in grado di monitorare ogni giorno i campi e registrare dati a livello di pianta. Sensori che, come raccontato da Jason Zander di Microsoft, sfrutteranno le potenzialità dell'Edge computing, la possibilità cioè di analizzare in campo alcuni dati per inviare in cloud informazioni di maggior valore.
L'immaginazione si è spinta ancora più in là con Bob Sutor, di IBM, che invece ha parlato di come il Quantum computing potrebbe imprimere una accelerata all'analisi dei dati. Solo con i computer quantistici l'Intelligenza artificiale spiegherà davvero tutte le sue potenzialità e affiancherà l'agricoltore nel lavoro di tutti i giorni, fornendo informazioni di valore e gestendo in maniera autonoma le attrezzature.
La strada però è ancora lunga. Quelle elencate sono infatti tecnologie ancora a livello sperimentale e che forse potremo vedere davvero in campo solo a metà del secolo.
