Con l’aiuto dei Big Data, l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la gestione delle risorse nelle aziende agricole dell’emisfero meridionale. Questo articolo esplora come e perché e, soprattutto, rivela quali risultati sta ottenendo.
Big data e IA, strumenti che rimodellano l’agricoltura
Da qualche tempo a questa parte, la società sta assistendo a una trasformazione in molti dei suoi settori e industrie. Un cambiamento dovuto sia ai Big Data che all’intelligenza artificiale (AI). Non per niente la tecnologia viene presentata come la risposta a molti problemi.
Si tratta di una carta rischiosa che cerca di diventare una scommessa vincente quando si tratta di coltivare e fornire cibo. Aumentare il benessere degli animali e contribuire a incrementare la produttività è l’obiettivo principale di ogni principio di Intelligenza Artificiale, almeno nel mondo dell’agricoltura e dell’allevamento. Il risultato? Che si può parlare, in questo caso, di benefici e applicazioni pratiche.
Come si applicano l’Intelligenza Artificiale e i Big Data?
Intesi come il carburante metaforico che alimenta e guida l’intelligenza artificiale, i Big Data nel mondo agricolo non sono altro che la raccolta di dati. Grandi volumi messi sotto analisi, al fine di estrarre informazioni preziose prima e prendere decisioni informate poi.
In altre parole, i Big Data raccolgono dati, elaborano informazioni vecchie e nuove e si sforzano di alimentarle all’intelligenza artificiale. A quale scopo? Per costruire lungo il percorso un arazzo di modelli e analisi, oltre che di soluzioni. Una fonte di conoscenza raccolta da cui l’AI si abbevera avidamente. Ed è proprio in questi termini che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale stessa.
Infatti, usare il termine “intelligenza artificiale” in agricoltura significa alludere alla capacità delle macchine di svolgere determinati compiti. Più precisamente quei compiti che tradizionalmente richiedono la collaborazione e l’intelligenza delle persone. L’apprendimento ne è un chiaro esempio, così come il ragionamento e il processo decisionale.
Quindi, sì, è impossibile parlare di rimodellamento dell’allevamento, e in particolare dell’agricoltura, senza puntare direttamente all’IA. Cambiamenti e progressi che, se applicati alle aziende agricole dell’emisfero meridionale, senza andare oltre, svolgono un ruolo cruciale nell’ottimizzazione delle risorse. I vantaggi di questo tipo di applicazione sono molteplici. A cominciare dal miglioramento dell’efficienza delle operazioni agricole, ad esempio, e della loro stessa sostenibilità, senza andare oltre.
È giusto sottolineare, quindi, che il cocktail di Intelligenza Artificiale e Big Data in agricoltura è una combinazione di miglioramenti. Permette agli agricoltori di prendere decisioni più precise, basate soprattutto su dati verificati. Un modo di agire che porta a una migliore gestione delle risorse, prima, a rese più elevate, poi, e, infine, a un’agricoltura più sostenibile.
Esempi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale e dei Big Data
Come mostra questo saggio sull’IA applicata all’agricoltura in Sud America, una delle principali sfide che l’agricoltura ha sempre presentato è il monitoraggio costante delle colture e della salute del suolo.
Per risolvere questo problema, l’IA viene offerta come opzione per analizzare lo stato del suolo e delle colture. Il tutto attraverso droni dotati di telecamere e sensori potenziati con tecnologia di imaging che, inoltre, svolgono il loro lavoro in tempo reale.
Stiamo parlando di dispositivi che raccolgono dati sull’umidità e sui livelli di nutrimento per individuare eventuali malattie o parassiti. Grazie agli algoritmi, l’intelligenza artificiale elabora questi dati per fornire raccomandazioni precise sulla fertilizzazione, l’irrigazione e persino il controllo dei parassiti. Queste misure, a loro volta, ottimizzano l’uso delle risorse e migliorano la resa di queste fonti.
Seguendo la stessa linea di vantaggi offerti dall’intelligenza artificiale in agricoltura, è impossibile non prestare attenzione all’ottimizzazione dell’uso dell’acqua. Nell’agricoltura di alcuni Paesi dell’emisfero meridionale, l’acqua è una risorsa tanto vitale quanto limitata. Ciò significa, ovviamente, che la sua gestione efficace è fondamentale ed essenziale per garantire la sostenibilità delle aziende agricole.
Ecco perché i sistemi di irrigazione intelligenti basati sull’intelligenza artificiale utilizzano dati reali. Una contrapposizione di informazioni in tempo reale che analizza le condizioni climatiche, l’umidità del suolo e, naturalmente, le esigenze delle colture. Perché? Per regolare i livelli di irrigazione, e per di più in modo automatico.
Stiamo parlando di una misura che, se da un lato fa risparmiare acqua, dall’altro favorisce la salute delle colture in meglio, aumentando positivamente le rese.
L’Intelligenza Artificiale, un attore chiave nelle previsioni ambientali
Il meteo è un fattore di grande importanza per l’agricoltura. Tanto che la sua imprevedibilità può causare perdite enormi. Per aiutare gli agricoltori a gestire i rischi, i Big Data consentono di analizzare i modelli meteorologici, semplicemente analizzando ciò che è accaduto anni fa. Una raccolta di dati storici che si confronta con i modelli attuali per prevedere con maggiore precisione le condizioni meteorologiche future.
Quali sono i vantaggi per gli agricoltori? Semplice! Attingendo a queste informazioni contrastanti e predittive, quando arriva il momento di pianificare la semina, il raccolto e altre attività agricole. Inoltre, adottando misure preventive contro possibili condizioni avverse. L’intelligenza artificiale, infatti, non solo può aiutare a gestire i rischi, ma può anche consigliare azioni specifiche per mitigare l’impatto di eventi meteorologici estremi, come la piattaforma agricola CropX include nel suo elenco di consigli.
E se si tratta di continuare a imparare a gestire le possibili avversità, la verità è che l’AI si concentra anche su un altro rischio molto importante: la salute degli animali. Basta vedere come i Big Data e l’IA stanno trasformando la gestione del benessere animale nelle aziende agricole del Sud per rendersi conto dell’importanza di questo aspetto.
Ora… Come applicare esattamente questo consiglio? Per Agrivi è chiaro. Lasciando che i dispositivi di monitoraggio e i sensori raccolgano dati sul comportamento degli animali.
Secondo questa azienda, che si presenta come una piattaforma per l’agricoltura di precisione, è importante fare lo stesso con l’alimentazione e la salute degli animali. Non per niente questo marchio si è ritagliato una nicchia di mercato nel mondo dell’agricoltura. Il suo più grande segno distintivo? L’impegno a utilizzare l’intelligenza artificiale per aiutare gli agricoltori ad aumentare la resa delle loro aziende.
Per essere più precisi, come spiega la piattaforma, l’intelligenza artificiale utilizza i suoi algoritmi per analizzare questo tipo di dati. L’obiettivo? Rilevare lo stress o le carenze nutrizionali degli animali; e persino avvertire per tempo i segni di malattie. L’importante, in ogni caso, è consentire un intervento non solo rapido, ma anche efficace. Un’azione che, ovviamente, migliora il benessere degli animali e aumenta la produttività del processo, riducendo al contempo i costi.
Quali sono i vantaggi?
Come abbiamo già sottolineato, l’uso dei Big Data e dell’AI consente agli agricoltori di ottimizzare l’uso di acqua, pesticidi, fertilizzanti e altre risorse. Una modalità di utilizzo i cui effetti positivi si possono vedere nell’aumento della produttività, che può essere significativo. Con l’IA in azione, le colture non solo ricevono ciò di cui hanno bisogno, nella giusta quantità e al momento giusto. Inoltre, tali colture massimizzano i loro rendimenti e riducono gli sprechi.
Oltre alla pioggia di vantaggi e benefici che l’IA apporta all’agricoltura del Sud, c’è anche la sostenibilità ambientale. L’agricoltura sostenibile è fondamentale per la tutela dell’ambiente come qualsiasi altra misura volta a preservare l’ecosistema.
In questo senso, sia l’IA che i Big Data, infatti, aprono le porte a una gestione più precisa ed efficiente delle risorse. Perché? Perché contribuiscono a ridurre l’uso eccessivo di acqua, facendo lo stesso con l’uso di prodotti chimici. Una misura che protegge gli ecosistemi locali e combatte il cambiamento climatico, per il semplice motivo che riduce le emissioni di gas serra.
La riduzione dei costi è un altro degli incentivi positivi che l’IA introduce nelle aziende agricole del Sud. L’ottimizzazione delle risorse, da un lato, e il miglioramento dell’efficienza operativa, dall’altro, consentono agli agricoltori di ridurre significativamente i costi.
L’importanza di questo aspetto diventa evidente quando si comprende che l’uso dell’IA e delle tecnologie Big Data aiuta le aziende agricole a ridurre l’uso di input costosi. Le conseguenze? La possibilità di ridurre al minimo le perdite causate da malattie o fattori climatici. Che a sua volta porta a un miglioramento della redditività, ovviamente.
Perché scommettere sull’intelligenza artificiale?
In conclusione, possiamo affermare che l’intelligenza artificiale, insieme ai Big Data, è uno strumento per una profonda trasformazione dell’agricoltura. Soprattutto se consideriamo che, applicata alle aziende agricole dell’emisfero meridionale, questa combinazione di tecnologie all’avanguardia apre le porte a una migliore gestione delle risorse. Un uso più efficiente e, ovviamente, anche più sostenibile, che comprende il monitoraggio avanzato delle colture e del suolo, l’ottimizzazione dell’acqua, la previsione accurata del clima e il miglioramento della salute degli animali.
Una tecnologia di AI che, in breve, sta già rivoluzionando il modo in cui vengono gestite le risorse agricole. I benefici di questa trasformazione si fanno chiaramente sentire, sotto forma di maggiore sostenibilità, migliore produttività e, naturalmente, riduzione dei costi.
Per tutti questi motivi, non si può negare che l’integrazione dell’IA nell’attività agricola sia fondamentale e indispensabile. Non a caso, queste tecnologie di convergenza tra Big Data e Intelligenza Artificiale offrono opportunità senza precedenti nell’attuale era digitale. Una serie di vantaggi che contribuiscono anche a migliorare il processo decisionale, da un lato, e a incoraggiare ad affrontare sfide specifiche nel settore agroalimentare, dall’altro.
