Agricoltura: l’intelligenza artificiale al servizio della sostenibilità
Gli algoritmi di apprendimento dei software possono già supportare le aziende agricole e i coltivatori nella gestione dei dati e nell'analisi delle patologie.
Da dieci anni la malattia della Xylella sta distruggendo gli ulivi in Puglia, mentre l’anno scorso la piaga delle cavallette ha devastato sessantamila ettari di terreno solo in Sardegna. Inoltre, la flavescenza sta causando danni significativi ai vitigni dell’Emilia-Romagna e di altre regioni italiane.
La diffusione di parassiti e patogeni nelle colture rappresenta una delle maggiori preoccupazioni dell’umanità, poiché può causare carestie e indigenze alimentari. Le conseguenze del cambiamento climatico sulla salute delle piantagioni, come l’invasione di nuovi territori da parte di parassiti in seguito a un inverno caldo, sono un problema significativo, soprattutto in un mondo in cui molte persone soffrono ancora la fame.
In questo contesto, l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo importante. Gli algoritmi di apprendimento dei software possono migliorare continuamente la loro capacità di fare previsioni, creando strumenti migliori per la gestione delle coltivazioni. Anche in Italia, come spiega Maria Lodovica Gullino, professoressa di patologia vegetale all’Università di Torino e direttrice del Centro di competenza per l’innovazione Agroinnova, l’IA può aiutare in molti modi, come ad esempio migliorare la gestione dei dati e definire modelli previsionali più precisi, che consentono di evitare interventi preventivi che venivano fatti in passato per “coprire” la coltura in caso di arrivo del parassita.
La fitoiatria, ovvero lo studio delle patologie delle piante, ha fatto enormi progressi negli ultimi decenni, passando dall’uso di difesa chimica e agrofarmaci invasivi a interventi più mirati grazie a una maggiore conoscenza della biologia e dell’epidemiologia dei parassiti. L’intelligenza artificiale rappresenta il prossimo passo in questo processo di innovazione, con la fitoiatria di precisione. Tra gli strumenti utilizzati, ci sono anche i droni, che aiutano nell’effettuare i trattamenti e nel rilevare i dati, permettendo un migliore controllo delle coltivazioni. Non meno importante, la diagnostica a distanza può essere utilizzata per controllare i campi in modo capillare anche in assenza di assistenza tecnica sul territorio, grazie alla raccolta di immagini e alla costruzione di app che consentono di effettuare una diagnosi rapida.
