L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando numerosi settori e cambiando radicalmente il modo di fare impresa, e quello ortofrutticolo ovviamente non fa eccezione. Grazie all’uso di algoritmi avanzati e di sistemi di apprendimento automatico (machine learning), questa innovazione offre al comparto nuove opportunità e soluzioni all’avanguardia per migliorare l’efficienza, la qualità e la sostenibilità della produzione, abbattendo i costi e gli sprechi e consentendo agli agricoltori di poter portare avanti il lavoro con un maggiore controllo e sicurezza, avendo anche la possibilità di fare previsioni future affidabili e impostare strategie replicabili nel tempo.

I benefici di un’implementazione della AI nel settore primario sono molti ma, è bene sottolinearlo, è necessario che le persone coinvolte siano in grado padroneggiare al meglio questa tecnologia, così da poter sfruttare pienamente tutte le sue potenzialità, dovendo sostenere anche costi aggiuntivi per la messa in opera dei sistemi e per la formazione propria e del capitale umano impegnato. Una grande sfida che, però, deve essere abbracciata con fiducia, visti i tanti risvolti postivi ottenibili.

L’importanza della raccolta dei dati e l’analisi delle colture

Uno dei principali vantaggi nell’utilizzare l’intelligenza artificiale nel settore ortofrutticolo è quello relativo alla capacità di raccolta di dati accurati e completi sulle colture. Grazie all’uso di sensori, robot, droni e satelliti (che vengono impiegati nella cosiddetta Precision Farming), è possibile raccogliere informazioni dettagliate sulle piante, come il livello di umidità del terreno, la temperatura, l’umidità dell’aria e altri parametri ambientali che vengono elaborati in tempo reale attraverso algoritmi di apprendimento automatico per ottenere risultati significativi così da prendere decisioni coerenti e precise per ogni singolo caso. Ad esempio, si può prevedere il momento migliore per la semina o la raccolta, ottimizzando i tempi di produzione e le risorse impiegate, riducendo anche i costi e aumentando la produttività.

Migliore qualità grazie al monitoraggio delle colture e la gestione dei parassiti

L’AI serve per monitorare costantemente e in tempo reale le colture in modo da rilevare eventuali problemi o malattie.

Utilizzando sensori avanzati e algoritmi di visione computerizzata, è possibile identificare segni di stress delle piante, carenze di nutrienti o presenza di parassiti specifici, potendo quindi intervenire tempestivamente, limitando i danni e l’uso di pesticidi, applicando trattamenti ad hoc, riducendo anche l’impatto ambientale e ottimizzando i processi e le condizioni di crescita. Allo stesso modo potranno essere controllati i parametri del terreno e la sua composizione, facendo emergere potenziali deficit di minerali, o scegliendo la coltura più idonea per i diversi appezzamenti.Gli agricoltori potranno così proteggere più efficacemente le colture e coltivare quelle più adatte, producendo frutta e verdura la cui qualità sarà migliore, ottenendo una maggiore soddisfazione da parte dei consumatori.

Ridurre gli sprechi con l’ottimizzazione dell’irrigazione e dell’uso delle risorse

L’irrigazione è un aspetto cruciale nella coltivazione ortofrutticola, e l’intelligenza artificiale può contribuire a ottimizzare l’uso dell’acqua. Utilizzando dati sulle condizioni del terreno, le previsioni meteorologiche e i requisiti specifici delle singole piante, gli algoritmi di machine learning possono determinare il fabbisogno idrico ottimale per le piante. Ciò consente di ridurre lo spreco di acqua e di garantire che le colture vengano irrigate in modo adeguato. Inoltre, attraverso l’implementazione di questi sistemi avanzati si può ottimizzare anche l’uso di altre risorse, come i fertilizzanti, riducendo l’impatto ambientale delle pratiche agricole. 

Dal punto di vista delle risorse umane, infine, grazie alla capacità di automatizzare diverse attività agricole, come la raccolta delle colture o l’identificazione di parassiti, attraverso l’uso di robot dotati di visione computerizzate si ottiene un elevato grado di precisione e velocità nell’esecuzione di questi processi, selezionando le piante mature, riducendo la dipendenza dalla manodopera e migliorando l’efficienza complessiva del lavoro, grazie anche all’utilizzo di app dedicate al settore ortofrutticolo.Come detto in precedenza, però, la dotazione di queste macchine e la loro capacità di utilizzo potrebbe creare barriere di tipo economico e di know-how in quanto sia i costi di acquisto che la formazione specifica possono essere difficili da affrontare per le realtà agricole di piccole dimensioni.

Previsione della domanda e ottimizzazione della catena di distribuzione

Ultimo ma non meno importante risvolto positivo nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale è quello di poter prevedere la domanda di prodotti ortofrutticoli e ottimizzare la catena di distribuzione. Analizzando i dati storici di vendita, le tendenze di mercato e altri fattori influenti, gli algoritmi previsionali possono stimare con precisione la richiesta futura di determinate tipologie di frutta e verdura. In questo modo, gli agricoltori possono quindi pianificare la produzione in modo più efficiente, evitando la sovrapproduzione, la carenza o la scarsità. In quest’ottica questa innovazione è in grado di suggerire anche i percorsi migliori relativi al trasporto, riducendo quindi i tempi di transito, ottenendo quindi una maggiore efficienza, minori costi e sprechi.