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L’intelligenza artificiale continua a espandersi a una velocità sorprendente, trovando nuove applicazioni in svariati settori. Tra questi, non è esente quello agricolo, dove le innovazioni si moltiplicano a velocità impressionanti. L’ultima arriva da Hsat, società londinese di intelligence agricola, che di recente ha infatti presentato una nuova piattaforma che unisce IA e agricoltura, prevedendo con precisione non solo l‘area di coltivazione e la resa delle colture, ma anche l’insorgenza di malattie, condizioni di siccità e inondazioni. 

Combinando una serie di sofisticati modelli di previsione, sviluppati e verificati su una vasta gamma di dati, la piattaforma – denominata Inference – utilizza immagini satellitari ad alta risoluzione per generare previsioni estremamente precise, sia a livello locale che globale.

IA e agricoltura insieme con Inference: come funziona?

Il cuore della tecnologia risiede proprio nella capacità di elaborare una mole impressionante di dati – oltre 1 petabyte (pari a quasi un milione di gigabyte) – con modelli che analizzano migliaia di miliardi di punti dati in poche ore, con un livello di dettaglio che gli consente di rilevare colture specifiche anche in condizioni ambientali difficili, come campi di piccole dimensioni o zone con scarsa visibilità satellitare.

Un aspetto distintivo di Inference è la sua capacità di raccogliere dati ground truth, cioè informazioni raccolte direttamente sul campo per addestrare i modelli di apprendimento automatico. Con una rete globale di oltre 1.000 operatori, che si estende dal Brasile al Bangladesh, Inference sta creando il più grande database di colture al mondo. Questa imponente raccolta di dati non solo consente la creazione di modelli di previsione agricola estremamente accurati, ma potrebbe contribuire anche a ridurre significativamente i costi per i produttori. 

Una piattaforma intuitiva per gli agricoltori

Al di là dell’elevata accuratezza, Inference è stata progettata per essere accessibile e facile da usare, anche per chi non ha competenze tecniche approfondite. Utilizzando semplicemente dispositivi mobili, gli agricoltori possono catturare migliaia di immagini dei loro raccolti, che vengono poi analizzate per rilevare segnali precoci di malattie. Grazie alla geolocalizzazione, ogni immagine viene poi mappata e collegata ai dati satellitari e meteorologici pertinenti. In questo modo, la piattaforma può individuare con precisione le colture a rischio, creare mappe a livello nazionale e fornire modelli predittivi sui rischi agricoli su larga scala.

Alcuni casi studio

Per avvalorare la precisione nel reperimento dei dati di Inference sono stati effettuati dei casi studio su tre colture in tre differenti Paesi, prendendo in considerazione tre differenti problematiche ambientali. 

Il primo è stato effettuato in una piantagione di cotone in Pakistan: i campi sono di piccole dimensioni, le condizioni meteorologiche sono spesso sfavorevoli e i confini non sono chiaramente definiti. Nonostante queste difficoltà, Inference ha rilevato la coltivazione del cotone su scala nazionale ancor prima che la piantagione fosse completata, fornendo ai produttori un vantaggio competitivo senza precedenti.

Il secondo ha riguardato l’orzo ed è stato effettuato in Francia, dove la coltura costituisce un elemento centrale per l’economia agraria locale. In questo caso, la piattaforma ha previsto la resa dell’orzo con una precisione del 97% mesi prima della raccolta, offrendo un vantaggio strategico fondamentale per la gestione delle risorse. 

In ultimo, è stata presa in esame la Thailandia con le sue coltivazioni di canna da zucchero. Qui, nonostante la difficoltà di monitoraggio dovuta alla scarsa reperibilità di informazioni a causa della costante copertura nuvolosa e della mancanza di dati ufficiali attendibili, Inference ha permesso di prevedere con successo le variazioni nella quantità di canna da zucchero disponibile con cinque mesi di anticipo, offrendo informazioni preziose per monitorare le oscillazioni di mercato.

Una tecnologia in espansione 

Sebbene ancora in fase di analisi e sperimentazione, la tecnologia di Inference rappresenta un importante passo avanti per il settore agricolo globale, tanto da essere già stata implementata in sei Paesi e distribuita in quattro continenti. In Italia non è ancora arrivata, ma nulla impedisce di credere che – se implementata – potrebbe rappresentare anche nel Bel Paese una svolta. IA e agricoltura ormai viaggiano insieme e, grazie a questo binomio, anche prevedere l’insorgenza di malattie sembra ormai alla portata di tutti.

 

Federica Del Vecchio
© fruitjournal.com