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L’allevamento diventa “smart” con l’Intelligenza Artificiale

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Negli ultimi anni di forte digitalizzazione, anche il settore zootecnico e agricolo hanno visto l’avvento di nuove tecnologie innovative che possono affiancare allevatori e agricoltori nella gestione delle proprie aziende.

Le tecnologie che si basano su sistemi di Intelligenza Artificiale “mimano” capacità tipiche degli uomini attraverso l’applicazione di algoritmi che svolgono determinati compiti e che possono essere integrati in software, app e altri tipi strumenti.

L’Intelligenza Artificiale ha favorito l’introduzione del machine learning, del deep learning e delle analisi predittive, un insieme di strumenti e discipline a cui ci riferiamo in genere come “Data Science”.

Oggi parliamo dell’utilizzo di tecnologie sviluppate su sistemi di Intelligenza Artificiale nell’ambito dell’industria zootecnica e agricola.

Sul mercato è presente una vasta scelta di software sviluppati con lo scopo di facilitare il processo di raccolta dati nelle aziende agricole di tutto il mondo. Il processo è reso possibile grazie a programmi di facile accesso che utilizzano algoritmi creati specificamente per svolgere determinati compiti. Le aziende agricole e zootecniche più avanzate utilizzano questi sistemi per tenere traccia delle performance individuali di ogni animale nell’arco di tutta la sua vita.

Tecnologie per la raccolta dati sviluppate da Farm4Trade

  • Farm Management App e Suite per la Produttività degli Allevamenti
  • PhAID– Software di Intelligenza Artificiale per l’identificazione animale
  • ADAL –  Software per la rilevazione automatica di lesioni al macello

Principali applicazioni delle tecnologie basate su Intelligenza Artificiale in agricoltura e allevamento 

L’utilizzo di questi software rende la vita più facile agli allevatori e agli agricoltori. I dati che vengono raccolti non vanno solo a beneficio delle aziende agricole e zootecniche, ma sono utili anche agli Istituti di Ricerca, aziende e molti altri portatori di interesse per dedurre informazioni che possono aiutare le gli allevatori e agricoltori di tutto il mondo a prendere decisioni più informate per la gestione degli animali o delle coltivazioni.

Vediamo alcuni esempi.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in Agricoltura

  • Il miglioramento della qualità dei mangimi attraverso l’utilizzo robot e automazioni è molto efficiente, rende più veloci le operazioni di raccolta rispetto ai metodi tradizionali. In più, le macchine automatizzate sono in grado di calcolare con altissima precisione l’umidità dei cereali così come degli altri tipi di colture. 
  • Un’applicazione importante dell’intelligenza artificiale che deriva da quella appena descritta, consente di fornire indicazioni sulla formulazione degli ingredienti per preparare le razioni di mangime per ovini, bovini, caprini e altri tipi di bestiame. 
  • L’implementazione di strumenti robotici per contrastare le piante infestanti e resistenti agli erbicidi, di grande impiccio per gli agricoltori, consente di individuare e trattare soltanto determinate specie di piante. In questo modo, l’agricoltore riesce a contenere i costi: utilizzando algoritmi di computer vision si possono quindi individuare solo le piante infestanti di interesse.
  • Una migliore gestione delle risorse idriche grazie a sistemi per l’irrigazione centralizzati e automatizzati. Questi sistemi migliorano la gestione delle operazioni di irrigazione, riuscendo a raggiungere ogni angolo dei campi. La quantità di acqua utilizzata è nota e il tempo di irrigazione è preimpostato sull’inizio e la fine dell’intervallo.  
  • Anche se ancora in fase di sviluppo, gli algoritmi per il monitoraggio della qualità del suolo vengono utilizzati per determinare le proprietà del terreno prima di metterlo a coltura. Le rilevazioni vengono spesso effettuate anche insieme a tecnologie che fanno uso di droni. I dati vengono quindi analizzati da esperti agronomi in base ai risultati forniti dal programma e sono comparabili a quelli che si ottengono attraverso le tradizionali analisi di laboratorio.
  • I modelli predittivi si applicano invece principalmente alle previsioni meteo, che indicano quali sono i momenti migliori per la semina e per le altre attività sui campi.  

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in Allevamento

  • Le rilevazioni satellitari hanno una caratteristica unica, che è quella di non necessitare dell’intervento di un operatore per catturare le immagini dell’area che si intende monitorare, mentre le tecnologie di telemetria GPS consentono di tracciare e localizzare gli animali ovunque essi si trovino. Chiunque può rilevare la posizione di un capo, una mandria o un gregge comodamente dalla fattoria o da qualsiasi luogo, semplicemente impostando l’applicazione secondo i parametri desiderati. 
  • Applicazioni e servizi di raccolta e analisi dati per smartphone e desktop che integrano sistemi di intelligenza artificiale, come le nostre Farm Management app e la Suite per la Produttività, che sono pensate per ottimizzare la raccolta dati negli allevamenti, migliorare la qualità dei mangimi, migliorare la performance economica complessiva e la qualità dei prodotti. 
  • Miglioramento della salute degli animali e della sicurezza alimentare, ad esempio attraverso strumenti come ADAL, un innovativo sistema di Intelligenza Artificiale per l’acquisizione automatizzata di immagini delle carcasse al macello su cui l’algoritmo è in grado di identificare diversi tipi di lesioni legate a patologie o ad altri fattori. Questo sistema innovativo è in grado di acquisire, analizzare e catalogare le immagini e fornire i risultati, tutto online, in cloud e in tempo reale. ADAL è la prima tecnologia del suo genere che applica tecniche di deep learning all’analisi delle immagini.
  • Identificazione tracciabilità, con l’obiettivo di migliorare la salute e il welfare animale e garantire la qualità e l’affidabilità dei prodotti di derivazione animale. Il nostro progetto PhAID è un sistema di riconoscimento contactless, basta inquadrare il capo con la fotocamera perché il sistema riconosca l’animale. Questa tecnologia innovativa è in grado di identificare univocamente i bovini con un’accuratezza molto elevata ed è in fase di sviluppo anche per altre specie di animali. 

Per riassumere, l’intelligenza artificiale e il machine learning rendono più agevoli la raccolta e l’interpretazione dei dati, facilitano il monitoraggio delle attività, consentono di analizzare le performance economiche, contribuiscono a migliorare la salute animale e la qualità del suolo. Una serie di caratteristiche che possiamo condensare nell’espressione “Smart Farming”.

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