Sensoristica ed Intelligenza artificiale in ortoflorofrutticoltura

Coordinatori
Pasquale LOSCIALE (Dipartimento di Scienze del Suolo della Pianta e degli Alimenti (Di.S.S.P.A), Università degli Studi di Bari "Aldo MORO") pasquale.losciale@uniba.it

Luigi MANFRINI (Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-Alimentari (DISTAL), Alma Mater Studiorum Università di Bologna) luigi.manfrini@unibo.it

La spinta verso processi colturali sempre più sostenibili dal punto di vista economico, sociale ed ambientale, così come l’esigenza di produrre cibo per una popolazione in aumento e riserve sempre più scarse, induce a mettere a punto nuove strategie agronomiche innovative.
Mai come in questo momento, il comparto agricolo sta vivendo/subendo una complessa rivoluzione digitale che vede l’avvento di nuove tecnologie e sensoristica (prossimale e da remoto) capaci di acquisire in maniera accurata variabili di grande interesse, trasmettere dati in tempo reale a devices e DSS e comunicare tra loro attraverso la tecnologia IoT. La rilevante massa di dati raccolta risulta essere un’importante risorsa per:
(i) capire a fondo il comportamento degli agroecosistemi;
(ii) prevedere le reazioni in funzione di genotipo, ambiente e gestione colturale;
(iii) scegliere le strategie più efficienti in funzione delle risorse a disposizione e del target da raggiungere.
In pratica, e per forza di cose, si intravede il passaggio da una agricoltura “esigente” ad una agricoltura “resiliente” che, attraverso il monitoraggio e l’interpretazione delle risposte delle colture, tenda a ricalcolare il percorso per raggiungere l’obiettivo.
Nonostante questo alto potenziale, il rapido sviluppo di nuove tecnologie, la complessità dell’interpretazione congiunta delle diverse variabili, la gestione della grande (e disomogenea) mole di dati acquisita e, (non meno importante) un velato scetticismo verso queste nuove tecnologie dovuto, probabilmente, ad un uso non pienamente consapevole delle stesse, spinge alla costituzione di un gruppo di lavoro trasversale sulle tematiche della sensoristica, monitoraggio delle colture e dell’intelligenza artificiale.

Obiettivi

- Creare ed animare un network che integri i saperi e le competenze delle diverse aree scientifiche (incluse anche le scienze economiche e sociali laddove fosse possibile) e dei diversi attori operanti nel campo delle tematiche di digitalizzazione e sensoristica, plant modelling, big data management e applicazione di tecniche di precisione nelle colture orticole, floricole, viticole e frutticole, che limiti la frammentazione della ricerca a livello nazionale e ne ottimizzi gli obiettivi.
- Incrementare la conoscenza degli agro ecosistemi orticoli, floricoli, viticoli, frutticoli e delle interazioni esistenti nel proprio interno attraverso un approccio olistico che consideri il monitoraggio delle colture e la modellazione delle risposte attraverso l’utilizzo di sensoristica, big-data management ed Intelligenza artificiale.
- Individuare gap e problematiche che limitano l’adozione e la diffusione in ambito nazionale delle strategie di precisione e agricoltura digitale, per l’ottimizzazione della gestione colturale e proporre/promuovere soluzioni e priorità di ricerca per colmare tali distanze.
- Valorizzare e promuovere le tecnologie, le strumentazioni e l’analisi dei flussi di dati provenienti dagli ambienti produttivi, al fine di ottimizzare la gestione della coltura, adattandoli alle diverse realtà ambientali e colturali e alle disponibilità dei fattori di produzione.
- Approfondire l'utilizzo di strumenti hardware e software per l'ottimizzazione della gestione colturale in funzione della produttività, sostenibilità e qualità finale del prodotto.
- Promuovere l’integrazione tra mondo della ricerca, produttivo, policy makers e consumatori.
- Integrare e condividere le necessità e le priorità dei settori orto-floro-viti -frutticolo con le realtà commerciali e di ricerca al fine di creare una rete a differenti livelli necessaria a rispondere alle problematiche esistenti.

Possibili strumenti e azioni

1. Seminari, workshop, giornate tecniche, corsi di perfezionamento sui temi che riguardano gli obiettivi esposti. Esempi possono essere: adozione di sistemi di supporto decisionale per la gestione delle principali pratiche colturali e adattamento di questi alla variabilità ambientale che caratterizza il territorio italiano; miglioramento delle performance e redditività aziendali grazie all’ottimizzazione della gestione colturale e del suolo limitando l’utilizzo di input energetici e di manodopera etc.
2. Contribuire alla definizione e promozione di priorità di ricerca pubblica e privata nel settore dell’innovazione tecnologica e degli strumenti per le attività connesse alla gestione della coltura. Di prioritaria importanza sono le modalità di acquisizione delle informazioni a livello aziendale e le possibili modifiche delle tecniche di gestione a seconda delle reali necessità colturali.
3. Integrazione tra gruppi di ricerca e commerciali nazionali che si occupano di testing, sviluppo, e prove in campo di nuovi sistemi per il monitoraggio e la gestione colturale (Centri e gruppi di ricerca universitari, centri di ricerca nazionali, società ICT commerciali, etc.).
4. Interazione con gruppi internazionali sulle stesse tematiche fin qui riportate (WG on Decision Support Platform EUFRIN; Workgroup Mechanization, Digitization, Sensing and Robotics ISHS, Workgroup Precision Management of Orchards and Vineyards ISHS, etc.).