I droni che monitorano i campi per individuare le erbe infestanti e i robot che prendono di mira e curano le malattie delle colture possono sembrare fantascienza, ma in realtà stanno già accadendo, almeno in alcune aziende agricole sperimentali. I ricercatori del PhenoRob Cluster of Excellence dell’Università di Bonn stanno lavorando per portare avanti la digitalizzazione intelligente dell’agricoltura e hanno ora pubblicato un elenco delle questioni di ricerca che dovranno essere affrontate in via prioritaria in futuro. Il loro articolo appare sull'European Journal of Agronomy .
Se oggi la Terra nutre oltre 8 miliardi di persone è grazie, non ultimo, alla moderna agricoltura ad alte prestazioni. Tuttavia, questo successo ha un costo elevato. Gli attuali metodi di coltivazione minacciano la biodiversità, mentre la produzione di fertilizzanti sintetici genera gas serra e i prodotti chimici agricoli inquinano le acque e l'ambiente.
Molti di questi problemi possono essere mitigati utilizzando metodi più mirati, ad esempio applicando erbicidi solo a quelle zone di un campo in cui le erbacce stanno effettivamente diventando un problema piuttosto che trattare l’intera area. Altre possibilità sono quella di trattare individualmente le colture malate e di applicare il fertilizzante solo dove è realmente necessario. Tuttavia, strategie come queste sono estremamente complicate e praticamente impossibili da gestire su larga scala con mezzi convenzionali.
"Una risposta potrebbe essere quella di utilizzare tecnologie digitali intelligenti", spiega Hugo Storm, membro del PhenoRob Cluster of Excellence. L'Università di Bonn ha collaborato con il Forschungszentrum Jülich, l'Istituto Fraunhofer per gli algoritmi e il calcolo scientifico di Sankt Augustin, il Centro Leibniz per la ricerca sul paesaggio agricolo di Müncheberg e l'Istituto di ricerca sulla barbabietola da zucchero di Göttingen su un progetto su larga scala volto a rendere l'agricoltura più efficiente e più rispettoso dell'ambiente utilizzando le nuove tecnologie e l'intelligenza artificiale (AI).
I ricercatori provengono da diversi campi, tra cui l’ecologia, le scienze vegetali, le scienze del suolo, l’informatica, la robotica, la geodesia e l’economia agricola. Nel loro documento di sintesi pubblicato di recente, definiscono i passi che ritengono debbano essere affrontati come priorità a breve termine.
"Abbiamo identificato alcune domande chiave della ricerca", afferma Storm. Uno di questi riguarda il monitoraggio dei terreni agricoli per individuare in tempo reale eventuali carenze di nutrienti, crescita di erbe infestanti o infestazioni di parassiti. Le immagini satellitari forniscono una panoramica approssimativa, mentre i droni o i robot consentono un monitoraggio molto più dettagliato. Quest'ultimo può coprire sistematicamente un intero campo e persino registrare lo stato delle singole piante.
"Una difficoltà sta nel collegare insieme tutte queste informazioni", dice Sabine Seidel, collega di Storm, che insieme a lui ha coordinato la pubblicazione:"Ad esempio, quando sarà sufficiente una bassa risoluzione? Quando sarà necessario diventare più dettagliati? Come è necessario che i droni volino per ottenere la massima efficienza nel dare un'occhiata a tutte le colture, in particolare a quelle a rischio?"
I dati ottenuti forniscono un quadro della situazione attuale. Tuttavia, agli agricoltori interessa soprattutto valutare le diverse strategie possibili e le loro possibili implicazioni:quante erbe infestanti può sopportare la mia coltura e quando è necessario intervenire? Dove devo applicare il fertilizzante e quanto dovrei metterne? Cosa accadrebbe se utilizzassi meno pesticidi?
"Per rispondere a domande come queste, devi creare copie digitali dei tuoi terreni agricoli, per così dire", spiega Seidel. "Ci sono diversi modi per farlo. Qualcosa che i ricercatori devono ancora scoprire è come combinare i vari approcci per ottenere modelli più accurati." È inoltre necessario sviluppare metodi adeguati per formulare raccomandazioni di azione basate su questi modelli. Le tecniche prese in prestito dall'apprendimento automatico e dall'intelligenza artificiale hanno un ruolo importante da svolgere in entrambe queste aree.
Tuttavia, se si vuole che la produzione agricola abbracci davvero questa rivoluzione digitale, anche le persone che la metteranno effettivamente in atto – gli agricoltori – dovranno essere convinte dei suoi benefici. "In futuro dovremo concentrarci maggiormente sulla questione di quali condizioni siano necessarie per garantire questa accettazione", afferma il professor Heiner Kuhlmann, geodeta e uno dei due relatori del Cluster of Excellence insieme al capo del suo gruppo di robotica. Cyrill Stachniss.
"Si potrebbero offrire incentivi finanziari o fissare limiti legali sull'uso dei fertilizzanti, per esempio." Oggigiorno l'efficacia di strumenti come questi, da soli o in combinazione, può essere valutata anche utilizzando modelli computerizzati.
Nel loro articolo i ricercatori di PhenoRob dimostrano anche con esempi ciò che le tecnologie attuali sono già in grado di fare. Ad esempio, è possibile creare un "gemello digitale" di aree coltivate e alimentare un flusso costante di vari tipi di dati con l'aiuto di sensori, ad esempio per rilevare la crescita delle radici o il rilascio di composti gassosi di azoto dal suolo.
"A medio termine, ciò consentirà di adattare i livelli di fertilizzante azotato applicati alle esigenze delle colture in tempo reale, a seconda di quanto ricco di nutrienti è un particolare punto", aggiunge il professor Stachniss. In alcuni luoghi, quindi, la rivoluzione digitale in agricoltura è già più vicina di quanto si possa pensare.
Ulteriori informazioni: Hugo Storm et al, Priorità di ricerca per sfruttare le tecnologie digitali intelligenti per una produzione agricola sostenibile, European Journal of Agronomy (2024). DOI:10.1016/j.eja.2024.127178
Fornito dall'Università di Bonn
