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    Colture speciali raccolte a mano mature per tecniche di agricoltura di precisione

    Le tecniche di agricoltura di precisione potrebbero avere sostanziali benefici finanziari per i produttori di colture speciali raccolte a mano, secondo un nuovo articolo di Richard Sowers, un professore di ingegneria e di matematica presso l'Università dell'Illinois. Il recente alunno dell'Illinois Devasia Manuel, attualmente un ricercatore di machine learning con Google e il coautore di Sowers nello studio, ha sviluppato un modello matematico che ha determinato il momento ottimale per il trasporto delle fragole di un coltivatore dal campo alla cella frigorifera. Credito:L. Brian Stauffer

    Cronometrare la raccolta e il trasporto di prodotti altamente deperibili, raccolti a mano come le fragole in modo che questi prodotti delicati raggiungano i consumatori al massimo del sapore e della freschezza è una danza intricata che associa Madre Natura al lavoro manuale.

    Però, molte delle tecniche e tecnologie di "agricoltura intelligente" che aiutano i coltivatori a raccogliere più di ciò che seminano più velocemente e in modo più efficiente si sono concentrate principalmente su colture a file come mais e soia, aggirando i coltivatori di prodotti freschi di alto valore.

    "Le grandi macchine utilizzate per la raccolta di colture a file come il grano, mais e soia forniscono una piattaforma naturale per migliorare l'efficienza, "ha detto Richard Sowers, un professore di ingegneria dei sistemi industriali e aziendali e di matematica presso l'Università dell'Illinois. "Però, la storia è radicalmente diversa in alto valore, raccolti a mano come le fragole, che può essere molte volte più prezioso per acro del mais. Con raccolti raccolti a mano, l'agricoltura di precisione è molto indietro".

    "Cento acri di mais possono avere un valore di soli 800 dollari, 000, mentre lo stesso numero di acri piantati a fragole può valere $ 7,5 milioni, " disse Devasia Manuel, un recente alunno dell'Illinois. "Ancora, le raccoglitrici di fragole utilizzano tecniche agricole di precisione poco o nulla. È abbastanza sorprendente".

    Manuele, attualmente un ricercatore di machine learning con Google, è stato l'autore principale di un articolo con Sowers che ha esplorato un modello matematico per determinare il momento ottimale per il trasporto di un raccolto di fragole dal campo alla cella frigorifera.

    La metodologia di Sowers e Manuel è descritta in un articolo pubblicato sulla rivista Modellazione delle risorse naturali .

    Seminatori e Manuel, poi uno studente laureato all'Illinois, hanno osservato i lavoratori che raccolgono fragole nelle fattorie Crisalida a Oxnard, California. L'algoritmo dei ricercatori ha esplorato il deterioramento che il coltivatore potrebbe subire se inviasse camion parzialmente carichi alle stazioni di raffreddamento, piuttosto che aspettare che i loro camion siano stati caricati al massimo per trasportare la frutta in celle frigorifere.

    I frutti raccolti a mano come le fragole iniziano a marcire subito dopo essere stati raccolti, e il valore di mercato del raccolto può diminuire fino al 10% all'ora se il prodotto raccolto rimane al sole caldo in attesa di essere trasportato in un magazzino refrigerato, disse seminatori.

    "I coltivatori vorrebbero trasportare i loro raccolti alle stazioni di raffreddamento secondo una politica ottimale, ma quella politica deve riflettere un compromesso tra la perdita di qualità e il tasso di raccolto, " disse Seminatori.

    A differenza delle colture meccanizzate, la raccolta delle colture raccolte a mano varia da lavoratore a lavoratore e in base all'ora del giorno poiché i lavoratori si surriscaldano e si affaticano, i ricercatori hanno notato nello studio.

    "Se i tuoi dipendenti prelevano il 90% di un carico in soli 15 minuti e poi rallentano a causa del caldo, avrebbe senso portare il carico in una cella frigorifera anche se il camion è solo parzialmente pieno, " Disse Sowers. "Questo è un quadro molto semplificato, ma è quello a cui stavamo cercando di arrivare. Abbiamo pensato a come modellare questi compromessi e fatto alcune ottimizzazioni e simulazioni, e abbiamo scoperto che potrebbero essere possibili risparmi significativi."

    I seminatori hanno rifiutato di citare i valori in dollari perché i loro risultati erano teorici e il modello avrebbe dovuto essere calibrato sui dati effettivi del raccolto e del deterioramento dei coltivatori.

    Però, i risultati sono stati incoraggianti, Seminatori ha detto, e le potenziali ricompense finanziarie dovrebbero motivare ricercatori e produttori di colture a esplorare opportunità per applicare tecniche di agricoltura di precisione alla gestione delle colture raccolte a mano e speciali.


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