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L’Intelligenza Artificiale e l’analisi dei dati per migliorare le rese in agricoltura

IL RUOLO DELL’IA E DELL’ANALISI DEI DATI PUÒ SVOLGERE NELLA LOTTA ALL’ANGOSCIA DEGLI AGRICOLTORI

Mentre l’IA e l’analisi dei dati hanno visto una rapida adozione in agricoltura , gran parte di questi sono stati tangenziali e sono relegati alla gestione della catena di approvvigionamento e non necessariamente alle tecniche agricole in loco. Questo perché la pratica secolare dell’agricoltura è stata generalmente governata dall’intuizione piuttosto che da fatti concreti e freddi, ma questo sta cominciando a cambiare.

Agli agricoltori viene sempre più offerta l’ opportunità di impiegare pratiche agricole intelligenti con l’aiuto di queste tecnologie emergenti. Queste trasformazioni digitali non stanno solo migliorando la gestione delle aziende agricole, ma anche altre misure per migliorare la redditività e la stabilità sul campo.

Ad esempio, mentre IBM ha elaborato approfondimenti agronomici attuabili per gli agricoltori, tra cui previsioni sul rischio di infestanti e informazioni critiche relative al clima, Microsoft ha anche abilitato tecniche di agricoltura uniche abilitate ai dati usando Azure FarmBeats .

“I sistemi informativi intelligenti possono aiutare notevolmente gli agricoltori ad adottare pratiche efficienti sia in loco che al di fuori di essa”, afferma Sanjay Borkar, CEO e cofondatore di FarmERP con sede in Maharashtra . “Ciò include stime di rendimento, operazioni agricole predittive, analisi di costi e finanziari, nonché l’aspetto della domanda e dell’offerta delle operazioni”, aggiunge.

L’agricoltura è ancorata a molti fattori che sono spesso fuori dal nostro controllo – condizioni meteorologiche, parassiti, condizioni di mercato, ecc. – e l’analisi dei dati basata sull’intelligenza artificiale può aiutare gli agricoltori a evitare disavventure costose che sono il risultato di informazioni imprecise, aiutandole a diventare più efficiente e risparmia sui costi. In effetti, secondo un rapporto , il valore dell’IA in agricoltura dovrebbe raggiungere i $ 4 miliardi entro il 2026.

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Ecco alcuni dei modi in cui l’IA e l’analisi dei dati possono svolgere un ruolo cruciale nell’affrontare il disagio degli agricoltori:

Gestione delle aziende basata sui dati
L’intelligenza artificiale e altre tecnologie emergenti possono automatizzare determinate attività agricole, consentendo riduzioni dei costi e un migliore processo decisionale. Non solo eliminano la necessità di agronomi e consulenti superflui, ma aiutano notevolmente gli agricoltori a gestire le pratiche critiche di gestione delle aziende agricole.

“L’agricoltura richiede una profonda conoscenza e comprensione della diversa natura delle colture e delle pratiche corrispondenti che devono essere seguite”, afferma Borkar. “È qui che interviene la tecnologia, aumentando l’efficienza degli agricoltori, mitigando vari rischi e consentendo loro di gestire le loro colture in modo più efficace”, aggiunge.

Tuttavia, sebbene le tecnologie emergenti abbiano molte promesse quando si tratta di potare l’agricoltura moderna, il settore soffre probabilmente di problemi di dati a un livello molto basilare e granulare. Volume elevato e complessità dei dati possono essere generati ogni giorno attorno a modelli meteorologici, rapporti sul suolo e altro ancora, ma questi pongono ulteriori sfide nell’attuazione senza soluzione di continuità dell’agricoltura di precisione. Elabora Venkat Maroju, CEO di SourceTrace, con sede nel Massachusetts :

“Non disponiamo di dati sugli agricoltori, sulle loro tendenze di coltivazione, sui rendimenti previsti o sui loro profili finanziari. A livello sistemico, ora sentiamo fortemente la necessità di uno stack agricolo nazionale che disponga di dati sul suolo, sulla domanda e sulle proiezioni dell’offerta e renderà liberamente disponibili dati su determinate risorse: catene del freddo, magazzini, mercati, ecc. ”

Integrazione di approfondimenti basati su immagini
L’adozione di strumenti per tracciare e raccogliere dati, in particolare immagini basate sui droni, dalle aziende agricole per il supporto al processo decisionale critico hanno accelerato l’agricoltura di precisione. I metodi tecnologici per monitorare le colture e scansionare i campi hanno aiutato gli agricoltori a formulare previsioni meteorologiche cruciali, elaborare sistemi di rilevamento precoce per le malattie e altro ancora.

Ad esempio, la società europea Aerialtronics utilizza droni, AI, IoT e tecnologia di visione artificiale per fornire analisi delle immagini in tempo reale. Questo può essere utilizzato dagli agricoltori per il rilevamento delle malattie preelaborando immagini di foglie, identificazione della preparazione delle colture e gestione del campo, in particolare per quanto riguarda l’allocazione delle risorse. Un’altra società chiamata SenseFly aiuta anche nella previsione della resa pre-raccolta attraverso le prime valutazioni di crescita.

Un’altra società chiamata Blue River Technology utilizza la visione artificiale e l’intelligenza artificiale per costruire una “macchina intelligente” progettata per rilevare, identificare e prendere decisioni critiche intorno a ogni impianto in un campo.

Affrontare le sfide finanziarie in agricoltura
Secondo Maroju, dati migliori aiuteranno gli attori agricoli a diventare meno reazionari e più pronti per il futuro. “Immagina una piattaforma che contiene dati su agricoltori, mezzadri e braccianti terrieri! L’intelligenza artificiale e altri strumenti di dati possono essere utilizzati per analizzare le tendenze micro e macro e possono essere collegati con istituzioni finanziarie, DBT e consentiranno di pianificare il riallineamento strutturale “, afferma.

Esistono miriadi di altri modi in cui la tecnologia può essere sfruttata per alleviare lo stress finanziario per gli agricoltori. Secondo questo rapporto , IBM ha sviluppato un’esclusiva soluzione guidata dall’intelligenza artificiale per affrontare le assicurazioni delle colture e le sfide del credito. Le applicazioni di valutazione cognitiva delle fattorie di credito che determinano la quantità di rendimento che un agricoltore è suscettibile di produrre vengono utilizzate per effettuare stime accurate del loro merito creditizio.

Un’altra applicazione, utilizzata da FarmERP, può aiutare gli agricoltori ad aumentare la loro capacità di acquisto e vendita. “Inoltre, forniamo loro vari servizi di analisi dei costi, in modo che possano allocare i fondi esistenti nel modo più efficiente”, afferma Borkar.

prospettiva
Sebbene l’IA e l’analitica dei dati non siano ancora stati ampiamente adottati nell’agricoltura – specialmente in India – ha molte potenzialità per trasformare gli agricoltori in reali entità commerciabili e dare ai loro prodotti un marchio in grado di comandare prezzi migliori. L’integrazione digitale delle attività agricole quotidiane degli agricoltori, sebbene promettente, richiederà determinate misure per affrontare prima le sfide esistenti relative ai dati.

“In tutto ciò, il ruolo del governo sarà quello di garantire il mantenimento della riservatezza dei dati”, afferma Maroju. “L’iniziativa del governo di riforma del mercato dipenderà anche da quanto velocemente e in modo affidabile possiamo condividere i dati sulla produzione e la sua qualità tra acquirenti e venditori”, aggiunge.

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