L’agroalimentare è uno dei settori strategici per l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Lo dice anche l’AI Continent dell’UE. L’intelligenza artificiale apre una nuova era per l’agricoltura?
Il piano d’azione AI Continent lanciato dalla Commissione Europea individua nel settore agroalimentare uno dei campi strategici in cui promuovere le applicazioni di intelligenza artificiale. L’obiettivo è quello di sviluppare l’innovazione digitale in un settore, come quello primario, in rapido sviluppo che, proprio grazie alla tecnologia, può ammodernarsi e vincere le sue sfide di crescita e sostenibilità.
In questo scenario l’intelligenza artificiale rappresenta uno straordinario volano di sviluppo. Non a caso, negli ultimi anni si parla con insistenza di smart farming e di agricoltura di precisione, ovvero di quell’approccio gestionale che punta a tenere sotto controllo le tante variabili della pratica agricola per arrivare a decisioni efficienti e precise.
Secondo il professore Paolo Gay, ordinario presso il dipartimento di Scienze Agrarie Forestali e Alimentari (DISAFA) dell’Università degli Studi di Torino, «con le sue ultime azioni normative, l’Unione Europea ha dimostrato di guardare con molto interesse alla relazione tra AI e settore primario. Un rapporto fondamentale per un’agricoltura sempre più efficiente e sviluppata».
L’applicazione dell’intelligenza artificiale in agricoltura
L’agricoltura è un mondo dalla grande variabilità, a causa delle mutevoli condizioni del clima, del suolo, del terreno e della presenza di microbi, insetti e parassiti che incidono sulle performance dei raccolti. In questo gli algoritmi di AI garantiscono una migliore predizione dei risultati, rispetto a quanto i metodi previsionali tradizionali riescano a fare.
Come evidenza sempre il Prof. Paolo Gay, infatti, tutte le varie tipologie di intelligenza artificiale possono aiutare il settore. «L’AI generativa (quella basata sui Large Language Model) permette un supporto sempre più importante per le decisioni, grazie alla facilità d’uso dei suoi algoritmi e alla sua capacità di analizzare i dati, elaborarli e misurarli. L’AI analitica, invece, ha diverse applicazioni nel campo dell’image detection – prosegue Gay – nel riconoscimento delle immagini (come piante infestanti, classificazione dei frutti, ecc..). Tutte tecniche che si basano sullo sviluppo della sensoristica avanzata, con il suo potere di raccogliere set di dati sempre più complessi».
AI in agricoltura: le applicazioni concrete
Secondo l’Osservatorio Smart AgriFood del Politecnico di Milano, il settore dell’Agricoltura 4.0 dal 2017 al 2023 è cresciuto più del 10% ogni anno, con una contrazione nel 2024 dell’8% dovuta principalmente alla riduzione degli incentivi pubblici per la digitalizzazione. L’applicazione degli algoritmi di AI è sempre più comune in tutti i vari passi della filiera.
Durante la coltivazione il riconoscimento visivo dei modelli di intelligenza artificiale può aiutare a individuare le patologie delle piante, le problematiche relative alla concimazione, all’irrigazione o alle infestazioni dei parassiti, consentendo interventi appropriati e tempestivi.
Durante la raccolta, poi, entra in campo la robotica avanzata, basata sull’AI che permette di automatizzare i processi, efficientare i passaggi e controllare la qualità dei prodotti, grazie alla comparazione con pattern e set estesi di dati. In quest’ultimo passaggio, gli algoritmi di AI sono un valido ausilio per la selezione dei prodotti, tradizionalmente effettuata a mano, ma che i macchinari possono effettuare autonomamente, grazie a software che scartano i prodotti per dimensioni, forma, colore o altre caratteristiche.
Nelle fasi di prevendita, inoltre, l’AI rende più smart e digitalizzata la logistica e il processo di confezionamento. Notevole è anche l’applicazione dell’intelligenza artificiale nei momenti di immissione dei prodotti sul mercato. Qui gli algoritmi supportano i processi di marketing, il targeting, la gestione delle scorte (con importanti benefici nella lotta agli sprechi e nella sostenibilità) e il tracciamento lungo la filiera, con l’utilizzo della blockchain e dell’Edge AI, ovvero l’elaborazione degli algoritmi di AI su hardware locali (computer, smartphone, tablet, ecc.) e non su cloud decentralizzati.
L’intelligenza artificiale ha fatto il proprio ingresso anche nelle Tenute del Cerro, società agricola e vitivinicola di Montepulciano, in provincia di Siena, di proprietà del Gruppo Unipol. Grazie all’adozione di un selettore ottico automatico di ultima generazione è possibile analizzare gli acini e distinguere in tempo reale quelli migliori da quelli da scartare. La tecnologia ci permette di selezionare l’uva con una precisione superiore all’occhio umano, raggiungendo livelli di accuratezza che arrivano al 90%.
Intelligenza artificiale in agricoltura: tra rivoluzione e futuro
Siamo, dunque, dinnanzi a una nuova rivoluzione in campo agricolo? È paragonabile quello che stiamo vivendo alle rivoluzioni del secolo scorso realizzate dalle macchine, dalla chimica e dall’informatica? Secondo il professore Paolo Gay è ancora presto per rispondere a queste domande. «L’AI potrebbe essere apripista di una nuova era – sottolinea – ma questo dipenderà dai risultati che conseguirà e dai suoi effetti concreti. Con il tempo capiremo se l’apporto dell’AI può portare a un’agricoltura 5.0 o a una semplice appendice di quella 4.0, basata sui dati e sull’Internet of things».
Altro capitolo ancora da scrivere riguarda i riflessi che l’AI può avere nel campo della guida autonoma dei mezzi agricoli e dell’uso dei macchinari adoperati nei campi. «Questo è un aspetto sicuramente importante in termini di efficienza operativa delle aziende agricole e di sicurezza dei lavoratori. Ovviamente, rimangono ancora da affrontare diversi nodi normativi relativi proprio al tema della sicurezza».
La situazione in Italia
Il nostro comparto agricolo è caratterizzato da una dimensione media delle aziende molto inferiore rispetto a quella degli altri paesi. In Italia, secondo l’ISTAT, la superficie agricola utilizzata (Sau) è di circa 12,5 milioni di ettari e la dimensione media è di 10,5 ettari di Sau (la media UE è di 15-20 ettari). Questo ha un riflesso anche nelle politiche di digitalizzazione, più complesse nelle microimprese, rispetto alle grandi aziende, che presentano capitali umani e finanziari più idonei ad affrontare la transizione digitale. «Chiaramente la diffusione dei nuovi strumenti di AI pone una riflessione sulla formazione digitale degli operatori agricoli, sempre più necessaria nei vari stadi della filiera», conclude il Prof. Paolo Gay. E questo è ancora più importante in un paese come il nostro, in cui, secondo i dati ISMEA, solo il 7,5% delle aziende agricole è condotto da under 35. I programmi di upskilling e reskilling sono indispensabili per non perdere competitività e affrontare la sfida globale dell’intelligenza artificiale. Servono idee, metodi e anche soldi per un settore come quello agroalimentare (dall’azienda agricola alla tavola) che ancora oggi rappresenta ben il 15% del PIL nazionale.
