ecco le applicazioni più interessanti

Il settore agroalimentare, uno dei pilastri dell’economia italiana, sta vivendo una fase di profonda trasformazione guidata dall’innovazione digitale. Tra le tecnologie emergenti, l’intelligenza artificiale (AI) si sta affermando come un elemento di discontinuità capace di ridefinire processi, ottimizzare risorse e aprire nuove frontiere per la sostenibilità e la competitività.

Un recente webinar organizzato dagli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano ha esplorato a fondo le molteplici applicazioni dell’AI nel comparto agrifood, offrendo una panoramica aggiornata sulle tendenze in atto e sui casi concreti di successo.

Come ha sottolineato Cosimo Pacciani, ricercatore dell’Osservatorio Smart Agrifood, “non è una novità che si senta sempre parlare di più di intelligenza artificiale nel settore agroalimentare. Sono tantissime le fonti, istituzionali e non, che stanno si stanno occupando attivamente del tema, e che in particolare evidenziano come l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando il settore agroalimentare”. L’interesse verso l’AI nel settore non è quindi un fenomeno isolato, ma parte di una tendenza globale che vede in questa tecnologia un potente strumento per affrontare le sfide di un mercato sempre più complesso ed esigente.

L’AI in ambito agricolo: precisione, protezione e previsioni intelligenti

Nel contesto specifico dell’agricoltura l’AI si sta rivelando un alleato prezioso per promuovere l’agricoltura di precisione, in grado di ottimizzare l’uso degli input, proteggere le colture e migliorare le rese.

Gli ambiti di applicazione più rilevanti includono la gestione delle attività in campo, la protezione delle colture e il controllo dei fattori di produzione agricola.

L’AI, integrata con sensori, droni e sistemi di analisi di dati, permette agli agricoltori di monitorare in tempo reale lo stato delle coltivazioni, prevedere l’insorgere di malattie o infestazioni parassitarie e intervenire in modo mirato, riducendo l’uso di agrofarmaci e fertilizzanti.

I sistemi di data exploration & prediction si distinguono come una delle classi di soluzioni AI più diffuse nel settore agricolo, utilizzate per la previsione delle condizioni meteorologiche, l’analisi del suolo e la previsione di malattie.

Un esempio concreto di questa applicazione è il “Progetto Tech4You” in Calabria, focalizzato sullo sviluppo di un sistema di allerta del rischio siccità attraverso l’integrazione di algoritmi di AI in un software di previsione meteo-idrologica a scala stagionale.

Come ha spiegato Pacciani, questo tipo di soluzioni mira a “ridurre la discrepanza che esiste al momento tra le osservazioni e la previsione degli eventi climatici”.

Un altro ambito cruciale è quello della gestione degli input tecnici e dell’acqua, dove i sistemi di decision support & optimization giocano un ruolo fondamentale.

Il caso di “Golden Grove Nursery” in Australia illustra come l’AI possa analizzare i dati provenienti da sensori nel terreno per misurare i volumi di acqua necessari per l’irrigazione, portando a un risparmio significativo delle risorse idriche.

La protezione delle colture beneficia enormemente dall’AI attraverso sistemi di image & video analysis, capaci di identificare precocemente la presenza di parassiti o malattie. L’esperienza delle università di Parma e Modena e Reggio Emilia nel monitoraggio della cimice marmorata con droni e modelli di AI, raggiungendo un’accuratezza del 97%, ne è una testimonianza. Pacciani ha evidenziato come in questo caso “fondamentalmente l’AI non automatizza il volo dei droni, ma viene utilizzata per lavorare sulle immagini che i droni producono”. Infine, anche l’utilizzo di intelligent objects come droni capaci di identificare e catturare insetti nocivi nelle serre, come nel caso del progetto della TU Delft nei Paesi Bassi, rappresenta una frontiera avanzata dell’applicazione dell’AI in agricoltura.

L’AI per l’industria agroalimentare: qualità, tracciabilità e nuove opportunità di mercato

Nell’industria agroalimentare l’AI si concentra principalmente sul controllo della qualità e della sostenibilità delle produzioni, sul miglioramento della gestione delle attività logistiche e sull’innovazione di prodotto e l’analisi di mercato.

Anche in questo contesto i sistemi di data exploration & prediction si confermano tra le soluzioni più rilevanti. Un esempio emblematico è l’adozione di piattaforme basate su AI da parte del Consorzio di Tutela della Mozzarella di Bufala Campana DOP per individuare e prevenire frodi alimentari attraverso la verifica di riferimenti sul web.

Come ha spiegato Pacciani, questa piattaforma è “in grado, grazie ad alcune tecniche di scraping, di verificare sul web se ci sono se sono presenti dei riferimenti alla mozzarella di bufala campana DOP, identificando poi eventuali contraffazioni ed imitazioni”.

Il monitoraggio dei parametri ambientali durante lo stoccaggio e la logistica è un altro ambito in cui l’AI apporta benefici significativi, come dimostra il caso di Melinda che utilizza algoritmi di AI per ottimizzare i consumi energetici.

I sistemi di decision support & optimization trovano applicazione nella gestione delle eccedenze e degli sprechi alimentari, come illustrato dall’esperienza di Albertsons negli Stati Uniti, che utilizza una piattaforma AI per analizzare i dati di acquisto e suggerire una gestione delle scorte più efficiente.

La creazione di nuovi ingredienti e ricette, insieme all’analisi dei dati sui consumatori, rappresenta un’ulteriore frontiera dell’AI nel settore food & beverage, con l’Università di Lovanio e Heineken che hanno sviluppato modelli di AI per prevedere il gradimento dei consumatori e migliorare l’innovazione di prodotto. Pacciani ha citato l’esempio di Heineken, dove una piattaforma di intelligenza artificiale generativa “lavora su dataset importanti che coprono diversi argomenti, dai consumatori al brand, ai prodotti stessi, alle risposte di mercato, alle fluttuazioni del mercato, che permette di dare velocemente delle risposte dettagliate”.

Anche i sistemi di process orchestration contribuiscono a migliorare l’efficienza e la qualità, come nel caso del produttore di caffè brasiliano Expocacer, che ha integrato sensori AI nei macchinari per monitorare la produzione e ottimizzare la manutenzione.

C’è poi l’applicazione di audio analysis systems per il monitoraggio dello stato di salute degli animali negli allevamenti, come nel caso del riconoscimento della tosse dei maiali nel Regno Unito e in Irlanda. Qui si evidenzia la versatilità dell’AI nel rispondere a esigenze specifiche del settore zootecnico.

AI per l’Agrifood: un percorso in continua evoluzione

Nonostante le promettenti applicazioni, l’adozione dell’AI nel settore agrifood non è priva di difficoltà.

Come evidenziato da Pacciani, è fondamentale considerare i rischi legati alla sostituzione del lavoro umano, alle disparità economiche tra le aziende, ai bias degli algoritmi, alla privacy e alla protezione dei dati, nonché all’impatto ambientale delle soluzioni AI.

“È comunque necessario fare ancora molta ricerca per capire quali potrebbero essere gli sviluppi sostenibili dell’intelligenza artificiale nel settore”, commenta Pacciani.

Tuttavia le opportunità offerte dall’AI per rendere il settore agrifood più efficiente, sostenibile e competitivo sono innegabili.

L’evoluzione verso sistemi di agricoltura sempre più intelligenti e la capacità di ottimizzare i processi nell’industria alimentare aprono nuove prospettive per affrontare le sfide globali legate alla sicurezza alimentare, alla gestione delle risorse naturali e alla riduzione degli sprechi. Come ha affermato Pacciani rispondendo a una domanda sulle direzioni future dell’AI nel settore, “saranno importantissimi gli sviluppi dei modelli predittivi. L’AI darà una buona spinta per l’automazione dei trattori e per la guida autonoma. E poi sarà sempre più rilevante l’integrazione con i sensori e con le tecnologie IoT”. Il percorso dell’AI nel settore agrifood è ancora in una fase iniziale, ma le applicazioni già concrete e il potenziale di sviluppo indicano una trasformazione profonda e duratura.