L’IoT sta rivoluzionando l’agricoltura

Il settore dell’agricoltura è coinvolto in una rivoluzione guidata dai dati e dalla connettività. L’intelligenza artificiale, i sensori sempre più interconnessi e le nuove tecnologie emergenti aiutano ad aumentare la produttività dei raccolti ottimizzando le risorse idriche, sviluppando la sostenibilità nelle coltivazioni e nell’allevamento degli animali.

Rispetto ad altre industrie, nel recente passato, l’agricoltura è stata poco interessata dalla digitalizzazione. I progressi in questo settore, storicamente, sono sempre stati per lo più determinati dalla meccanica, sotto forma di macchinari più complessi e dalla genetica, sotto forma di semi e fertilizzanti più produttivi. Gli strumenti digitali permettono un notevole salto di qualità: Le nuove tecnologie, infatti, favoriscono la capacità di prendere decisioni più razionali e consentono una gestione più efficace del rischio e della variabilità per ottimizzare i rendimenti e migliorare l’economia.

Negli ultimi anni molti agricoltori hanno iniziato a utilizzare i dati per raccogliere informazioni essenziali sul suolo, sui raccolti, sull’allevamento e sulle condizioni atmosferiche. Le attuali tecnologie IoT su reti 3G e 4G permettono il monitoraggio avanzato delle coltivazioni e del bestiame. In passato il costo dell’hardware era elevato e l’implementazione di questi strumenti in agricoltura non era conveniente. Oggi i costi dei dispositivi e degli applicativi stanno diminuendo, diventando accessibili su larga scala, cosicché diversi fornitori possano offrire soluzioni in grado di garantire il ritorno dell’investimento già dal primo anno. Reti a bassa potenza e sensori più economici stanno preparando il terreno per la diffusione dell’IoT in molti ambiti dell’agricoltura come l’irrigazione di precisione delle colture nei campi, la sorveglianza di grandi mandrie di bestiame, il controllo dell’uso e delle prestazioni degli edifici remoti, il monitoraggio di grandi flotte di macchinari.

Monitoraggio delle colture

L’integrazione tra i dati meteorologici, sull’irrigazione, sui nutrienti e sugli altri sistemi permette di migliorare lo sfruttamento delle risorse ed aumentare i raccolti, attraverso l’identificazione e la previsione delle carenze. Ad esempio, i sensori utilizzati per monitorare le condizioni del suolo possono comunicare tramite LPWAN (Low-Power Wide-Area Network – tipo di rete di telecomunicazioni wireless progettata per consentire le comunicazioni a lungo raggio e con un basso bit rate tra i vari oggetti connessi), gestendo gli irrigatori per regolare l’apporto di acqua e nutrienti. I sensori possono inoltre scattare immagini delle aree più critiche dei territori interessati ed inviare agli agricoltori, in modo celere, avvisi sull’insorgenza di problemi come malattie, parassiti o siccità, aiutandoli a prendere decisioni più consapevoli e tempestive. Il monitoraggio intelligente consente anche di ottimizzare il periodo della raccolta, fornendo informazioni sul contenuto di zucchero e colorazione dei frutti.

Monitoraggio del bestiame

La prevenzione di focolai di malattie e l’individuazione di animali in difficoltà sono fondamentali nella gestione del bestiame su larga scala, dove la maggior parte degli animali vive a distanza ravvicinata in un sistema di allevamento altamente automatizzato. Chip e sensori del corpo consentono di misurare la temperatura e la pressione sanguigna. Altri indicatori possono rilevare precocemente le malattie, prevenendo l’infezione della mandria e migliorando la qualità del cibo. I sensori ambientali controllano le regolazioni automatiche della ventilazione o del riscaldamento nelle stalle, migliorando le condizioni di vita che preoccupano sempre di più i consumatori.

Gestione di edifici e attrezzature

Chip e sensori per monitorare e misurare i livelli dei silos e dei magazzini possono attivare il riordino automatizzato delle scorte, riducendo i costi di inventario per gli agricoltori. Strumenti simili permettono di ridurre le perdite post-raccolta controllando e ottimizzando automaticamente le condizioni di conservazione. Il monitoraggio delle condizioni e dell’utilizzo degli edifici e delle attrezzature consente di ridurre il consumo di energia. La visione artificiale e i sensori collegati alle apparecchiature e a sistemi di manutenzione predittiva possono abbassare i costi di riparazione e prolungare la durata di macchinari e apparecchiature.

Agricoltura di precisione con i droni

L’agricoltura utilizza i droni da diversi anni. La nuova generazione di droni sta iniziando a influenzare il settore grazie alla capacità di rilevare colture e mandrie su vaste aree in modo rapido ed efficiente. Inoltre, possono essere impiegati come sistema di trasmissione per trasferire dati in tempo reale ad altre apparecchiature e installazioni collegate. I droni possono anche utilizzare la visione artificiale per analizzare le condizioni del territorio e fornire indicazioni precise sugli interventi da realizzare dove le colture ne abbiano più bisogno, impiegando fertilizzanti, nutrienti e pesticidi. Trovano applicativo, inoltre, per piantare semi in luoghi remoti, riducendo i costi delle attrezzature e della forza lavoro.

Macchine agricole autonome

Controlli GPS più precisi abbinati alla visione artificiale e ai sensori stanno portando allo sviluppo di macchine agricole intelligenti e autonome, in grado di funzionare senza la guida di un operatore. Questo permetterà agli agricoltori di utilizzare contemporaneamente più attrezzature sul campo, senza intervento umano, ottimizzando tempo e altre risorse. Le macchine autonome possono essere inoltre più efficienti e precise rispetto a quelle azionate dall’uomo. Sono in grado di ridurre il consumo di carburante e hanno rendimenti più elevati. L’uso di queste tecnologie porterà anche a una maggiore integrazione tra i diversi sistemi. I dati raccolti dai trattori autonomi vengono trasferiti senza interruzioni al computer che controlla i dispositivi di irrigazione, che a loro volta ricevono i dati delle stazioni meteorologiche per ottimizzare i piani di attivazione e spegnimento.