Anche le macchine agricole non si basano più solo sulla meccanica. L’elettronica è da tempo entrata nella loro progettazione e realizzazione. Più di recente tecnologie come l’automazione, la robotica, l’intelligenza artificiale iniziano ad affermarsi nei prototipi, alcuni dei quali giunti ad un buon livello di sviluppo costruttivo, sebbene non ancora disponibili commercialmente. Eppure, le potenziali applicazioni sono numerose e rivoluzionarie. Il futuro della meccanizzazione è lì o, meglio, qui, perché in questo speciale dedicato all’olivicoltura smart si trattano i temi delle nuove tecnologie impiegate nell’agricoltura cosiddetta intelligente (Smart Agriculture).
Analisi d’immagine digitale
L’analisi di immagine digitale, ovvero la possibilità di misurare le caratteristiche di oggetti, basandosi su sensori e software, è una delle tante opportunità disponibili per il monitoraggio delle colture; si basa sulla cattura, l’elaborazione e l’interpretazione di immagini digitali acquisite in campo. Queste ultime non sono altro che un insieme di puntini (pixel) che rappresentano l’intensità della luce emessa da un oggetto, per cui l’immagine fisica può essere convertita in matrici con le quali è possibile calcolare, ad esempio, l’indice di maturazione dei frutti o il carico di frutti pendenti, come riportato nell’articolo di Leone et al. a p 38.
Gestione integrata dei fitofagi
Un’altra applicazione delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione si propone di aiutare nella gestione integrata dei fitofagi (IPM), ovvero l’insieme delle pratiche volte al controllo efficace delle popolazioni di artropodi dannosi alle coltivazioni. L’articolo di Zeni et al., a p. 43 mostra come l’apprendimento automatico, l’elaborazione automatizzata delle immagini e le reti di sensori senza fili possono servire ad effettuare un efficiente ed economico monitoraggio di due fitofagi chiave dell’olivo, il Prays oleae (tignola) e la Bactrocera oleae (mosca) a partire da dati acquisiti da fototrappole.
Intelligenza artificiale (IA)
Anche l’intelligenza artificiale (IA) inizia a trovare sbocchi in olivicoltura. Tecniche di IA possono servire a classificare i frutti in base all’indice di maturazione, dimensione, presenza di difetti superficiali, tutti parametri fondamentali per le olive da mensa. Si parte da tecniche di Computer Vision e si procede con l’elaborazione, analisi ed interpretazione di dati e informazioni mediante l’uso di software basati sui principi del machine learning, disciplina dell’AI che sviluppa algoritmi e modelli in grado di apprendere da dati e informazioni per migliorare le prestazioni nel tempo senza essere specificamente programmata per svolgere compiti particolari (vedi l’articolo di Bernardi et al., a p. 29).
Robotica
Infine, iniziano a circolare a livello sperimentale i primi veicoli a guida autonoma. L’articolo di Marconi e Mengoli a p. 34 ci porta nel mondo della robotica con alcuni esempi di applicazioni in agricoltura. Vengono presentati alcuni prototipi di robot per l’agricoltura frutto della ricerca italiana ed internazionale. Le applicazioni vanno dal taglio dell’erba nel frutteto e nel vigneto, alla raccolta dei frutti, alla difesa e al diserbo in pieno campo mediante piattaforme flessibili a guida autonoma, che utilizzano informazioni da GPS, telecamere e laser scanner. Queste macchine sono progettate in modo da rispondere a requisiti di maneggevolezza, praticità, economia ed efficienza. Gli esempi presentati spiegano in modo concreto i contributi che l’ingegneria dell’automazione e la robotica possono dare anche al settore olivicolo, con vantaggi in termini di sicurezza del lavoro, orari prolungati, tempestività delle operazioni e risparmio di manodopera.
Tante affascinanti prospettive per l’olivicoltura che, nonostante le difficoltà, mostra dinamicità e propensione ad investire in nuove tecnologie. Il futuro è smart.
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su Olivo e Olio n. 6/2023
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