In un mondo in cui la popolazione si sta moltiplicando più velocemente di quanto possiamo immaginare e il bisogno di cibo è in costante aumento, la produzione alimentare mondiale è un fattore fondamentale su cui puntare per il progresso. Con l’ Organizzazione delle Nazioni Unite per l’ Alimentazione e l’ Agricoltura (FAO) che stima che la popolazione della terra potrebbe raggiungere i 9,7 miliardi entro il 2050, gli agricoltori sono sotto pressione crescente per avere sempre più colture, ed è una lotta che non stanno vincendo. La soluzione a questo problema potrebbe forse essere l’ Intelligenza Artificiale in agricoltura? Beh, in un certo senso è già così!L’ IA potrebbe e sta diventando sempre più importante in agricoltura con l’ uso di strumenti automatizzati. Droni, trattori senza conducente, sistemi di irrigazione automatizzati e persino riconoscimento facciale per il bestiame sono solo alcune delle infinite possibilità di automazione nell’ agricoltura.
I droni, ad esempio, sono molto più di quanto non siano gli strumenti usati per scattare alcune delle foto e dei video. Un drone potrebbe rendere il monitoraggio e l’ analisi delle colture molto più facile e con i trattori senza conducente che sottraggono una parte del carico ad una forza lavoro già impegnata, i due fattori possono andare di pari passo nel rendere efficiente il processo di coltivazione e raccolta.
Poi arriva il riconoscimento facciale. Per quanto possa sembrare buffo, il riconoscimento facciale può rintracciare il bestiame e persino fornire informazioni sullo stato di un animale in qualsiasi momento, aiutando l’ allevatore a rendere se stesso e le proprie risorse disponibili per un maggior numero di bovini e quindi una maggiore produzione alimentare nel suo insieme.
Un robot da campo può raccogliere informazioni che possono essere utilizzate per aiutare i coltivatori a prendere decisioni gestionali migliori che consentano loro di coltivare più cibo di qualità superiore con meno terra e risorse idriche. Come può un robot da campo mobile fare la differenza? può fare un’ indagine visiva di un vigneto all’ inizio della stagione e quindi utilizzare una combinazione di computer vision e apprendimento per prevedere la resa di frutta prevista alla fine della stagione. Con questi dati, il contadino può agire utilizzando un robot per potare foglie o frutti piccoli per mantenere un equilibrio ottimale tra superficie fogliare e carico di frutta. Questa azione garantisce un’ elevata qualità della frutta e allo stesso tempo riduce l’ assorbimento di acqua e nutrienti.