L’agricoltura abbraccia l’intelligenza artificiale

Nov 03, 2023

L’intelligenza artificiale utilizza montagne di dati per promuovere l’efficienza.

I barbagrigi forse ricorderanno l'emozione provata quando i calcoli matematici carichi di matite avanzarono a grande velocità nell'era della calcolatrice.

Al giorno d’oggi, l’intelligenza artificiale (AI) promette di portare in agricoltura lo stesso calore che portava alle lezioni di matematica decenni fa. L’intelligenza artificiale è una tecnologia che comprende diversi sottoinsiemi come l’apprendimento automatico, afferma Rania Khalaf, responsabile delle informazioni e dei dati di Inari.

"L'apprendimento automatico consente ai computer di prevedere matematicamente i risultati o effettuare classificazioni trovando modelli in grandi quantità di dati", afferma. "Quindi impara ad aggiornare questi modelli o classificazioni nel tempo man mano che vede nuovi dati."

"Il più grande vantaggio dell'intelligenza artificiale è la capacità di effettuare calcoli complessi ad alta velocità che in precedenza richiedevano l'esecuzione da parte di un essere umano", aggiunge Kent Klemme, direttore generale di See & Spray per Blue River Technology. "I recenti miglioramenti nelle GPU [unità di elaborazione grafica] hanno fornito la potenza di calcolo per rendere tutto ciò possibile. Sono necessari molti dati per risolvere problemi specifici."

La tecnologia See & Spray Ultimate, basata sull'apprendimento automatico, consente agli irroratori di colpire solo le erbacce durante l'irrorazione tra le colture. "Abbiamo scattato migliaia e migliaia di immagini di diverse erbe infestanti in diverse colture in diverse situazioni come cieli sereni, cieli nuvolosi, cieli bui, terreni diversi e diversi livelli di residui", afferma Klemme.

I data scientist di Blue River e John Deere addestrano quindi il sistema See & Spray Ultimate a riconoscere le piante in una miriade di condizioni. Queste immagini vengono selezionate tramite algoritmi, che comportano la ripetizione di una o più operazioni matematiche. Gli algoritmi vengono spesso implementati e risolti sui computer.

Gli spruzzatori della serie Patriot 50 di Case IH utilizzano una forma di apprendimento automatico chiamata guida visiva.

"Si tratta di una soluzione di guida filare che effettua un comando di sterzata in base alla posizione dell'impianto", afferma Chris Dempsey, direttore globale delle tecnologie di precisione per Case IH.

La guida visiva utilizza una telecamera di bordo che trasmette la posizione della pianta di mais all'irroratrice in modo che rimanga sulla fila anziché investire le piante coltivate, aggiunge.

L’intelligenza artificiale è un’area vasta che comprende molti sottoinsiemi, come l’apprendimento automatico. Fondamentalmente, però, utilizza montagne di dati per promuovere l’efficienza, afferma Dempsey.

"L'ostacolo più grande che l'intero settore agricolo deve affrontare nell'agricoltura digitale è prendere set di dati grandi e complessi e trasformarli in informazioni significative", afferma Ashwin Madgavkar, fondatore di Ceres Imaging. "L'intelligenza artificiale può davvero aiutare a colmare questo divario sintetizzando tutti questi dati in azioni che un coltivatore può intraprendere."

Il suo utilizzo è in aumento nella selezione delle colture.

"Stiamo esaminando tutti i tipi di nuove tecnologie, che si tratti dell'apprendimento automatico o di modelli analitici avanzati per prevedere le prestazioni dell'ibrido", afferma Mike Popelka, responsabile della selezione di prodotti ibridi di AgReliant Genetics. "L'industria [della selezione dei raccolti] si sta orientando maggiormente verso questi modelli."

L’uso dell’intelligenza artificiale è comunemente utilizzato anche in molte linee di macchinari. Case IH utilizza l'apprendimento automatico attraverso 16 sensori che regolano il suo sistema AFS Harvest Command.

"L'aumento della produttività riducendo al tempo stesso le perdite [di grano] ora viene eseguito automaticamente", afferma Dempsey. "Storicamente, gli operatori delle mietitrebbie avrebbero dovuto apportare modifiche ai crivelli se avessero trovato troppa pannocchia o materiale estraneo in un campione di grano."

L’apprendimento automatico ora lo fa automaticamente.

"I sensori dicono alla mietitrebbia che deve chiudere un crivello inferiore o aumentare la velocità della ventola o del rotore", afferma. "Questi aggiustamenti si basano sulla conoscenza dell'aspetto del materiale estraneo o della cattiva qualità della grana in un database noto di un determinato tipo di coltura. Si tratta fondamentalmente di un database di immagini che mostrano la buona [qualità della grana] da quella cattiva."

John Deere utilizza inoltre l'apprendimento automatico nella funzione di mantenimento automatico delle mietitrebbie serie S700 e X9 per mantenere prestazioni mirate in termini di perdita e qualità della granella.