Esempi di AI in campo agricolo
Le applicazioni dell'intelligenza artificiale (AI) in campo agricolo includono:
l'agricoltura di precisione,
i trattori a guida autonoma,
i droni per il monitoraggio del raccolto,
analisi predittive per le tendenze metereologiche e di mercato, nonché
i sistemi di irrigazione intelligenti.
Queste tecnologie aiutano a:
aumentare l'efficienza,
ridurre i costi
migliorare la sostenibilità.
 "Lydia Reich")
L'autrice Lydia Reich, responsabile del gruppo che si occupa del tema “Salute, alimentazione e benessere” di Raiffeisen Capital Management
Alla domanda se l‘intelligenza artificiale abbia "trovato la sua strada tra i campi", si può rispondere in ogni caso con un “sì”.
Agricoltura di precisione e macchine autonome
Le aziende agricole si affidano sempre più a soluzioni digitali come i sistemi di guida satellitare per ottimizzare i loro processi lavorativi. Grazie allo “smart farming” e al “precision farming” è possibile utilizzare in modo più efficiente risorse costose come fertilizzanti e pesticidi. Un trattore dotato di un sistema di guida satellitare può, grazie all'intelligenza artificiale, fare autonomamente i suoi giri con la seminatrice nelle tracce precedentemente programmate. Questa tecnologia autonoma riduce gli errori umani e migliora la precisione, il che si traduce in rese più elevate e costi inferiori.
Uso efficiente delle risorse grazie agli strumenti digitali
Con l'aiuto dei dati satellitari e delle mappe del suolo, è possibile monitorare con precisione la crescita nei campi. Gli strumenti digitali consentono di distribuire il fertilizzante con precisione, con conseguenti risparmi e benefici per l'ambiente. La distribuzione precisa del fertilizzante si basa su calcoli accurati derivati dai dati raccolti. I sensori e i droni forniscono dati in tempo reale sullo stato delle piante e del suolo, consentendo un adattamento immediato delle strategie di gestione.
Ottimizzazione attraverso l'osservazione meteorologica
Attraverso l'osservazione accurata del meteo, gli agricoltori possono trovare il momento ottimale per le attività agricole, aumentando l'efficienza e riducendo al minimo le perdite di raccolto. I modelli di previsione meteorologica migliorati dall'AI forniscono dati meteorologici più precisi e mirati, aiutando gli agricoltori a prendere decisioni basate su un gran numero di informazioni. Ad esempio, essi possono determinare il momento migliore per la semina o il raccolto, aumentando la produttività e riducendo il rischio di perdite di raccolto.
Tracciabilità e sicurezza alimentare
L'AI contribuisce alla tracciabilità e alla sicurezza alimentare creando catene di fornitura trasparenti. Ciò consente di tracciare rapidamente gli alimenti dal produttore al consumatore, aumentando la sicurezza e la qualità dei prodotti. Le tecnologie blockchain, supportate dall'intelligenza artificiale, possono documentare ogni fase della produzione e della fornitura di alimenti, aumentando la fiducia dei consumatori. In caso di richiamo di un prodotto alimentare, la fonte di un problema può essere rapidamente identificata e isolata per evitare maggiori rischi per la salute.
Le sfide legate all'AI in campo agricolo
Nonostante i numerosi vantaggi, esistono anche delle sfide: nelle zone rurali spesso manca un'adeguata copertura di telefonia mobile e disponibilità di banda larga. Anche per quanto riguarda la sicurezza dei dati, c'è ancora bisogno di chiarimenti su come trattare legalmente i dati ricavati dai macchinari. Essi offrono alle aziende la trasparenza end-to-end nelle loro attività di elaborazione - si tratta di informazioni critiche per il regolamento generale sulla protezione dei dati dell'UE.
I sistemi di diversi produttori non sono sempre compatibili e spesso mancano le conoscenze tecniche per utilizzare efficacemente le nuove tecnologie. Queste sfide devono essere superate per sfruttare appieno il potenziale dell‘intelligenza artificiale nell‘agricoltura.
La sostenibilità attraverso l'intelligenza artificiale in campo agricolo
L'intelligenza artificiale promuove un'agricoltura sostenibile attraverso una gestione precisa delle risorse, riduce l'uso di sostanze chimiche attraverso misure mirate e ottimizza il consumo di acqua ed energia. Grazie a una maggiore efficienza e a una riduzione degli sprechi, l'AI contribuisce a ridurre al minimo l'impatto ambientale delle pratiche agricole. I sistemi di irrigazione intelligenti, controllati dall'AI, riducono notevolmente il consumo di acqua, in quanto irrigano solo quando necessario e nei punti giusti, il che è particolarmente importante nelle zone con carenza idrica.
L'integrazione dell'AI nell'agricoltura è un passo significativo verso un futuro più efficiente e sostenibile. Nonostante le sfide esistenti, i vantaggi sono chiaramente evidenti e offrono prospettive promettenti per il futuro dell'agricoltura. Il progressivo sviluppo e la diffusione delle tecnologie di AI continueranno a trasformare l'agricoltura e ad affrontare le sfide globali in materia di sicurezza alimentare e protezione ambientale.
Il fondo Raiffeisen Azionario MegaTrends-ESG presenta una volatilità elevata, il che significa che il valore delle quote è soggetto a forti oscillazioni al rialzo e al ribasso anche in brevi periodi di tempo, e non si possono quindi escludere perdite del capitale investito.