AGRICOLTURA DIGITALE, A VERCELLI IL FUTURO È GIÀ IN CAMPO
L’agricoltura digitale non è più una promessa da convegno, ma un processo già in corso, con applicazioni concrete che interessano la meccanizzazione, la gestione dei fitofarmaci, il supporto alle decisioni e il controllo delle infestanti. È questo il messaggio più netto emerso dall’incontro organizzato il 18 febbraio a Vercelli dall’Associazione dei laureati in scienze agrarie e forestali, che ha riunito ricercatori, tecnici e operatori del settore attorno a un tema centrale per il futuro produttivo del territorio: l’innovazione applicata all’agricoltura.
Il filo conduttore dei diversi interventi è stato la sostenibilità, intesa nella sua accezione più concreta: riduzione degli input, maggiore precisione operativa, uso più efficiente dei dati, minore impatto ambientale e, insieme, miglioramento dell’efficienza aziendale. Un percorso che, tuttavia, richiede regole più chiare, tecnologie affidabili, competenze elevate e servizi di assistenza adeguati.
Macchine agricole sempre più intelligenti
L’ingegnere elettronico Paolo Gai, professore ordinario del Dipartimento di Scienze agrarie, forestali e alimentari dell’Università di Torino, ha posto l’accento sulla trasformazione profonda della meccanizzazione agricola. Le macchine stanno diventando sistemi complessi, digitalizzati, ricchi di sensori e sempre più orientati all’elettrificazione e all’automazione delle funzioni. Un passaggio particolarmente rilevante ha riguardato il tema dei droni impiegati nella distribuzione dei prodotti fitosanitari. Gai ha evidenziato come la tecnologia sia già disponibile e collaudata, mentre il principale fattore di rallentamento resta la cornice normativa. Il punto critico è il divario tra rapidità dell’innovazione e tempi di adattamento delle regole, con il rischio di lasciare le imprese in una lunga fase transitoria.
Nel dibattito è emersa la prospettiva di un possibile inquadramento specifico dei sistemi senza equipaggio (gli unmanned system), distinto da quello dell’aviazione tradizionale. Si tratta di un passaggio decisivo: un drone che opera a uno-due metri sopra la chioma non può essere valutato con gli stessi criteri di un mezzo aereo convenzionale. L’ipotesi di regole dedicate, basate su parametri operativi precisi – quota, velocità, vento, dimensione delle gocce, condizioni di trasporto – aprirebbe la strada a una sperimentazione più coerente e, soprattutto, a un impiego più ordinario della tecnologia. Il tema non è soltanto tecnico. Riguarda direttamente la competitività delle aziende agricole europee, chiamate a confrontarsi con contesti extra-Ue nei quali l’uso dei droni è operativo da anni. Da qui la necessità di evitare ritardi regolatori che rischiano di trasformarsi in svantaggi produttivi.
L’intelligenza artificiale entra nei sistemi agricoli
Se la meccanica evolve, il vero motore della nuova agricoltura è però la capacità di leggere, integrare e usare i dati. Lorenzo Comba, ricercatore dello stesso dipartimento torinese, ha ricondotto il tema dell’intelligenza artificiale a una dimensione concreta, lontana dalla sola narrativa sui chatbot. In agricoltura, ha spiegato, l’AI significa soprattutto classificare, stimare, riconoscere, prevedere. Significa individuare patologie fogliari, riconoscere infestanti, classificare stadi fenologici, stimare biomassa e resa, supportare le decisioni colturali, fornire assistenza tecnica agli operatori.
L’elemento chiave è rappresentato dai dati. Senza basi dati ampie, affidabili e ben etichettate, l’intelligenza artificiale non produce risultati utili. Da questo punto di vista l’agricoltura parte avvantaggiata, perché negli ultimi anni si è dotata di una massa crescente di informazioni provenienti da satelliti, sensori ambientali, centraline microclimatiche, macchine operatrici e attrezzature intelligenti.
Comba ha richiamato un lavoro recente sulla stima della resa del mais tramite dati satellitari integrati con mappe di raccolta georeferenziate. Il punto di svolta, in questi casi, è l’allineamento tra dato remoto e dato reale di campo, cioè il cosiddetto ground truth, il dato di validazione a terra. Solo quando la validazione in campo ha la stessa qualità spaziale e temporale del monitoraggio remoto diventa possibile addestrare modelli realmente efficaci.
Molto interessante anche il riferimento ai sistemi di supporto alle decisioni. Nel caso citato del riso l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per migliorare la gestione della fertilizzazione azotata, integrando dati meteo, suolo, stato della coltura e immagini da remoto. L’obiettivo non è soltanto “prevedere”, ma costruire raccomandazioni operative più affidabili: dose, momento di intervento, riduzione delle perdite e miglioramento dell’efficienza d’uso dell’azoto.
Accanto alle opportunità, Comba ha richiamato anche i limiti: alti costi computazionali, necessità di hardware adeguato quando l’elaborazione deve avvenire a bordo macchina, consumi energetici e rischio di errori o “allucinazioni” del sistema. Da qui la necessità di affiancare sempre controlli, validazioni e supervisione umana.
Un passaggio di grande interesse ha riguardato anche il valore economico dei dati agricoli. Se i sistemi intelligenti si nutrono di informazioni aziendali, occorre chiarire chi detiene quei dati, come vengono utilizzati e con quale ritorno per l’impresa agricola che li genera.
Il digitale al servizio del controllo delle infestanti
Sul terreno applicativo più vicino alle esigenze quotidiane dell’impresa agricola si è collocato l’intervento di Francesco Vidotto, ordinario di Agronomia e coltivazioni erbacee all’Università di Torino, dedicato alla gestione agronomica di precisione e al controllo delle infestanti.
Il concetto di base è semplice: trattare solo dove serve. Il diserbo di precisione nasce dalla constatazione, agronomicamente ben nota, che le infestanti non sono distribuite in modo uniforme nello spazio e nel tempo. Le loro dinamiche dipendono da biologia, dormienza dei semi, lavorazioni del terreno, tecniche di raccolta, modalità di disseminazione, presenza di organi di propagazione vegetativa. Da questa variabilità deriva la possibilità di un’applicazione sito-specifica degli erbicidi o di altri mezzi di controllo. Sensori ottici, tecnologie “green on brown” o “green on green”, mappe di prescrizione e sistemi di apertura/chiusura dei singoli ugelli permettono oggi di modulare il trattamento in funzione della reale presenza dell’infestante.
Vidotto ha ricordato che la tecnologia è già disponibile, anche su macchine commerciali, e che i vantaggi possono essere consistenti: riduzione del prodotto distribuito, minore deriva, migliore efficienza, contenimento dei costi e minore impatto ambientale. I risparmi di erbicida, ha osservato, dipendono molto dalla distribuzione dell’infestazione: dove le infestanti sono localizzate, il beneficio cresce; dove sono uniformemente diffuse, il vantaggio si riduce.
Nel caso di una sperimentazione condotta in risaia nella fase di falsa semina, basata su immagini multispettrali da drone e mappe di prescrizione, è stato ottenuto un risparmio di glifosate compreso tra il 14 e il 17%. Un risultato che conferma il potenziale della tecnica in un contesto, quello risicolo, dove il riconoscimento delle infestanti è reso più complesso dalla presenza dell’acqua, dai riflessi, dall’umidità e dalla somiglianza morfologica con la coltura.
Vidotto ha allargato lo sguardo anche alle implicazioni evolutive. Ogni nuova tecnica di contenimento, ha ricordato, esercita una pressione selettiva sulle comunità infestanti. In prospettiva, sistemi basati sul riconoscimento visivo potrebbero favorire specie o biotipi più difficili da distinguere dalla coltura, replicando in altra forma fenomeni già osservati in passato.
Sostenibilità, semplicità, assistenza
Nelle conclusioni Paolo Carrà, presidente dell’ Associazione dei laureati in scienze agrarie e forestali di Vercelli e Biella, ha riportato il confronto sul piano aziendale. L’innovazione, ha osservato, è un passaggio inevitabile e utile, ma deve essere accompagnata da due condizioni pratiche: semplicità d’uso e assistenza tecnica. Le aziende agricole possono adottare tecnologie avanzate solo se queste diventano gestibili nella quotidianità del lavoro. La sofisticazione non basta: servono interfacce comprensibili, supporto operativo, formazione continua e servizi capaci di intervenire quando la macchina, il software o il sensore non funzionano come previsto.
È questo, in definitiva, il punto emerso con maggiore chiarezza dal convegno di Vercelli. L’agricoltura digitale è già entrata in campo. La sfida ora non è dimostrare che esiste, ma renderla accessibile, affidabile e utile per le imprese. Con una consapevolezza: il futuro della sostenibilità agricola passerà sempre più dalla qualità delle decisioni, e quindi dalla qualità dei dati, delle macchine e delle competenze che li trasformano in azione.