El L’IoT e le nuove tecnologie in generale hanno cambiato il modo in cui vengono coltivate le colture.. Infatti, poco a poco, vengono implementate sul campo una moltitudine di tecnologie per migliorare la produzione, o per ottenere rendimenti migliori, comfort per gli agricoltori, ecc. Pertanto, in questo articolo te lo mostreremo le potenzialità dell’Agricoltura 2.0 con alcuni esempi.
Inoltre, tutti coloro che vogliono far parte di questa nuova transizione e modernizzare le loro produzioni agricole, Sarai in grado di ottenere buone informazioni e idee per iniziare.
Cos’è l’Agricoltura 2.0?
La L’agricoltura 2.0, detta anche agricoltura di precisione o agricoltura intelligente, rappresenta una trasformazione radicale delle pratiche agricole tradizionali. Si tratta dell’applicazione delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) al settore agricolo, con l’obiettivo di ottimizzare la produzione, ridurre i costi e minimizzare l’impatto ambientale.
È vero che l’agricoltura non è più quella di una volta, anche prima dell’arrivo del cosiddetto 2.0, poiché la genetica dei semi transgenici, dei prodotti fitosanitari chimici, dei fertilizzanti artificiali, ecc., è già distrusse completamente il settore. Se ne produce di più, sì. Ma è anche vero che ciò che si produce è meno sano. Ciò, unito ai bassi prezzi pagati nelle campagne, ha messo sotto scacco il settore, lasciandolo sull’orlo del baratro, poiché molte terre non sono redditizie e gli agricoltori hanno sempre meno profitti, o addirittura perdite, mentre i politici guardare dall’altra parte, incoraggiando l’acquisto di prodotti provenienti da altri Paesi e strangolando quelli nazionali.
La nuova era dell’Agricoltura 2.0 è quindi arrivata in un momento di incertezza, fornendo soluzioni che non sono quelle fondamentali affinché il settore possa tornare a quello che era, e che portano maggiori benefici alle aziende che vendono la tecnologia, che all’agricoltore in generale, a maggior ragione considerando che molti sono più anziani, non sono nativi digitali, e adattarsi rappresenta per loro una grande sfida, un percorso di apprendimento a cui spesso non vale la pena. Tuttavia, Per i nuovi e futuri agricoltori, potrebbe contenere alcuni punti chiave interessante:
- I fatti: possibilità di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati provenienti da sensori, immagini satellitari e altri dispositivi, sia localmente che tramite Big Data.
- automazione– Utilizzo di macchinari e sistemi autonomi per eseguire attività agricole in modo efficiente e accurato.
- Connettività : interconnessione di dispositivi e sistemi per facilitare la comunicazione e lo scambio di informazioni, con l'ausilio dei nuovi paradigmi del cloud, fog ed edge computing, e dei dispositivi IoT.
- Intelligenza artificiale: applicazione di algoritmi di machine learning per prendere decisioni basate sui dati, oppure analizzare la situazione delle colture, diagnosticare possibili problemi, ecc.
Tra i vantaggi contribuito abbiamo:
- Maggiore efficienza: ottimizzazione dell'uso delle risorse come acqua, fertilizzanti e pesticidi, che riduce i costi e aumenta la produttività .
- Minore impatto ambientale: riduzione dell'inquinamento e preservazione delle risorse naturali.
- Maggiore qualità del prodotto: produzione di alimenti più sicuri e più nutrienti.
- Processo decisionale più informato- Gli agricoltori possono prendere decisioni basate su dati reali e in tempo reale.
- Adattamento ai cambiamenti climatici: sviluppo di pratiche agricole più resilienti e sostenibili.
Come può l'open source e hardware libre all’Agricoltura 2.0?
El software open source e hardware libre Svolgono un ruolo fondamentale nella democratizzazione dell'Agricoltura 2.0, offrendo una serie di vantaggi rispetto ai programmi proprietari, fornendo agli agricoltori che attuano un piano di sviluppo dell'Agricoltura 2.0 una maggiore accessibilità , senza la necessità di pagare licenze, con la possibilità di adattarsi o modificare a seconda delle esigenze. le esigenze di ciascuno, con totale trasparenza per migliorare affidabilità , sicurezza e fiducia, oltre ad evitare la dipendenza dalle grandi aziende.
Casi di utilizzo della tecnologia nel settore agricolo
L’agricoltura 2.0 ha conosciuto una crescita esponenziale grazie all’integrazione di diverse tecnologie che permettono di ottimizzare la produzione agricola e minimizzare l’impatto ambientale. Successivamente, esploreremo alcune delle tecnologie più rilevanti e le loro applicazioni:
Macchinari
La automazione della lavorazione ridurre il lavoro di semina, fertilizzazione, raccolta o processi di lavorazione del prodotto finale, con maggiore produttività , precisione ed efficienza, nonché minori costi, utilizzando ad esempio robot, sistemi di visione artificiale, ecc.
un po ' anche i veicoli agricoli stanno diventando autonomi, senza la necessità di un conducente, che può facilitare e migliorare le attività di aratura o raccolta, migliorando i percorsi o le linee effettuate utilizzando sistemi LiDAR e AI, ecc., riducendo anche la quantità di carburante o energia necessaria.
D'altra parte, puoi anche monitorare ed eseguire il controllo centralizzato del traffico sui terreni di produzione, evitando la congestione in alcune aree, ottimizzando il flusso di lavoro affinché tutto arrivi al momento ottimale, migliorando la sicurezza e riducendo i danni alle colture dovuti al passaggio di macchinari pesanti.
irrigazione
La La scarsità d’acqua è una sfida globale che incide significativamente sul settore agricolo. Per affrontare questo problema, sono state sviluppate varie tecnologie innovative per ottimizzare l’irrigazione, ridurre il consumo di acqua e migliorare l’efficienza delle colture.
Ad esempio, puoi averne diversi sensori che inviano in modalità wireless i dati raccolti e li posizionano in diverse zone del campo per misurare l’umidità del suolo in tempo reale, e attivare così l’irrigazione per settori proprio quando serve. Le stazioni meteorologiche possono essere utilizzate anche per ottenere informazioni dettagliate sulle condizioni meteorologiche, come precipitazioni, temperatura, umidità relativa, ecc.
Oltre a questo, esistono avanzati sistemi di irrigazione a goccia o microirrigatori, molto più efficienti, che possono essere attivati ​​da timer o controllati selettivamente da un software, per irrigare solo dove serve.
Pre-raccolta, raccolta e post-raccolta
I I droni hanno fornito soluzioni innovative ed efficienti per vari compiti, dal trattamento del campo alla raccolta e post-raccolta. La loro versatilità e precisione li rendono strumenti indispensabili per ottimizzare i processi agricoli e migliorare la produttività . Ad esempio, possono essere utilizzati per applicare i prodotti fitosanitari in modo più efficiente, spruzzando le aree dove è necessario, e persino dotarli di sistemi di visione in modo che siano essi stessi a rilevare parassiti o malattie che devono essere curati molto presto, prima che si infettino l'intero raccolto.
Dopo il raccolto, la tecnologia può anche aiutare a determinare la capacità di magazzini e silos, riconoscere lo stato del prodotto, selezionare campioni per il controllo qualità , tenere registri, ecc.
Modelli computazionali
I modelli computazionali Offrono strumenti sofisticati per l'analisi di grandi quantità di dati provenienti da varie fonti; questi modelli consentono di prendere decisioni più informate e basate sull'evidenza. Ad esempio, possono prevedere in modo più accurato i futuri rendimenti dei raccolti analizzando i dati storici su clima, suolo e pratiche agricole. Queste informazioni sono fondamentali per adattare le pratiche agricole in modo da massimizzare i rendimenti, o addirittura prevedere le cose prima che accadano, o per aiutare a valutare l’impatto delle diverse pratiche prima della loro implementazione, sulla base di simulazioni.
Un'altra importante applicazione dei modelli computazionali è la progettazione della rotazione delle colture. Analizzando le caratteristiche del suolo, il clima e la precedente rotazione delle colture, i modelli possono selezionare le colture più adatte per ciascun appezzamento, migliorando la salute del suolo e aumentando la diversità delle colture.