Big Data e Big Agricoltura

L’umanità è atterrata sulla Luna più di mezzo secolo fa. I poteri dei computer per calcolare quel “salto da gigante” erano inferiori rispetto alla media degli utenti di smartphone di oggi.

I Big Data sono, oggigiorno, la prossima grande novità, avendo già rivoluzionato diversi settori. Nel frattempo, l’agricoltura fa ancora molto affidamento su diversi approcci “vecchio stile” o sulla saggezza del tempo. Ma la popolazione aumenta sempre di più, e toccherà i 10 miliardi entro il 2050. Questo significa un fabbisogno alimentare che si va a moltiplicare.

Unire il potere delle moderne tecnologie e il lavoro quotidiano degli agricoltori, all’interno del concetto di Agricoltura di Precisione, è una delle principali sfide che il settore agricolo deve affrontare.


Come i Big Data cambiano le aziende

In termini di Big Data, l’agricoltura è ancora in ritardo, mentre molti settori si sono già integrati e lo utilizzano efficacemente. Soprattutto negli ultimi anni, quando le decisioni basate sui dati non sono diventate una mera innovazione ma una questione di sopravvivenza in mercati altamente competitivi.

Si prevede che il mercato globale dei Big Data raggiungerà i 103 miliardi di dollari entro il 2027, facilitando le aziende ad analizzare le loro prestazioni, minimizzare i rischi e soddisfare le esigenze della loro nicchia. Inoltre, secondo uno studio di Accenture, il 79% dei dirigenti aziendali afferma che non abbracciare i Big Data farà perdere alle aziende posizioni competitive e rischi di estinzione.

Ogni azienda oggi è un’azienda di dati, l’agricoltura non fa eccezione. E’ fondamentale, quindi, capire quali dati in agricoltura devono essere presi in considerazione. Ad esempio, le informazioni fornite dalle piattaforme di monitoraggio satellitari delle colture con le loro capacità basate su cloud. Alimentate da algoritmi meccanici e reti neurali, mostrano agli agricoltori la situazione su terreni, campi e colture. Avendo questi dati, e raccogliendoli all’interno di Sistemi di Supporto Decisionali (DSS), un coltivatore può prendere decisioni più intelligenti riguardanti, ad esempio, l’applicazione di acqua e fertilizzanti.

Come afferma Report Linker:”la dimensione del mercato globale dell’analitica agricola dovrebbe crescere a 1,236 milioni di dollari entro il 2023, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 16,2% durante il periodo di previsione”. Man mano che il mercato dell’agricoltura di precisione cresce e matura, gli agricoltori iniziano a optare per soluzioni basate sui dati come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.

I Big Data hanno grandi opportunità. In questo caso, migliora la capacità dei coltivatori di ottenere tendenze aggregate, valutare i rischi e i benefici, prevedere i fabbisogni di forniture, aumentare i rendimenti e costruire modelli predittivi.


Soluzioni complesse a problemi complessi

Il dubbio però è legato alla possibilità di un costo elevato per l’utilizzo dei Big Data. Ma non è così. Le tecnologie avanzate non solo aiutano a prendere decisioni più intelligenti (e spesso più rispettose dell’ambiente), ma contribuiscono anche a interventi di miglioramento della produttività. Dotati di dati, i coltivatori possono produrre rendimenti con input più piccoli, essendo in grado di calcolare accuratamente i loro budget. Il sito The Conversation ha stimato nella sua ricerca che “pratiche agricole più intelligenti potrebbero generare 2,3 trilioni di dollari in risparmi di costi e opportunità commerciali ogni anno – e 250 miliardi di dollari di tali risparmi annuali potrebbero provenire solo dall’intelligenza artificiale e dall’analisi dei dati”.

L’integrazione delle informazioni satellitari e dei sistemi cloud offre soluzioni e garantisce stabilità finanziaria agli agricoltori e alle loro imprese. Un approccio basato sui dati consente loro di superare sfide moderne come i cambiamenti climatici e l’esaurimento di terreni agricoli vitali con un elevato rapporto costo-beneficio. La piattaforma di precisione EOS Crop Monitoring stima che i vantaggi dell’agricoltura di precisione, in termini di costo, possano variare tra il 5% e il 20%, per non parlare dell’efficienza del tempo e della gestione della forza lavoro.

Nel frattempo, la scarsità di software e strumenti provoca la distribuzione irrazionale degli input e la riduzione del rendimento. Ad esempio, un sistema di irrigazione viene utilizzato solo sul 17% delle terre coltivate del mondo, mentre le altre aree sono alimentate solo dalla pioggia. Al contrario, usando le immagini satellitari si può sapere con certezza quali zone di campo richiedono più acqua e quindi prevenire le perdite di raccolto.


Tecnologie Agricoltura di Precisione: produzione di colture intelligenti

Per trovare risposte alla crescente domanda di cibo, problemi di redditività e cambiamenti climatici, agricoltori, responsabili delle politiche e leader del settore affrontano il potere di tecnologie come satelliti, Internet delle Cose (IoT), cloud computing e mobile computing. Vediamo quali sono le peculiarità di queste innovazioni.

Satelliti

I dati visualizzati caratterizzano i campi in dettaglio e consentono ai coltivatori di selezionare pratiche di coltivazione appropriate. Con le piattaforme di monitoraggio delle colture satellitari, il processo decisionale sul trattamento del suolo diventa rapido e affidabile. I dati ottenuti aiutano gli agricoltori a ottenere un quadro più ampio e ad analizzare i cambiamenti nel tempo.

Internet delle Cose

I dati vengono raccolti dai sensori wireless posizionati nei campi. I coltivatori li usano per stimare diversi parametri agricoli come temperatura, idratazione e simili. Questa soluzione è tuttavia costosa e richiede elevate spese di manutenzione.

Cloud Computing

Quando raccolgono dati dall’Internet delle Cose, i coltivatori devono accumularli e archiviarli. Il cloud computing risolve questo problema in quanto funge da piattaforma facilmente accessibile per la condivisione delle risorse. Nel caso delle immagini satellitari, la situazione è ancora più semplice. Non c’è bisogno delle capacità del computer per analizzare le immagini. Lo fa la piattaforma basata sul cloud. Inoltre, il suo prezzo ragionevole non richiede grandi spese.

Mobile Computing

La tecnologia viene applicata per inviare aggiornamenti regolari sui dettagli del prodotto, sul mercato o sul tempo.

Utilità dei Big Data per gli agricoltori

Per essere all’avanguardia, i coltivatori implementano i Big Data per scopi diversi.

Aumentare i rendimenti

Ovviamente, la distribuzione razionale delle risorse porta a risultati agricoli migliori. Gli agricoltori non devono più prendere decisioni intuitive. Scegliendo di utilizzare i Big Data, ottengono uno strumento dalle molteplici sfaccettature che fornisce analisi della salute delle colture. Inoltre, i coltivatori scelgono un adeguato trattamento delle piante in base alle esigenze delle diverse zone. Con l’agricoltura basata sui dati, possono adattare il processo di crescita, utilizzare le risorse in modo ragionevole ed evitare la scarsità delle colture.

Agricoltura di precisione e sostenibilità: utilizzo dell’acqua e dei fertilizzanti in modo sostenibile

La fertilità del suolo è uno degli aspetti cruciali della produzione agricola che può essere migliorata e aumentata con i Big Data. La sua analisi dettagliata aiuta a valutare la qualità dei terreni agricoli e selezionare il giusto rapporto tra acqua e fertilizzanti.

Ottimizza costi e sforzi

I coltivatori possono implementare tecniche convenienti e ottimizzare le spese. Quando elaborano dati da sistemi cloud, possono confrontare input e entrate per gestire ragionevolmente la propria attività. Inoltre, queste informazioni consentono loro di ridurre al minimo gli sforzi lavorativi e ridurre i costi.

Gestire le questioni di mercato

I Big Data consentono ai coltivatori di stimare la produzione agricola e fare proiezioni. Inoltre, gli agricoltori e le cooperative potranno adeguare la propria strategia di mercato e far fronte a ostacoli imprevedibili con poche perdite logistiche.

Come iniziare con i Big Data in Agricoltura

Essendo un settore economico strategico, l’agricoltura richiede l’integrazione dei Big Data per diventare più efficiente e produttiva. I moderni strumenti informatici stanno già fornendo varie soluzioni per affrontare anche i più piccoli problemi agricoli, per aziende di ogni dimensione: dalle più grandi a quelle medio-piccole. Per non parlare del loro potenziale di risvegliare l’interesse di una generazione più giovane, che ama giocare, con la nuova tecnologia, all’agricoltura. I giovani si impegnano più volentieri nei settori in cui possono utilizzare tecnologie innovative. Le tecnologie di Agricoltura di Precisione, infatti, consentono loro di gestire terreni agricoli con approcci basati sui dati per sviluppare la propria attività e ottenere efficienza di rendimento.

In termini di costi, il monitoraggio via satellite con il suo ragionevole prezzo di entrata può essere un’opzione vantaggiosa per tutti gli agricoltori. È una pietra miliare per le trasformazioni del settore, perché i coltivatori possono controllare vasti territori senza risorse umane aggiuntive e manutenzione dei veicoli. I Big Data consentono loro di rispondere in tempo ed evitare perdite.

Nel quadro dell’Agricoltura di Precisione nel 2020, i coltivatori devono ancora affrontare diverse sfide e adattarsi a un mondo in rapido cambiamento. Forse, nel 2050, quando 10 miliardi di persone abiteranno il pianeta e le auto potrebbero sorvolare le città, si potrà conoscere la carestia solo dai libri. Magari, sarebbe stata la decisione di rendere l’agricoltura tecnologica e basata sui dati che ha impedito la crisi globale nel settore alimentare.

Link:

La via italiana all’agricoltura

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