Un gruppo di studiosi nei Paesi Bassi, tra cui ricercatori di Unmanned Valley, Greenport DB e NL Space Campus, ha sviluppato con successo un modello di Intelligenza Artificiale che consente ai droni di rilevare la botrite, una malattia fungina diffusa nelle piante e nota anche col nome di “muffa grigia”.
Gli algoritmi AI riescono a analizzare in poco tempo e con buona precisione le enormi quantità di dati che raccolgono i droni sorvolando le coltivazioni, per poi tradurre queste informazioni in dettagliate mappe topografiche, che vantano una precisione millimetrica che permette di identificare le piante malate o a rischio, così da consentire un intervento più mirato e con conseguente risparmio di prodotti per la protezione delle colture. Per questo progetto i ricercatori hanno utilizzato droni facilmente reperibili e relativamente economici, in grado di eseguire missioni in modalità completamente automatica, sebbene al momento sia comunque necessaria la presenza fisica di un operatore.
I risultati finali di questo progetto, intitolato “Remote Sensing for Horticulture”, sono stati presentati di recente sul sito di Unmanned Valley e lasciano ben sperare per l’agricoltura che verrà, visto che tra l’altro è in primis l’Unione Europea a voler diminuire notevolmente l’uso di pesticidi nei prossimi anni. L’obiettivo finale è di fare dell’Europa il primo continente a impatto climatico zero entro il 2050, minimizzando così anche i rischi per la qualità dell’acqua e la biodiversità derivanti dall’eccessivo utilizzo di pesticidi.
Tecnologie come questa rappresentano un notevole passo avanti, non solo dal punto di vista ambientale, ma anche in termini di potenziali risparmi economici per gli agricoltori, che possono ridurre il rischio di mancati raccolti dovuti a malattie o insetti infestanti, evitare l’acquisto di grandi quantità di prodotti per la protezione delle piante e limitare le costose ispezioni manuali in campo, che non possono mai coprire in modo efficiente l’intera coltivazione.
Al momento, il modello può riconoscere la botrite solo nei tulipani e nei giacinti, ossia alcune delle piante più diffuse nel luogo dove l’algoritmo è stato addestrato inizialmente, ma si prevede che con alcune modifiche sarà presto in grado di identificare anche altre malattie e anche rispetto ad ulteriori colture. Tra le prossime tappe c’è anche il miglioramento della precisione delle misurazioni attraverso la combinazione dei dati raccolti dai droni con le immagini satellitari e le informazioni attuali sulle condizioni del terreno e del clima. Ovviamente, il successo sul mercato dipende però anche dalla sostenibilità del business, per cui verranno esplorate la scalabilità delle tecniche impiegate e lo sviluppo del modello di business ad esso collegato.
