L’agricoltura è con noi da circa 12mila anni, da quando le comunità del Neolitico hanno iniziato a coltivare cereali lungo la Mezzaluna fertile, quella regione del Medio Oriente che copriva una lunga “fetta” di terra tra gli attuali paesi di di Egitto, Israele, Palestina, Giordania fino a Iran e Arabia Saudita. Da allora continuiamo a seminare, irrigare, selezionare i raccolti per migliorarne la resa, in un sistema che si aggiorna da millenni. Ora però accade qualcosa di inedito. L’intelligenza artificiale entra nella filiera agricola e promette di cambiarne le regole con una rapidità mai vista prima.
Perché applicare l’intelligenza artificiale alla filiera agricola
Per avere un’idea della posta in gioco, l’industria alimentare vale 4mila miliardi di dollari a livello globale. Ed è un’industria che deve sfamare 8 miliardi di persone (saranno 9,7 miliardi nel 2050). Tutto parte da lì, dai campi, alle prese con condizioni meteo rese sempre più imprevedibili dai cambiamenti climatici. Secondo la società di consulenza McKinsey, l’intelligenza artificiale può generare 100 miliardi di dollari di valore economico nella filiera agricola, tagliando i costi e incrementando le rese.
A pensarci bene, infatti, l’agricoltura si presta alla perfezione sia per l’AI generativa sia per l’AI analitica. La prima macina grandi volumi di dati non strutturati fino a identificare schemi complessi con cui generare nuove idee, scenari e soluzioni. La seconda, invece, affronta problemi circoscritti facendo previsioni a partire da dataset strutturati e regole predefinite. E di dati non strutturati e variabili da gestire la filiera agricola ne ha a bizzeffe.
Dagli agronomi virtuali alle previsioni meteo di lungo periodo
Qualche esempio? Sempre McKinsey cita gli “agronomi virtuali” che esaminano i dataset su meteo, condizioni del suolo, pressioni da parassiti e malattie, aiutando gli agricoltori a prendere decisioni puntuali sulla resa, sugli input e sui costi. Tutto questo 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Sempre a proposito di meteo, ClimateAi fornisce agli agricoltori previsioni ultra-localizzate andando ben oltre il consueto orizzonte dei 14 giorni. Questo perché i suoi modelli di AI brevettati si basano sì sulle serie storiche, ma anche sulle leggi fisiche e biologiche dei sistemi naturali. Così, prevedono il rischio di eventi estremi in modo ben più veloce ed economico rispetto ai supercomputer delle agenzie meteorologiche, indicando il momento migliore per la semina e la raccolta di specifiche colture.
Pomodori e broccoli che maturano con meno acqua grazie all’AI
Che dire invece dell’acqua? Oggi l’agricoltura è responsabile del 69% dei prelievi idrici, usati soprattutto per l’irrigazione e poi, in misura minore, per il bestiame e l’acquacoltura. L’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’alimentazione e l’agricoltura (Fao) prevede che, da qui al 2050, la produzione alimentare irrigua aumenterà del 50% rispetto ai livelli odierni. È evidente che così non può funzionare. Ma ecco che entra in gioco l’AI.
