Da Wired.it :
Dal machine learning all’agricoltura di precisione: l’intelligenza artificiale può diventare lo strumento per affrancare l’Africa dalla malnutrizione e incentivare lo sviluppo economico
Per combattere la malnutrizione in Africa, l’intelligenza artificiale (Ai) è come l’acqua. Ciò significa che, in un’area che basa il 35% del suo prodotto interno lordo (pil) sull’agricoltura, le tecnologie vanno adattate e non possono essere infuse in modo omogeneo. Quest’esigenza diventa necessaria alla luce degli ultimi, allarmanti dati. Secondo l’Unione africana nel 2050 la fame costerà ai Paesi africani dall’1,9 al 16,5% del loro pil, mentre la richiesta di cibo raddoppierà per l’incremento della popolazione. “Gli ultimi studi della Fao indicano che la malnutrizione in Africa è in costante aumento – rivela a Wired Dejan Jakovljevic, direttore di Information technology (It) services dell’organizzazione delle Nazioni Unite -. Una situazione che è andata rallentando, ma che vede ancora oggi 256 milioni di persone colpite dalla fame“.
A tutto questo si aggiungono fattori esterni, come i cambiamenti climatici, che aggravano lo stato di salute di un’area in cui almeno 33 milioni di agricoltori ne subiscono gli effetti direttamente. In Sudafrica – una delle poche aree in cui il meteo è monitorato in modo capillare – tra il 2017 e il 2019 la provincia del Capo occidentale ha subito una siccità tale che i livelli delle dighe sono scesi del 20% rispetto alla loro piena capacità. Secondo quanto riportato dalla rivista The Conversation, fino al 2017 l’economia del Sudafrica è cresciuta solo dell’1,1% all’anno, con l’agricoltura a un tasso di crescita inferiore dello 0,5%.
“L’Ai applicata ad azioni umane come la semina o il raccolto possono l’agricoltura più efficiente e consentire un impiego migliore delle risorse naturali“, spiega Jakovljevic: “Attraverso sensori o tramite il campionamento del suolo, l’Ai permette ai coltivatori di raccogliere e immagazzinare dati, per una migliore elaborazione e analisi della situazione: la robotica agricola, il monitoraggio del suolo e delle colture, e l’analisi predittiva sono tutte soluzioni possibili“.
Opportunità e ritardi della tecnologia
L’intenzione, però, fa i conti con la realtà. Il Government Ai Readiness Index 2020 pubblicato da Oxford Insights ha evidenziato come l’Africa sia percepita tecnologicamente in ritardo rispetto ad altri Paesi. Nel rapporto, soltanto gli stati di Mauritius, Sudafrica, Sychelles, Ruanda e Senegal figurano in classifica.
Al contrario il Continente ha un grande potenziale nell’Ai applicata al settore agricolo: 17 delle 30 agricolture più veloci al mondo sono africane, un fenomeno diametralmente opposto al trend sociale in cui la povertà accelera. Come ha rilevato la World Bank di recente, il tasso di povertà – in declino in tutto il mondo – sta invece crescendo nell’Africa sub-sahariana e Asia meridionale, dove vive circa l’85% dei poveri del mondo. Soltanto al di sotto della fascia desertica, è stato stimato che nel 2030 l’87% delle persone verserà in condizioni di estrema povertà.
A maggior ragione, l’impatto dell’Ai può dare una sferzata a un trend in tragica crescita, facendo alleati quei fattori di criticità come l’incremento demografico. Con la popolazione più giovane al mondo – oltre 250 milioni di persone tra i 15 e i 24 anni – la fascia sub-sahariana è un potenziale bacino di sviluppo di profili professionali legati al mondo dell’intelligenza artificiale.
Sfida alla malnutrizione
In termini di immediatezza le smart technology possono essere utili per far fronte ai problemi di malnutrizione. “Le sfide del 21esimo secolo sono differenti e la conservazione delle risorse idriche e del suolo sarà fondamentale per raggiungere la sicurezza alimentare – spiega Jakovljevic -. Gestire sia l’agricoltura che l’ambiente con pratiche sostenibili e di precisione aiuterà ad evitare di aggravare i fattori che favoriscono i cambiamenti climatici“.
In Kenya, per reagire alle sfide climatiche, l’agritech lavora sui modelli predittivi creando rete tra le piccole fattorie. Viene utilizzato il Sistema Dews, che utilizza i dati raccolti in 30 anni di monitoraggio e le evidenze fisiche del suolo per realizzare modelli predittivi sulla siccità. Sulla base dei trend meteorologici e l’analisi dei nutrienti del sottosuolo, questa tecnologia di machine learning è in grado di fornire scenari con un tasso di precisione fra il 75 e il 98 per cento.
Non tutti gli Stati africani, però, possono fornire il loro indice di siccità effettiva perché le stazioni di rilevazione meteo non sono installate in modo omogeneo sul continente. Per trovare una soluzione a questo punto è nata Itiki, una tecnologia brevettata dalla ricercatrice della Central university of technology del Sud Africa, Muthoni Masinde. Si tratta di un tool di machine learning che incrocia i dati meteorologici delle stazioni e le conoscenze climatiche desunte da pratiche rurali, come l’avvistamento di particolari uccelli migratori o la germinazione di fiori peculiari, come la fioritura del Muthinuriu, una pianta che fiorisce poco prima della stagione piovosa. In questo caso, l’accuratezza del sistema Itiki, utilizzato in Kenya, Mozambico e Sud Africa, varia dal 70 al 98%.
La Fao guarda all’Africa come a un contesto composito, dove l’agritech può essere declinato in vari modi. “Per quanto riguarda l’agricoltura sostenibile, è importante sviluppare sistemi di gestione dei raccolti di nuova generazione, che uniscono tecnologie a base biologica – come microbi benefici per le piante, oppure le colture di copertura – l’agricoltura di precisone e le pratiche agricole conservative. Questo permetterebbe, da un lato di ridurre l’utilizzo di fertilizzanti, pesticidi e risorse idriche, e dall’altro di migliorare la sostenibilità del settore, sia a livello di campo che di falde acquifere“, sottolinea Jakovljevic.
Startup al lavoro
In Nigeria è in uso Zenvus, startup locale che fa agricoltura di precisione: con l’ausilio di un Gps, un hardware analizza i dati di un terreno, come la temperatura, i nutrienti e il tasso di umidità per aiutare gli agricoltori ad applicare il fertilizzante giusto e irrigare in modo ottimale il terreno. Lo scopo di Zenvus è duplice, perché oltre a essere una preziosa fonte di dati, forma i contadini locali sulle caratteristiche dei terreni.
L’Ai è centrale anche in Gudra, la tecnologia sviluppata da Darlington Akogo, che punta all’efficienza dell’irrigazione e contrasta la diffusione delle malattie nelle colture. Con l’utilizzo di droni e app, gli agricoltori sfruttano i dati per rendere i terreni più fertili e le colture più resistenti attraverso l’impollinazione e l’allevamento mirato.
In Africa, un problema strettamente legato alle colture è quello degli elementi infestanti, come il bruco della lafigma, un parassita che si nutre di oltre 80 diverse specie di colture, riscontrato nel continente per la prima volta nel 2016. Da allora, il bruco ha devastato intere piantagioni di mais, mettendo a repentaglio la sussistenza della popolazione locale.
È quanto successo in Uganda, dove Google sta collaborando con ricercatori e startupper locali per trovare soluzioni innovative a minore impatto ambientale. Una soluzione innovativa è stata trovata dalla ricercatrice Nazirini Siraji: utilizzando una piattaforma di machine learning open source di Google, raccoglie i dati sullo stadio di sviluppo del parassita con un’app gratuita per smartphone, ne traccia il profilo di pericolosità, infine propone trattamenti mirati, pianta per pianta. La Farmers Companion App di Google a Mbale ha reso noto i primi, positivi risultati.
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La via all’occupazione femminile
Le prime applicazioni delle tecnologie di Ai in Africa generano anche interessanti risvolti sociali: tra questi, una crescente inclusione di genere. È frequente che siano le donne a dedicarsi allo sviluppo di tecnologie innovative nell’agritech e chiedere che siano fondate su principi di trasparenza, inclusione, responsabilità e sicurezza. Come Joyce Nakatumba-Nabende, a capo del laboratorio di Ai presso la Makerere University in Uganda, che punta alla creazione di tecnologie ad alto impatto sociale, che richiedano la stretta collaborazione dei farmer locali.
Punta, invece, all’efficienza energetica la tecnologia sviluppata da Fatoumata Thiam, senegalese. Laureata in ingegneria informatica presso l’Université de Thiès, la ricercatrice specializzata nell’internet of things sta sviluppando un sistema intelligente che permetta la giusta irrigazione dei campi in maniera automatizzata, grazie all’energia solare. Si tratta di piccoli, ma significativi passi in avanti per affrancare il Continente africano dal peso sociale, non solo economico, della malnutrizione.
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