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Agrifood 4.0: il ruolo dell’IoT nel settore agricolo

agricoltura e tecnologia IT

(articolo redatto da Carmela Anzelmo)

Le tradizionali pratiche agricole non sono più sufficienti per sostenere le sfide attuali. Questo ha determinato un’evoluzione del modo in cui ci si approccia all’agricoltura e alla produzione alimentare di cui parleremo in questo approfondimento.

I vantaggi dell’essere connessi

automazione tecnologica agrifood

Il settore agricolo si è affidato a lungo ai dati meteorologici per aiutare gli agricoltori a prendere decisioni informate su quando piantare, irrigare o raccogliere i prodotti.

I metodi tradizionali di monitoraggio meteorologico, però, spesso si basano su dati che sono datati da ore o anche da giorni e che possono portare ad un inefficiente uso dell’acqua e delle altre risorse.

Ed è quì che entra in gioco l’IoT. L’Internet of Things (IoT) si incentra principalmente sugli strumenti e le applicazioni che consentono agli oggetti di comunicare non solo tra loro, ma anche con il mondo esterno che li circonda.

Uno dei benefici chiave dei dispositivi IoT, in particolare dei sensori, è la loro connessione ad Internet che permette di accedere ai loro dati in tempo reale anche da remoto e in qualsiasi momento, fornendo informazioni sul processo produttivo e sull’output generato.

L’agricoltura di precisione è una delle applicazioni più significative dell’IoT nel settore agricolo. Comporta l’utilizzo di sensori, data analytics e altre tecnologie per supportare gli agricoltori nell’ottimizzare la resa dei terreni, ridurre gli sprechi di risorse e, più in generale, migliorare la qualità e l’efficienza. Permette agli agricoltori, quindi, di monitorare la crescita delle colture, l’umidità del terreno, la temperatura e altri fattori ambientali in real-time, senza essere fisicamente sul luogo di coltivazione.
Questi dati possono essere usati per prendere delle decisioni informate su quando irrigare, fertilizzare o pianificare altre azioni basandosi su dati più recenti, invece di dati obsoleti.

I dispositivi IoT, come i droni e i trattori autonomi, possono essere usati per collezionare dati e per automatizzare le operazioni agricole. Questi dispositivi possono sondare il terreno, analizzare la salute delle colture e applicare fertilizzanti e pesticidi nel punto preciso in cui servono. Questo aumenta l’efficienza e migliora anche la sicurezza alimentare.
Inoltre, è possibile di visualizzare lo stato dei macchinari e della loro manutenzione, la quale diventa predittiva, non solo preventiva. Infatti, uno dei principali vantaggi dell’interconnessione di tecnologie avanzate è quello di rendere più sostenibile ed efficiente la produzione agricola.
Nell’agricoltura di precisione, per esempio, quando un sensore di terreno rileva che l’umidità non è sufficiente, allerta il sistema di irrigazione, che eroga la quantità di acqua necessaria a far tornare l’umidità nei livelli ottimali.

Le soluzioni a supporto dell’agrifood

dati metereologici agrifood

In linea generale, l’IoT si pone a supporto di più settori nell’agrifood, con vari strumenti tra cui:

  • Sistemi di controllo e monitoraggio delle attrezzature e dei mezzi agricoli
  • Sistemi di mappatura delle coltivazioni e dei terreni
  • Sistemi di irrigazioni di precisione
  • Sistemi di controllo e monitoraggio delle coltivazioni e dei terreni
  • Sistemi di monitoraggio da remoto di infrastrutture aziendali

Conclusioni

Il ruolo dell’IoT, in conclusione, non è solamente quello di catturare le informazioni dal mondo fisico e di trasformarle in un record digitale, ma di tradurre decisioni e generare azioni che provengono dal mondo digitale, ma sono applicate nel mondo fisico.

C’è un passo fondamentale, quindi, dove le macchine interagiscono tra loro per condividere informazioni permettendo così un’analisi avanzata e la visualizzazione in tempo reale di dati da più fonti.

Questo fa emergere l’IoT sia come tecnologia di output, come nel caso del cloud, dove si potrebbero memorizzare i dati generati dai dispositivi, sia come tecnologia di input, come nel caso dell’advanced automation, dove gli stessi dati possono essere di supporto alle decisioni dei dispositivi di automazione.


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