Agricoltura di precisione: applicazioni per previsioni meteo, contrasto ai patogeni e molto altro

I dispositivi digitali sono l’indispensabile supporto di un’agricoltura che intenda essere al contempo sostenibile, produttiva e resiliente ai cambiamenti climatici. Proprio in questa ottica, la ricerca del CREA,  ha sviluppato prodotti e servizi avanzati, dedicati al mondo governativo e della ricerca. Si tratta di un’attività svolta dai sottoprogetti  AgroModelli ed AgriInfo, nell’ambito di Agridigit - il più importante programma di ricerca pubblica sull’agricoltura di precisione finora mai finanziato dal MASAF - con l’obiettivo di creare infrastrutture digitali per ricerche e applicazioni operative, anche attraverso casi studio, i cui i risultati sono stati presentati oggi presso la sede centrale del CREA.

Il team di ricercatori CREA ha sviluppato risorse, analizzato dati e predisposto modelli, utilizzando applicazioni di AI e infrastrutture informatiche al fine di sostenere l’agricoltore nelle grandi sfide e nella gestione del rischio che deve affrontare quotidianamente.

In particolare, sul fronte meteorologico è stato messo a punto un servizio “verifica qualità” dei dati italiani, sia relativi al meteo sia ai suoli italiani ed è stata realizzata una libreria virtuale per la gestione delle variabili meteorologiche.

Molto significativo anche lo sforzo fatto sul fronte dei modelli : ne sono stati progettati per la crescita colturale, per il bilancio idrico del suolo e per prevenire l’insorgenza di patogeni.

Infine, ma non ultime, sono state predisposte tre piattaforme digitali: la prima, condivisa e co-sviluppata con 10 regioni e basata su modelli per allerta fitopatologica; la seconda per l’implementazione della tracciabilità di prodotti con modelli Blockchain e la terza - definita “Agricoltore Digitale” – per la raccolta e la fruizione di dati e servizi da terze parti.

“L’impiego di modelli durante il ciclo delle colture si traduce nell’implementazione dei sistemi di supporto alle decisioni e nelle applicazioni di agricoltura di precisione – spiega il coordinatore Marcello Donatelli - mentre, nell’analisi di medio periodo, è finalizzato alla simulazione di scenari utili alla pianificazione e all’analisi di rischio. Il progetto ha esaminato casi applicativi per ognuna di queste tipologie di modelli, tutte però con il comune obiettivo di ridurre l’uso di mezzi di produzione, limitando la pressione dell’agricoltura sull’ambiente”.