Drone che vola sulla campagna - ARCHIVIO FOTOGRAFICO FBK

Agricoltura Digitale

Le tecnologie digitali per l’agricoltura rappresentano un dominio applicativo di interesse primario per l’Italia e per la ricerca in FBK.

L’Italia sta affrontando la sfida di un’agricoltura più efficiente, in grado di migliorare qualità e valore dei prodotti migliorando la sostenibilità ambientale e valorizzando al meglio le identità territoriali.

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai dati, ambientali e climatici, raccolti in modo automatico sul campo dalle macchine, assieme ai dati aziendali di processo consentono lo sviluppo di soluzioni in grado di favorire efficienza e produttività, migliorando la resa e la sostenibilità delle pratiche agricole.

Punti di forza del modello FBK

L’esperienza decennale di FBK e la sua rete di partner locali, nazionali e internazionali configurano un ecosistema dell’innovazione ideale per sperimentare possibili applicazioni dell’IA in agricoltura: dalla ricerca scientifica al trasferimento tecnologico su sensoristica, remote sensing, piattaforme IoT e applicazioni di machine learning.

Attraverso collaborazioni di lungo periodo con aziende leader nel settore, sono stati sviluppati nuovi strumenti di Data Science e Deep Learning, piattaforme IoT e dispositivi connessi, di alta qualità e a basso costo, in grado di monitorare il ciclo di vita delle colture e ottimizzarne la gestione.

Progetti in evidenza

AgrifoodTEF Horizontal logopng_scalatoÉ l’Italia, e in particolare FBK a coordinare il progetto europeo AgrifoodTEF per sviluppare infrastrutture di test e sperimentazione di nuovi prodotti e servizi basati sull’Intelligenza Artificiale e la Robotica, a sostegno del settore agroalimentare Europeo.

Risultato vincitore di un bando lanciato nel 2022 dalla Commissione Europea (parte del programma Digital Europe), il progetto AgrifoodTEF ha un budget totale di 60 milioni di euro e un orizzonte temporale di 5 anni. Il consorzio vincitore è composto da alcuni fra i maggiori attori europei nell’ambito dell’innovazione digitale applicata alla produzione agroalimentare.
Organizzato in tre nodi nazionali (Italia, Germania, Francia) e 4 nodi satellite (Polonia, Belgio, Svezia e Austria), rivolge i propri servizi ad aziende e sviluppatori di tutta Europa che vogliano validare le proprie soluzioni innovative in condizioni di utilizzo reale, velocizzandone la transizione al mercato.

Oltre al coordinatore, FBK, il nodo italiano include eccellenze nazionali come l’Università di Napoli Federico II – coordinatore del Centro Nazionale Agritech – il Politecnico di Milano e l’Università di Milano, la Fondazione Edmund Mach, centro di eccellenza nella ricerca e innovazione agronomica e Engineering Informatica, azienda di riferimento per la trasformazione digitale del settore agricolo.

I nodi europei di questa importante rete comprendono l’Italia, coordinata da FBK, la Francia, coordinata da LNE, la Germania con l’Università di Osnabrück e DFKI, i Paesi Bassi con il coinvolgimento di Wageningen, il Belgio con il contributo di ILVO, la Svezia coordinata da RISE, la Polonia guidata dall’Istituto Lukasiewicz L-PIT, l’Austria coordinata da Josephinum Research e la Spagna coordinata dall’Università di Lleida.

AgrifoodTEF è finanziato per il 50% dalla Commissione Europea e per il restante 50% dai governi degli Stati partecipanti al consorzio – il Ministero delle Imprese e del Made in Italy, per la parte italiana.

Le aziende interessate potranno usufruire dei servizi AgrifoodTEF, contattando direttamente il coordinatore del progetto Raffaele Giaffreda.

Contatti

AgriFoodTEF_Raffaele Giaffreda FBK_phAF

Raffaele Giaffreda

Coordinatore del progetto europeo AgrifoodTEF, Chief IoT Scientist FBK Digital Industry Center
[email protected]
[email protected]

Scopri di più

AGRIDATA

Il progetto AgriDataSpace (una Coordination and Support Action del bando Digital Europe) si prepone l’obiettivo di coordinare attività e azioni preparatorie e propedeutiche alla creazione di un Data Space europeo per l’agricoltura.
Il progetto, coordinato dai francesi di Agdatahub, mira a gettare le basi per la realizzazione di sistemi che facilitano lo scambio, l’elaborazione e l’analisi dei dati in modo sicuro, affidabile, trasparente e rispettoso della sovranità di questi dati. I risultati attesi sono delle linee guida per la realizzazione di quei sistemi abilitanti che, grazie ad una gestione oculata e partecipata dei dati raccolti, creeranno nuove opportunità di monitoraggio e ottimizzazione dell’uso delle risorse in agricoltura, stimolando innovazioni a sostegno della digitalizzazione del settore.

Il ruolo della Fondazione Bruno Kessler nel progetto è quello di coordinare le attività dedicate allo sviluppo di architetture di riferimento che includono l’utilizzo delle tecnologie più recenti create per promuovere una nuova “data economy” in agricoltura che affonda le sue radici nell’esistenza di spazi dati condivisi e nelle possibilità di valorizzazione dei dati raccolti in vari contesti produttivi del settore agricolo.
Un aspetto importante e caratterizzante in tal contesto è il rispetto del principio della sovranità del dato secondo i principi promossi anche da GAIA-X, di cui FBK è uno dei soci fondatori a livello nazionale.

Contatti

AgriFoodTEF_Raffaele Giaffreda FBK_phAF

Raffaele Giaffreda

WP Leader for activities on Technology Panorama Data Spaces in agriculture
[email protected]


Scopri di più

LOGO IRRITREIRRITRE è un sistema informativo territoriale progettato per promuovere e favorire una gestione efficiente dell’irrigazione attraverso pratiche di irrigazione di precisione.

Il progetto è realizzato congiuntamente dalla PAT (Dipartimento Agricoltura), FBK, FEM, Trentino Digitale.

L’obiettivo della piattaforma IRRITRE è quella di offrire strumenti facilmente accessibili e coerenti ai consorzi irrigui ed ai vari attori coinvolti nel processo di gestione irrigua, oltre che un’infrastruttura digitale territoriale che permetta la messa a terra dei sistemi di monitoraggio, controllo e attuazione automatica delle decisioni irrigue per ottenere:

  • una riduzione dei consumi irrigui mediante tecniche di irrigazione a rateo variabile;
  • consentire analisi, pianificazione ed ottimizzazione della distribuzione idrica, anche per interventi di prevenzione dei danni (antibrina) e incentivazione del risparmio.

IRRITRE si basa sulla combinazione di un insieme di tecnologie dell’agricoltura 4.0 che vanno dai sensori IoT in campo, tecnologie di comunicazione IoT e sistemi di attuazione per l’automazione delle scelte irrigue, dalla raccolta di dati e previsioni meteo, di informazioni satellitari, che vengono combinati mediante l’utilizzo di intelligenza artificiale al fine di fornire funzionalità di monitoraggio e controllo, modelli predittivi e strumenti di pianificazione dell’utilizzo della risorsa irrigua e del sul impatto sulle colture.

Dove viene attualmente applicato e validato IRRITRE:

IRRITRE intende coprire le esigenze irrigue dell’intero territorio trentino e verrà inoltre messo in campo e validato in 3 aree pilota del Trentino (Valli del Noce, Valle dell’Adige, Basso Sarca), ambiti ad alto impatto nel consumo irriguo e significativi dal punto di vista economico (produzione di mele e di vino), aree caratterizzate da differenti condizioni orografiche e che aggregano differenti realtà produttive e di organizzazione della gestione irrigua, così da massimizzare la valutazione dell’adozione delle nuove politiche di gestione e delle nuove tecnologie.

Contatti

Il progetto SAPIENCE abilita comportamenti virtuosi in ambito agricolo combinando tecniche di misura e tracciamento dell’uso delle risorse irrigue con strumenti di incentivazione e premiali. In particolare, SAPIENCE promuove l’uso efficiente dell’acqua di irrigazione, mirando a ottenere una riduzione significativa (30% o superiore) rispetto ai sistemi di irrigazione a goccia. Ciò è possibile grazie al monitoraggio basato su tecnologie IoT e blockchain affiancato da uno specifico sistema premiale per incentivare il comportamento virtuoso degli attori.

Soluzioni AI per la produzione vitivinicola

In collaborazione con CAVIT, FBK ha sviluppato un insieme di algoritmi e sistemi a supporto degli enologi durante la fase di sviluppo del frutto fino alla vendemmia. Il sistema si compone di differenti tipi di soluzioni per rispondere a tre diverse esigenze:

  1. Spettrometro portabile con un sistema AI per il monitoraggio in campo dei parametri enologici (Brix e acidità totale) durante la fase pre vendemmiale;
  2. Modello Deep Learning per la stima precoce della produzione, analizzando immagini raccolte in campo tramite smartphone commerciali;
  3. Modello Deep Learning di segmentazione e classificazione di immagini per riconoscere e quantificare gli insetti infestanti e ottimizzare gli interventi antiparassitari.

Fotocamera multispettrale MAIA per droni

FBK, in collaborazione con le aziende Eoptis e Sal Engineering, ha sviluppato una fotocamera multispettrale che consente di acquisire da drone immagini in numerose bande dello spettro. Tali immagini, opportunamente elaborate e analizzate con differenti tecniche di Machine Learning, consentono di ricavare indici relativi allo sviluppo e allo stato di salute della vegetazione.