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

 

SAPIENCE. 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.