Tecnologie dell’automazione in agricoltura

In questo articolo presenteremo una descrizione delle più recenti innovazioni tecnologiche per l'agricoltura. Illustreremo come tecnologie di diverso tipo (ICT, meccatronica, fotonica, ecc.) vengano integrate per dare vita alle macchine agricole del XXI secolo. IoT, robotica, automazione, AI, cloud computing, sensoristica, georeferenziazione e molto altro rappresentano le leve tecnologiche che hanno reso possibile l’elaborazione del concetto dell'Agricoltura 4.0, capace di ottimizzare la produzione, ridurre l'impatto ambientale e sondare nuove metodologie per la ricerca di soluzioni alle problematiche odierne. Il nascente ambito dei robot agricoli ha stimolato la genesi di nuovi approcci come quello dell'agricoltura di precisione. Vedremo in che modo questa può essere implementata per ovviare alle sfide e ai problemi (climatici, alimentari) del nostro secolo, indirizzando la società verso uno sviluppo maggiormente sostenibile. Citeremo alcuni esempi e analizzeremo alcune aree di intervento per considerare il potenziale reale della tecnologia in ambito agroalimentare.

Introduzione

I continui progressi tecnologici hanno determinato sostanziose novità anche in ambito agroalimentare. La progressiva integrabilità dei software e la miniaturizzazione degli hardware ha incentivato la generazione di macchine versatili, autonome, personalizzabili; sistemi robotici adattabili ai più svariati contesti, compreso quello agricolo. Numerose le discipline coinvolte (meccatronica, informatica, ottica ma anche psicologia, neuroscienze, biologia, ecc.) nella progettazione di automi capaci di muoversi ed operare in ambiti complessi, con funzionalità e abilità sempre più avanzate. Nei campi e nelle serre si diffonde dunque l’uso di robot, macchine a guida autonoma e droni, in grado di sostituire l'essere umano nei lavori più faticosi e ripetitivi. In concomitanza con la rivoluzione digitale si afferma dunque l’agricoltura 4.0 che, integrando le più recenti innovazioni tecnologiche, muta i suoi metodi ed elabora nuovi approcci, al fine di ottimizzare la produzione (sia in termini quantitativi che qualitativi) minimizzandone i costi, ma soprattutto ricercando soluzioni alle problematiche ambientali e alimentari del nostro secolo.

Contributi tecnologici per l’agricoltura: la robotica

Tra le tecnologie di maggior impatto per l’agricoltura troviamo sensoristica, cloud computing, machine vision, GPS (Global Positioning System), GNSS (Global Navigation Satellite System), cinematica in tempo reale, laser, piattaforme inerziali (IMU, Inertial Measurement Unit), attuatori, IoT, Intelligenza Artificiale, Machine Learning, ecc. La robotica è infatti un campo multidisciplinare che si è potuto affermare grazie alla cooperazione di molteplici discipline. Un robot può essere definito in modo generico come una macchina elettromeccanica capace di muoversi, collezionare ed elaborare dati dall’esterno, per poi operare un determinato lavoro modificando l’ambiente in cui viene impiegato. Il funzionamento dei robot si basa principalmente sul principio di mobilità e sulla capacità di estrapolare ed elaborare dati. Vediamo brevemente di quali strutture fondamentali si costituisce un robot per l’agricoltura:

Struttura meccanica, estensioni, bracci robotici, end-effector con cui si eseguono le modifiche e i lavori. In agricoltura tra gli strumenti più utilizzati troviamo le pinze e le pompe a vuoto.
Sistema di sensori suddivisi in propriocettivi ed esterocettivi, rispettivamente per il rilevamento di parametri propri ed esterni. Diversi i sensori impiegati nella robotica per l’agricoltura, per citarne alcuni: microfoni, sensori ad ultrasuoni, telecamere a infrarossi, HDR e ad alta risoluzione, sensori iperspettrali, sensori multispettrali, accelerometri, giroscopi, magnetometri, sensori di pressione, di prossimità, di temperatura, di umidità e per il rilevamento di determinate sostanze chimiche. L’enorme potenziale della robotica sta proprio nella possibilità di raccogliere informazioni precise, in tempo reale, che i nostri cinque sensi non sono in grado di percepire, per poi elaborare grandi quantità di dati in un breve lasso di tempo, con cui generare un sistema di supporto decisionale (DSS) e un’adeguata analisi dei rischi, agevolando così l’essere umano nel processo lavorativo.
Struttura di controllo, costituita dagli attuatori (motori elettrici, servomotori, sistemi idraulici, sistemi pneumatici, ecc.) e dagli algoritmi di controllo.
Struttura di governo, ossia il computer o controller, composta dagli hardware (microprocessori, memorie, ecc.) e dai software (programmi applicativi, algoritmi di calcolo). Tale struttura costituisce “il cervello” del robot.

In base alle caratteristiche strutturali di ambiente e oggetti, è possibile classificare i robot secondo i seguenti quattro gruppi:

ambiente e oggetti sono strutturati
ambiente strutturato + oggetti non strutturati
ambiente non strutturato + oggetti strutturati
ambiente e oggetti non sono strutturati

Il dominio agricolo rientra in questo quarto gruppo rendendo la realizzazione e la commercializzazione di macchine agricole autonome e “intelligenti” particolarmente complessa. Il robot agricolo, rispetto al robot industriale, deve possedere una maggior mobilità per muoversi ed operare in ambienti non strutturati, caratterizzati da cambi repentini (suolo, vegetazione circostante, clima, condizioni atmosferiche, illuminazione, ecc. rappresentano fattori ad alto tasso di variabilità e imprevedibilità). Non tralasciamo infine la peculiarità dell’oggetto: il prodotto agricolo deriva da un organismo vivente; non è facile programmare una macchina per la gestione di qualcosa di vivo, che nasce e cresce in un ambiente non uniforme, non lineare e soggetto a dinamiche imprevedibili.

Il potenziale dei robot agricoli è enorme, ma le complessità non vanno sottovalutate: nei contesti dinamici e non strutturati le macchine rischiano di produrre risultati inadeguati a causa di situazioni inaspettate e impreviste. Per una corretta gestione del processo agricolo le applicazioni robotiche per l’agricoltura necessitano di sistemi precisi, di potersi regolare ed operare in un ambiente variabile e incerto. Un solo errore durante la fase di semina, per esempio, potrebbe mandare all’aria tutto il processo produttivo. I sensori monitorano e raccolgono dati dalle piantagioni per inviarli di seguito alla piattaforma software (dove interconnettere tutti i sistemi coinvolti nella produzione) ed elaborarli mediante tecniche di AI e Machine Learning. L'agricoltore deciderà infine se intervenire direttamente o attraverso l’uso delle macchine. L’agricoltura 4.0 dunque si prefigge l'obiettivo di controllare e gestire i numerosi stadi di evoluzione delle piantagioni da un’unica piattaforma grazie alla possibile interconnettività dei dispositivi; mediante CPS (Cyber Physical System) sarà possibile gestire tutti i processi da un unico sistema informatico che consente di rapportarsi costantemente con l'ambiente fisico in cui si lavora.

L'avvento dei robot agricoli

I robot agricoli sono macchine versatili, in grado di svolgere lavori di diverso tipo; i primi modelli commerciali si occupavano di eliminare le piante infestanti, ispezionare il campo per la prevenzione delle malattie e per la raccolta. Mano a mano che i prototipi aumentano di numero, aumentano anche le loro capacità:

preparazione terreno
semina
ispezione e cura
potature
raccolta
immissione e monitoraggio nella supply chain

Non risulta affatto semplice dare una definizione univoca e formale di questa famiglia tecnologica così versatile, senza cadere nel generico. Il sistema robotico per l'agricoltura è un dispositivo meccatronico, mobile, autonomo (o semi-autonomo) programmato per raccogliere ed elaborare dati, “prendere decisioni” ed eseguire task specifici nell’ambito della produzione agricola, sotto la supervisione umana, ma senza il suo diretto intervento, o almeno, non necessariamente.
Di seguito alcuni esempi di modelli e prototipi:

Agrobot, progettato per la distribuzione dei prodotti fitosanitari in campo e in serra; protegge così il raccolto da epidemie e parassiti, e l'agricoltore dal contatto con prodotti chimici nocivi.
Demeter, progettato per la fase di raccolta, dispone di due videocamere che permettono la distinzione tra elementi maturi e non.
ARA, munito di Intelligenza Artificiale e alimentato a energia solare (12 h di autonomia), è stato progettato per muoversi nell'ambiente in modo indipendente (sensori GPS), individuare erbe infestanti (telecamere, GPS RTK, sensori) e somministrare il diserbante in maniera mirata, riducendone l'uso totale.
OZ, progettato per le operazioni in piccoli spazi, possiede quattro ruote motrici e quattro motori elettrici 110 W (nessuna emissione di gas di scarico) per un controllo semplificato delle infestanti ad alta precisione.
Dino, per le operazioni nelle vaste colture, con un'autonomia di 6/8 h, utilizzabile in diversi tipi di coltivazioni con diverse condizioni del suolo, possiede un sistema di navigazione proprio.
Tertill, per l'identificazione delle piante infestanti mediante un sistema visivo. Tertill taglia le erbacce con un cutter in nylon, il tutto alimentato a energia solare.

L’obiettivo dei ricercatori è quello di creare una macchina razionale, dotata cioè di intelligenza analitica, che possa operare all’interno del processo agroalimentare. L’innovazione tecnologica cambia il segmento agricolo, introducendo nuovi modi di coltivare le piante, stimolando la genesi di nuovi approcci, come quello dell’agricoltura di precisione (Precision Agriculture PA, o anche Precision Farming).

Figura 1: Una piantina virtuale nella mano robotica a simbolo della cura tecnologica delle coltivazioni

Agricoltura di precisione

IoT, sistemi robotici, georeferenziazione, sensori, data science, AI, ecc. rappresentano quindi le leve tecnologiche da cui scaturisce il concetto di agricoltura di precisione. Cosa s'intende per precision farming? Si tratta di una branca emergente dell’agricoltura che si prefigge l’obiettivo di ridurre l’impatto ambientale e i costi di produzione, mediante l’uso di metodologie non-distruttive in grado di creare un incremento qualitativo e quantitativo del raccolto. Impiegando i nuovi strumenti tecnologici è possibile monitorare le coltivazioni in tempo reale ed eseguire interventi mirati ogniqualvolta ve ne sia bisogno, minimizzando il rischio di contagio in caso di malattie o parassiti. La PA si basa su una gestione migliorata, sull’osservazione costante per la salvaguardia delle piante e sull’uso ponderato delle sostanze chimiche, come pesticidi e fertilizzanti, dannosi per il terreno (contaminazione, sbilanciamento degli equilibri nutrizionali del suolo, desertificazione) e per gli organismi viventi (noi compresi). Come l’informatica ha trasformato la società, così l'agricoltura di precisione vuole innescare dei cambiamenti sociali, stimolare la formazione di nuovi modelli di business agricolo, capaci di far fronte alle esigenze agroalimentari odierne. Grazie a cloud computing e a data science, la conseguente “agricoltura data-driven” supera le metodiche tradizionali e pone al servizio del mondo agricolo un sistema decisionale più accurato, da affiancare all’intuito e al bagaglio esperienziale dei contadini, potenziandone le capacità. Di seguito, illustriamo alcuni esempi di come l’agricoltura di precisione possa cambiare il processo agricolo.

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