Nel mondo delle soluzioni a tecnologia avanzata, emerge con maestria una fusione sorprendente tra l’arte agronomica e la potenza delle tecnologie solari fotovoltaiche di nuova generazione. Questo approccio visionario sta aprendo orizzonti inediti nell’affrontare le sfide di un’era in cui l’urgenza dei mutamenti climatici impone rivoluzioni radicali e pratiche più ecosostenibili. L’agricoltura simbiotica e sinergica legata all’intelligenza artificiale e all’agrivoltaico, offre un’opportunità tangibile per ottimizzare l’utilizzo delle superfici, incentivando contemporaneamente la produzione energetica verde e l’efficienza dei raccolti.
Il potenziale dell’intelligenza artificiale avanzata (IA) e del processo di apprendimento automatico evoluto Machine Learning (ML) ridefinisce l’intero panorama dell’agricoltura su scala globale.
Cos’è il Machine Learning?
Il machine learning, (apprendimento automatico), è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si focalizza sullo sviluppo di algoritmi e modelli che permettono ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie performance nel tempo, senza essere esplicitamente programmato per eseguire specifiche operazioni. In sostanza, il machine learning (ML) consente ai computer di acquisire conoscenze attraverso l’analisi dei dati, identificando modelli, tendenze e relazioni nascoste.
Ci sono diversi tipi di approcci e algoritmi nel machine learning, ma in generale, il processo si sviluppa attraverso le seguenti fasi:
Raccolta dei dati: Il primo passo, è raccogliere un ampio insieme di dati pertinenti al problema che si vuole risolvere o al dominio in esame. Questi dati possono includere testi, immagini, numeri o qualsiasi tipo di informazione rilevante.
Preparazione dei dati: Spesso i dati raccolti richiedono pulizia, formattazione e preparazione. Questo può implicare la rimozione di dati mancanti o anomali e la standardizzazione dei formati.
Scelta dell’algoritmo: Si seleziona l’algoritmo di machine learning più adatto al problema. Ci sono vari tipi di algoritmi, come ad esempio algoritmi di regressione, algoritmi di classificazione, algoritmi di clustering, reti neurali, support vector machines e molti altri.
Addestramento del modello: In questa fase, il modello viene alimentato con il dataset preparato. L’obiettivo è far apprendere al modello, le caratteristiche e le relazioni presenti nei dati.
Validazione e ottimizzazione: Una volta addestrato, il modello viene valutato utilizzando dati che non ha mai visto in precedenza al fine di verificare le sue performance. Se necessario, vengono apportate modifiche al modello per migliorare le sue prestazioni.
Test e deployment: Una volta che il modello ha dimostrato di funzionare correttamente, può essere testato ulteriormente e poi messo in produzione per l’utilizzo pratico.
Monitoraggio e aggiornamento: I modelli di machine learning, richiedono un monitoraggio costante per assicurarsi che mantengano alte prestazioni nel tempo. A seconda dell’evoluzione dei dati e delle esigenze, potrebbe essere necessario aggiornare il modello o addestrarne uno nuovo.
Il machine learning ha diverse applicazioni in vari settori, come il riconoscimento vocale, la classificazione di immagini, la previsione finanziaria, l’ottimizzazione delle risorse, la medicina e molto altro. Questo approccio consente ai computer di trarre informazioni significative dai dati in modo autonomo, rendendolo uno strumento prezioso per prendere decisioni basate su dati e affrontare problemi complessi.
IA e ML in agricoltura
L’impiego sinergico di IA e ML, consente di ottenere intuizioni di inestimabile valore sulle prestazioni dei sistemi, conducendo a decisioni basate su dati e mirate a perfezionare l’efficienza e il rendimento complessivo. L’integrazione pervasiva di IA e ML nelle fasi operative e progettuali dei sistemi agrivoltaici, costituisce un balzo in avanti di particolare rilievo. Questi algoritmi avanzati possiedono la capacità di individuare schemi complessi e rivelare connessioni che le metodologie tradizionali potrebbero ignorare.
Un esempio chiaro è l’interazione fra i pannelli solari fotovoltaici e le attività agricole che dipende sostanzialmente dalla loro disposizione e orientamento. Questi aspetti influenzano direttamente la crescita e il rendimento delle coltivazioni. Per mitigare i rischi e migliorare la resa sostenibile in agricoltura simbiotica e sinergica, si solleva uno degli aspetti più entusiasmanti di queste tecnologie: la capacità analitica dei dati.
Attraverso raffinati processi computazionali, è possibile capire come ottimizzare l’impiego di risorse e spazi. Di fatto, il monitoraggio costante e in tempo reale dei dati sulle variazioni delle condizioni climatiche locali e lo stato del suolo, garantisce un funzionamento ottimale dei sistemi agrivoltaici per un rendimento agricolo ideale.
L’applicazione concreta di IA e ML, apre nuove prospettive. Previsioni precise diventano una realtà, incrementando i profitti. Questo approccio, basato sull’analisi dettagliata dei dati, non solo rivoluziona la concezione e il funzionamento dell’agrivoltaico, ma lo trasforma in una soluzione potente per affidabilità alimentare e sostenibilità energetica.
L’agricoltura simbiotica e sinergica supportata da IA e ML offre prospettive straordinarie su scala internazionale, contribuendo a bilanciare produttività e crescita. Ad esempio, in zone desertiche, abbondantemente irradiate dal sole, può sorgere una coesistenza efficace, mentre in regioni a clima temperato, si possono plasmare microclimi adatti a colture più delicate o migliorare le produzioni anche nelle zone subtropicali e tropicali.
Nel contesto dell’allevamento, i sistemi tecnologici avanzati offrono ombra e protezione agli animali, riducendo lo stress termico durante le torride estati e diminuendo la necessità di sistemi di raffreddamento convenzionali che richiederebbero ulteriore energia. Possono anche fornire riparo in caso di intemperie, migliorandone il benessere.
In un’epoca in cui l’urgenza dei mutamenti climatici e la necessità di pratiche più sostenibili primeggiano, l’agricoltura simbiotica emerge come una delle soluzioni più promettenti. Coniugando l’arte dell’agricoltura alla potenza delle tecnologie solari, l’agricoltura simbiotica traccia una via verso l’ottimizzazione del territorio, la generazione di energia pulita e l’incremento delle produzioni agricole. Tuttavia, per sfruttare al massimo il potenziale di tali sistemi, l’adozione pervasiva di IA e ML è imprescindibile.
Attraverso previsioni, monitoraggio in tempo reale e miglioramenti continui, queste tecnologie permettono a ricercatori e progettisti di prendere decisioni basate su dati precisi, elevando l’efficienza, le rese e la sostenibilità dell’agricoltura a livello globale.
