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ArtIFARM: IoT, Open Data e AI per rivoluzionare l’agricoltura del futuro

Il progetto Artificial Intelligence in Farming, proposto da WIIT, utilizza una serie di tecnologie di frontiera per migliorare l’efficienza e la sostenibilità nel settore agricolo, ma il sistema può essere addestrato per compiti universali e applicazioni anche in altri ambiti di business

Pubblicato il 28 Lug 2023

ArtIFARM

L’agricoltura, settore primario per antonomasia, oggi deve affrontare nuove sfide che vanno dal cambiamento climatico alla scarsità di risorse naturali. Per superare queste difficoltà, è necessario adottare soluzioni innovative che la rendano più efficiente e sostenibile. In questo contesto, il progetto Artificial Intelligence in Farming (ArtIFARM) presentato da WIIT ai Digital360 Awards 2023 nella sezione Soluzioni Infrastrutturali si pone come una soluzione all’avanguardia per l’agricoltura del futuro.

Scopo dell’iniziativa e partnership

La soluzione di WIIT si propone di rivoluzionare il settore attraverso l’utilizzo di infrastrutture digitali e parzialmente autonome tramite l’impiego di dati provenienti da sensori IoT sul campo e Open Data, con lo scopo di migliorare efficienza e sostenibilità in agricoltura. Inoltre, l’infrastruttura sviluppata permette di raccogliere, elaborare e archiviare i dati adoperando diverse tecniche di analisi AI. In questo modo il sistema viene addestrato per svolgere compiti universali e per future applicazioni nel campo dei Big Data sia in ambito agricolo sia in altri contesti di business.

ArtIFARM comprende partner tecnologici (cloud provider, software house, OEM), aziende clienti finali del settore agricolo (Rinderzucht Augustin KG, Agrargesellschaft Andershof Steinhagen, Heinrich Heitmüller) ed enti pubblici come l’Università e il Dipartimento del Ministero federale per la ricerca e l’istruzione della regione tedesca di Stralsund.

Le tecnologie presenti in ArtIFARM

L’infrastruttura si basa su diverse tecnologie e passaggi elaborativi. Per la raccolta dei dati provenienti da fonti eterogenee, come droni e trattori sensorizzati, viene utilizzato il protocollo MQTT, protocollo di messaggistica standard per l’Internet of Things che abilita una rapida trasmissione dei dati dai sensori al sistema di raccolta e analisi.

Una volta raccolti, i dati vengono poi salvati in un database basato su Apache Hadoop e repository object storage. Questa scelta consente di gestire in modo efficiente grandi volumi di dati eterogenei. Il primo offre estrema scalabilità e resilienza per via del modello distribuito nonché il supporto nativo di algoritmi map-reduce per l’elaborazione dei dati. Il secondo garantisce prestazioni elevate nella ricezione del dato sia in fase iniziale sia negli step intermedi di elaborazione.

Successivamente, vengono effettuate analisi sui dati mediante Apache Spark, un framework di analisi distribuito progettato per la gestione di grandi quantità di dati da cui estrarre informazioni utili per prendere decisioni tempestive e ottimizzare le operazioni agricole.

L’intera infrastruttura è ospitata presso data center di proprietà di WIIT con i più elevati standard di sicurezza e resilienza, localizzati nel nord della Germania, nell’area di Stralsund. In tal modo il requisito della territorialità del dato è garantito, così come il rispetto delle norme in materia di protezione dei dati personali previsto dall’Unione Europea.

Digital360 Awards e CIOsumm.IT 2023: WIIT

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Casi d’uso e vantaggi della soluzione

ArtIFARM si concentra su due casi d’uso principali. Il primo riguarda la ricerca, la localizzazione, la comunicazione e la rimozione di massi nei campi agricoli mediante l’utilizzo di robot autonomi. Un caso d’uso che rende possibile eliminare gli ostacoli che possono danneggiare i macchinari o compromettere la produttività delle colture. Grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale, infatti, i robot sono in grado di individuare e rimuovere i massi in modo efficiente e sicuro.

Il secondo caso d’uso si riferisce alla determinazione delle aree difettose e del fabbisogno di fertilizzanti e acqua nelle aree in cui la raccolta è antieconomica. I dati raccolti dai sensori IoT analizzati dagli algoritmi di machine learning mettono in condizione di identificare le aree del campo che presentano problemi o che richiedono interventi specifici. Il che consente di ottimizzare l’utilizzo delle risorse, limitando il ricorso a fertilizzanti e acqua solo dove necessario e riducendo così l’impatto ambientale e i costi di produzione.

Le aziende che operano nel comparto, come i produttori agroalimentari, possono efficientare la produzione sfruttando al meglio le risorse disponibili e identificando le strategie più vantaggiose per la destinazione delle coltivazioni, con una massimizzazione della resa delle colture e una riduzione degli sprechi.

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