L’intelligenza artificiale analizza la maturità delle uve e gli effetti dei cambiamenti climatici

E se l’intelligenza artificiale fosse la nuova frontiera tecnologica al servizio della viticoltura? Qualche giorno fa vi abbiamo raccontato come la tecnologia alla base del riconoscimento facciale si sia rivelata fondamentale nello studio della Cornell University sui vitigni resistenti, per analizzare in tempi rapidissimi le foglie di vite esposte all’oidio. In Germania, invece, l’istituto di ricerca Fraunhofer di Monaco di Baviera (con una sede anche in Italia, a Bolzano, ndr) ha annunciato che, nel progetto “Smart Grape”, utilizzerà l’intelligenza artificiale e la spettroscopia a infrarossi per determinare la qualità e la maturità dell’uva, che dipende ovviamente da una serie di fattori esterni, essenzialmente legati al clima. Non stupisce perciò che i dati, una volta messi a sistema, saranno poi utili anche per analizzare i cambiamenti climatici ed i suoi effetti sulla viticoltura.

La spettroscopia a infrarossi è una tecnica ottica non distruttiva che utilizza radiazioni infrarosse per fornire informazioni sulla composizione chimica di un campione, in questo caso un chicco d’uva. Le grandi quantità di informazioni generate, insieme alle analisi chimiche che accompagnano lo studio in parallelo, danno come risultato dati che necessitano una valutazione complessa, ed è qui che entra in campo l’intelligenza artificiale, che, nel progetto “Smart Grape”, registra e valuta questa enorme mole di dati, tenendo in conto le correlazioni non lineari e gli effetti delle tante interazioni tra i dati, che potrebbero risultare problematiche o necessitare di tempi lunghissimi se processate con metodi matematici o statistici convenzionali. Così, invece, l’hardware si adatta al software e viceversa, creando un sistema di misurazione nuovo, che nelle intenzioni del Fraunhofer permetterà di caratterizzare e digitalizzare le uve contemporaneamente con un unico processo diretto, una possibilità che non offrono i metodi tradizionali.

La digitalizzazione dei dati permetterà a sua volta l’applicazione di nuovi metodi e misure utilizzabili in un contesto più ampio. Inoltre, lo scambio di dati all’interno di un ecosistema digitale favorisce lo scambio di informazioni tra i vari stakeholder lungo l’intera catena del valore (agricoltori, produttori di macchinari, istituti di ricerca …), e questo, a sua volta, crea opportunità di ottimizzazione dei processi nell’ottica del risparmio di risorse e di garantire l’efficienza nel settore agricolo, soprattutto alla luce delle nuove sfide poste dai cambiamenti climatici.