Agricoltura e cambiamento climatico sono due temi fortemente connessi tra loro. Se è vero che il cambiamento climatico influisce – e influirà sempre di più – sulla qualità del cibo e sulla sua disponibilità, è pur vero che l’attività agricola influisce a sua volta sul clima: macchine agricole, impiego improprio/eccessivo dei terreni, sprechi di risorse e di cibo, smaltimento rifiuti, trasporto e lavorazioni del raccolto sono tutti fattori che contribuiscono in qualche modo a trasformare il nostro pianeta generando, di fatto, un circolo vizioso dal quale è difficile uscirne senza un approccio smart.
Piogge forti e alte temperature sono solo alcuni dei rischi del cambiamento climatico che hanno una ripercussione diretta sul piano dell’agricoltura e che generano l’innalzamento dei costi di produzione e, dunque, del prezzo finale che alla fine determina la possibilità e la qualità della nutrizione. Insomma un effetto domino che continua ad alimentarsi col passare degli anni: la FAO stima circa due miliardi di persone che vivono in difficoltà alimentare.
Ma in questo contesto come può l’agricoltura trasformarsi rendendo i processi più sostenibili? Come si può aiutare a mitigare il cambiamento climatico, ridurre gli sprechi di cibo, ridurre i costi di produzione e creare opportunità di crescita?
I dati in agricoltura
Che i dati siano importanti in qualsiasi attività economica è fuori discussione, ma che questi possano essere raggruppati da molteplici fonti e alimentare sistemi di calcolo complessi – gli algoritmi – per prendere decisioni, creare modelli predittivi, definire forecast, ridisegnare processi lavorativi e scoprire nuove opportunità di crescita è ancora embrionale nel settore dell’agricoltura.
Quando facciamo riferimento ai dati in agricoltura intendiamo tanto quelli relativi al consumo delle risorse, al seminato, al raccolto, al lavorato e via dicendo, quanto quelli riguardanti le emissioni (interne ed esterne al processo di lavoro) e la qualità dei terreni agricoli. Raccogliere questi dati, raggrupparli e fare in modo che possano mettere in moto sistemi di Intelligenza Artificiale per far sì che l’attività agricola non alimenti ulteriormente la principale causa del suo declino, è senz’altro una partita da giocare subito. E comunque non solo bisogna tenere sotto controllo l’impatto sul cambiamento climatico, ma occorre anche saperci convivere.
Sono già molteplici le fonti dati per l’agricoltura e tante altre vanno create e integrate fra loro. Ad esempio la diffusione dell’IoT nel settore permetterebbe l’integrazione di dati più variegati così che gli algoritmi possano perfezionarsi e imparare nuove cose replicando altrove quello che ha già funzionato da una parte. Bisognerebbe altresì uniformare gli standard di misurazione, il linguaggio, i formati in modo che le varie mole di dati possano essere integrabili. Più dati ci sono, maggiore sarà la precisione e la qualità dei processi dei sistemi di AI.
Quali i vantaggi?
Se l’agricoltura ha un impatto in termini di emissioni di anidride carbonica, allora è possibile ottimizzare le attività di produzione e consumo attraverso l’Intelligenza Artificiale rendendo il tutto sostenibile su più livelli.
In termini operativi è possibile prevedere le giuste quantità di risorse in modo da impiegare solo quelle necessarie, riducendo gli sprechi e i costi totali. Si pensi, ad esempio, all’uso dei fertilizzanti, dell’acqua per l’irrigazione o del carburante/energia per le macchine agricole, tutti costi ottimizzabili sulla base dei dati e dell’automazione intelligente fornita dalle tecnologie digitali. O ancora, la conservazione delle scorte in magazzino è ottimizzabile prevedendo i volumi del venduto così da ridurre gli sprechi alimentari fornendo le giuste quantità di cibo al momento giusto.
Uno studio di Microsoft e Google parla, a tal proposito, della precision agriculture, ossia quell’insieme di attività che possono essere messe in piedi dai sistemi di AI in ambito agricolo per permettere alle aziende e agli agricoltori di utilizzare le giuste quantità di risorse. Ad esempio viene spiegato come attraverso il monitoraggio dell’umidità unito alle informazioni sulla composizione del suolo e della temperatura esterna, sia possibile determinare la quantità ideale di acqua o di fertilizzante. Seedo, un’azienda Israeliana, ha sviluppato un sistema che grazie all’Intelligenza Artificiale crea le giuste condizioni di luce e di clima per far crescere le piante in un contesto domestico riportando, di fatto, la pratica della coltivazione all’interno delle aree urbane. I tradizionali metodi di coltivazione urbana, come le serre o i giardini sono molto dispendiose per via dei costi del suolo e soprattutto non godono delle condizioni d’aria migliori delle aree rurali: sistemi come Seedo danno un nuovo senso alle pratiche agricole fai-da-te.
Sul piano del consumo è possibile, ad esempio, promuovere quei prodotti agricoli poco consumati che invece hanno minori impatti sul pianeta e sono anche più accessibili economicamente. Un’attività del genere porterebbe con sé altri effetti positivi come la diversificazione delle diete, una nutrizione migliore e più diffusa ma anche la possibilità per un’azienda di ampliare il proprio portfolio prodotti andando a presidiare fasce di mercato diverse. È quello che, ad esempio, sta facendo Unilever attraverso il progetto 50 Future Food, il cui obiettivo è proprio quello di incoraggiare il consumo dei 50 cibi a base vegetale che hanno minore impatto sull’ambiente. Tra questi ci sono le alghe, i tuberi, i fiori di zucca, il cavolo nero, il prezzemolo ed altri prodotti che condividono anche tipologie di coltura simili. Tra i partner digitali di questo ambizioso progetto è Gro Intelligence, un sistema di Intelligenza Artificiale e Machine Learning specifico per il settore agricolo. Di fatto questa tecnologia serve a capire qual è la domanda potenziale dei prodotti, in quali Paesi essa è maggiore e in che modo poterla soddisfare senza avere ripercussioni sull’ambiente e sulle persone.
Mettendo insieme i dati sulla produzione agricola, sulle condizioni del suolo, sul commercio, sull’economia, sulla popolazione e sul clima è possibile individuare quali sono i posti migliori per far crescere un prodotto, i mercati migliori in cui commercializzarlo, oppure individuare quelle zone che richiedono maggiori quantità di un determinato cibo per favorire una dieta più sana ed equilibrata alla popolazione.
Ecco quindi come l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale rende sostenibile tutta una serie di elementi legati all’agricoltura, come quello economico, alimentare, nutrizionale ma anche climatico. Gestire il cambiamento climatico deve essere la priorità per l’agricoltura proprio perché rappresenta la principale minaccia per il settore, il più importante, insieme alla sanità.
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