Come l'intelligenza artificiale può contribuire al futuro della coltivazione del grano

Entro il 2050, la popolazione mondiale è destinata a crescere fino a 9,8 miliardi di persone. La Food and Agriculture Organisation delle Nazioni Unite stima che gli agricoltori dovranno aumentare la produzione agricola del 70% per soddisfare la domanda. Questo si traduce in circa un miliardo di tonnellate in più di grano, riso e altri cereali. Con risorse sempre più limitate come terra e acqua dolce, gli agricoltori dovranno fare di più con meno. Tuttavia, i metodi tradizionali non sono sufficienti per soddisfare questa enorme domanda.

Questa lacuna sta spingendo agricoltori e innovatori a cercare nuovi modi per aumentare la produzione e ridurre gli sprechi. In questo contesto, l'intelligenza artificiale (AI) sta emergendo come parte dell'evoluzione tecnologica del settore agricolo.

Le soluzioni basate su AI, alimentate dall'high-performance computing (HPC), non solo miglioreranno l'efficienza agricola ma anche la quantità e qualità delle colture, facilitando un più rapido accesso al mercato. Ad esempio, i supercomputer sono stati utilizzati per svelare il genoma del grano, fondamentale per aumentare la resa e renderlo più resistente alle malattie.

Proposta Innovativa utilizzando AI

Addestrato una rete neurale artificiale, è possibile misurare alcune piante test di diversi tipi di grano, per ottenere alti punteggi ed allenare un modello.

Utilizzando un framework ricorsivo di riscrittura dei dati e uso nella grafica computerizzata per visualizzare e possibile simulare la crescita organica come lo sviluppo delle piante. Questo aiuterà la ricerca a creare simulazioni 3D in diversi contesti e circostanze.

La proposta coinvolge di creare una rete neurale artificiale addestrato su migliaia di immagini sintetiche, con variazioni dei parametri delle piante. Crea le basi anche per  riconoscere e misurerà piante reali per aumentare salute e resa.

Lo scopo dell'applicazione di questo metodo che sta tra il virtuale e il reale, sviluppa un sistema di monitoraggio e prevenzione di scenari futuri nella crescita delle piante, il corretto dosaggio di acqua e sostanze nutrienti. Che saranno affiancate ai dati reali misurati sul campo.

Inoltre, le informazioni raccolte saranno utilizzate per migliorare l'accuratezza del modello sintetico delle piante mediante tecniche di ML.

Alcuni aspetti pratici che l'AI può tenere in considerazioni nella coltivazione del Grano Saraceno

Il grano saraceno (Fagopyrum esculentum) è una pianta sensibile al freddo, richiedendo temperature minime di +6°C. Teme le gelate tardive e i freddi autunnali precoci. Grazie alla sua rapidità di sviluppo, è adatto alle brevi stagioni calde delle regioni alpine, dove viene coltivato maggiormente. Si sviluppa meglio in terreni freschi e acidi, ma non tollera i terreni argillosi e umidi. In Italia, è utilizzato come pianta intercalare, seminato dopo la raccolta del frumento o della segale.

La semina deve essere effettuata in primavera inoltrata, tra aprile e maggio, in base all'altitudine. Deve essere eseguita dopo il rischio di gelate tardive e quando la temperatura ha raggiunto almeno 8°C. La semina può essere effettuata a spaglio, con una quantità di seme per ettaro di 60-70 kg, o mediante una seminatrice a righe distanziate di 15-25 cm, con una quantità di 40-50 kg. La profondità di semina varia dai 3 ai 5 cm.

Durante il periodo di accrescimento, la pianta non necessita di pratiche colturali specifiche; le cure sono limitate a scerbature iniziali. La maturazione degli acheni è scalare; le piante si raccolgono verso la fine di settembre e i primi di ottobre. Il grano viene raccolto, battuto e i frutti puliti e macinati, ottenendo una farina utilizzata nell'alimentazione.

Coltivazione del Grano Biologico

La coltivazione del grano biologico richiede una gestione attenta e specifica per ottenere un prodotto di alta qualità. Ci sono nel mercato diverse soluzioni per massimizzare la resa del grano biologico, sia durante la fase di produzione che nella fase di spinta vegetativa, ottimizzando peso e calibro e ottenendo il miglior rapporto costo/beneficio.

Preparazione del Suolo e Concimazione

1. Rotazione delle Colture: È essenziale iniziare con una buona rotazione delle colture per evitare problemi sanitari. La rotazione minima consigliata è di 3 anni, ma sarebbe meglio arrivare a 4 anni, precedendo il frumento con una leguminosa che lascia azoto organico nel suolo.
2. Concimazione Organica: Prima della semina, il terreno deve essere ben concimato con letamazione (350-450 quintali per ha) o concimazione organica pellettata (5-7 quintali per ha), utilizzando fertilizzanti mirati come LIVINGLAND.
3. Gestione dell'Azoto: La concimazione azotata è cruciale e va ripartita in due momenti: alla semina e a fine inverno, abbinandola a un passaggio di erpice strigliatore per favorire la mineralizzazione e controllare le infestanti.

Tecniche di Semina e Gestione delle Infestanti

1. Falsa Semina: Questa tecnica elimina quante più malerbe possibile prima di seminare il frumento biologico. Va eseguita con una lavorazione leggera, 15 giorni prima della semina.
2. Varietà Resilienti: Scegliere varietà di grano resistenti alle malattie fungine certificate in agricoltura biologica. Le varietà di grani antiche sono consigliate per un maggiore controllo delle infestanti.
3. Densità di Semina: Evitare semine troppo fitte, operando a 2,8-3 ql/ha di seme e evitare il ristoppo e la successione stretta al mais.

Cure Colturali e Gestione del Terreno

1. Strigliatura: Dopo l'emergenza del frumento, è opportuno effettuare una strigliatura per eliminare eventuali infestanti e arieggiare il terreno. Durante l'accestimento, se le condizioni del suolo lo consentono, va fatta una strigliatura in senso contrario a quella precedente.
2. Gestione delle Malattie Fungine: Prevenire le malattie fungine con trattamenti

Esempio pratico di come OpenVino e il ML può migliorare la coltivazione di grano

L'intelligenza artificiale e il machine learning (ML) possono migliorare la coltivazione del grano attraverso soluzioni avanzate come quelle offerte da OpenVINO risolvendo alcuni problemi cruciali nella coltivazione.

Addestramento di una Rete Neurale Artificiale

Utilizzando OpenVINO, è possibile addestrare una rete neurale artificiale per misurare alcune piante test di diversi tipi di grano. Questa rete neurale può essere allenata su migliaia di immagini sintetiche di piante di grano, con variazioni dei parametri delle piante. Questo processo permetterà di ottenere alti punteggi di accuratezza e di creare un modello capace di riconoscere e misurare le piante reali, migliorando la salute e la resa delle colture.

Creazione di Simulazioni 3D

OpenVINO può essere utilizzato in combinazione con un framework ricorsivo di riscrittura dei dati, come un L-system, per creare simulazioni 3D della crescita organica delle piante di grano. Questo strumento di grafica computerizzata può visualizzare e simulare lo sviluppo delle piante in diversi contesti e circostanze. Le simulazioni 3D aiuteranno i ricercatori a comprendere meglio i processi di crescita del grano e a sviluppare strategie per ottimizzare le condizioni di coltivazione.

Monitoraggio e Prevenzione

Lo scopo dell'applicazione di questo metodo, che combina il virtuale e il reale, è sviluppare un sistema di monitoraggio e prevenzione per i futuri scenari di crescita delle piante. Utilizzando OpenVINO, è possibile integrare le simulazioni 3D con i dati reali misurati sul campo. Questo sistema permetterà di regolare il corretto dosaggio di acqua e sostanze nutrienti in base alle necessità delle piante, migliorando l'efficienza e la sostenibilità delle coltivazioni.

Miglioramento del Modello Sintetico con ML

Le informazioni raccolte sul campo possono essere utilizzate per migliorare l'accuratezza del modello sintetico delle piante mediante tecniche di ML. OpenVINO consente di processare grandi quantità di dati in tempo reale, permettendo ai modelli di apprendere continuamente e di adattarsi alle nuove informazioni. Questo processo iterativo migliora costantemente la precisione del modello, contribuendo a una gestione agricola più intelligente e informata.

Implementazione Pratica

1. Acquisizione di Immagini: Utilizzo di droni per catturare immagini delle colture di grano.
2. Elaborazione delle Immagini: Le immagini vengono processate utilizzando la rete neurale artificiale addestrata con OpenVINO.
3. Simulazione e Analisi: Creazione di modelli 3D delle piante utilizzando un L-system, integrando i dati reali raccolti.
4. Monitoraggio Continuo: Utilizzo delle simulazioni per monitorare e prevedere scenari futuri, ottimizzando l'uso di risorse come acqua e fertilizzanti.
5. Adattamento del Modello: Aggiornamento continuo del modello sintetico basato sui dati reali, migliorando la sua precisione e utilità.

L'integrazione di AI e ML attraverso strumenti come OpenVINO offre soluzioni innovative per la coltivazione del grano. Queste tecnologie non solo aumentano la resa e migliorano la salute delle piante, ma rendono anche l'agricoltura più sostenibile e efficiente. La combinazione di modelli sintetici, monitoraggio in tempo reale e adattamento continuo rappresenta il futuro della coltivazione del grano, rispondendo alle sfide globali di una popolazione in crescita e risorse limitate.

Addestramento e Implementazione di una Rete Neurale

1. Addestramento: Utilizzare framework come TensorFlow o PyTorch per addestrare una rete neurale su un dataset di immagini di piante di grano. Questo modello può essere addestrato per riconoscere varie caratteristiche delle piante, come la presenza di malattie o la maturità delle teste di grano.
2. Ottimizzazione: Convertire il modello addestrato in un formato compatibile con OpenVINO utilizzando il Model Optimizer. Questo passaggio riduce la latenza e ottimizza le prestazioni del modello per l'hardware Intel.
3. Distribuzione: Utilizzare l'Inference Engine di OpenVINO per eseguire il modello ottimizzato su dispositivi sul campo, come droni o sensori montati su trattori. Questi dispositivi possono analizzare le colture in tempo reale e fornire dati immediati agli agricoltori.
4. Monitoraggio Continuo: Integrare il sistema di monitoraggio con un database centrale dove i dati raccolti vengono analizzati e utilizzati per migliorare continuamente il modello. Questo processo iterativo consente di adattare le pratiche agricole alle condizioni in evoluzione e di ottimizzare le rese.

OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) è un toolkit open-source sviluppato da Intel per ottimizzare e distribuire modelli di deep learning su una varietà di hardware Intel, tra cui CPU, GPU, FPGA e unità di elaborazione visiva (VPU). Il toolkit è progettato per facilitare l'implementazione di inferenze AI in tempo reale, migliorando l'efficienza e le prestazioni delle applicazioni di visione artificiale.

• OpenVINO consente di convertire modelli di deep learning addestrati su framework popolari come TensorFlow, PyTorch, Caffe e MXNet in un formato intermedio che può essere ottimizzato e distribuito su hardware Intel.
• L'ottimizzazione riduce la latenza e aumenta la velocità di inferenza, permettendo di eseguire modelli AI complessi in tempo reale.
• L'Inference Engine di OpenVINO permette di eseguire modelli ottimizzati su diverse piattaforme hardware senza necessità di modificare il codice del modello.
• Supporta una varietà di dispositivi, inclusi CPU, GPU, FPGA e VPU, adattandosi automaticamente all'hardware disponibile per massimizzare le prestazioni.
• OpenVINO offre una serie di strumenti per il debug, il benchmarking e la visualizzazione delle prestazioni dei modelli AI, aiutando gli sviluppatori a identificare e risolvere colli di bottiglia e ottimizzare ulteriormente i loro modelli.
• Include anche strumenti per la quantizzazione dei modelli, riducendo la precisione dei pesi del modello per migliorare la velocità e ridurre l'uso di memoria senza compromettere significativamente l'accuratezza.