Giampaolo Barbieri ci racconta di come il Machine Learning possa essere un alleato per un’agricoltura più sostenibile e una popolazione in crescita.
Le macchine, il Machine Learning e più in generale la tecnologia possono cambiare il modo di coltivare.
Agricoltura: il Machine Learning è un alleato della sostenibilità. Un’agricoltura più sostenibile può comunque far fronte alle crescenti necessità della popolazione mondiale, anch’essa in crescita.
Le macchine, il Machine Learning e più in generale la tecnologia possono cambiare il modo di coltivare.
Giampaolo Barbieri, CEO di Barbieri SRL Group ci racconta i suoi studi e la sua visione su un’alternativa di futuro. Un’alternativa che contempla le soluzioni tecnologiche al servizio di un’agricoltura più efficace.
L’agricoltura, settore primario, interessa tutti, interessa ognuno di noi: è questo il presupposto da cui partire.
Quello che stiamo vivendo è un periodo di sfida epocale: l’incremento della popolazione previsto (malgrado la diminuzione della fertilità) si unisce all’aumento di calorie pro capite stimato dalla FAO. A tutto ciò corrisponde una diminuzione delle zone coltivabili.
Aumentano le persone, aumenta il loro fabbisogno, diminuisce la terra da cui attingere.
Siamo storicamente abituati a un sistema, che è diventato anche un paradigma, per cui la richiesta di aumento di produttività trova risposta soprattutto nella chimica, e nell’impiego di macchine sempre più potenti.
Più potenza e più chimica ci portano, anzi, ci hanno già portato, a un sistema in-sostenibile.
La natura viene privata di ciò che più le appartiene: la naturalezza. Oggi l’’agricoltura è indissolubilmente legata a formulazioni chimiche dannose.
La coltivazione organica costituisce una risposta parziale al problema, che è anche di ordine economico. Gli attacchi alle coltivazioni possono rappresentare, in questo scenario, la totale perdita della produzione.
E quindi: come tutelare chi dell’agricoltura fa un mestiere? Come può, la tecnologia, preparare il settore primario alle evoluzioni previste per i prossimi anni?
È necessario un cambio di paradigma che passa dallo sfruttamento di soluzioni tech di ultima generazione.
Alla base del nuovo “modo” stanno:
-l’eliminazione (o minimizzazione) della chimica;
-il potenziamento delle difese naturali (batteri e funghi);
-la crescita dell’abilità delle piante di assorbire sostanze naturali dal suolo;
L’agricoltura attuale, o tradizionale, segue questo processo: “uccidiamo e nutriamo”. Il nuovo scenario, proposto da Barbieri e condiviso da molti, non nega la complessità dell’azione ma propone un’alternativa: l’equilibrio.
Per mantenere l’equilibrio servono macchine. Macchine Diverse ed Intelligenti, a basso costo operazionale.
Macchine che attraverso l’osservazione della pianta sono in grado di determinare la necessità del trattamento e provvedere, a macchia di leopardo, dove necessario.
Trattamenti a spot, contro il paradigma “uccidi e nutri”, mai preventivi.
Un diverso approccio, rispettoso della natura e dell’agricoltura, che contempla non solo il Machine Learning ma anche l’introduzione dell’intelligenza artificiale.
Macchine autonome, “che vanno da sole”, e raccolgono dati. Macchine che determinano quali siano i trattamenti più efficaci.
La barriera d’ingresso è elevata ma “ la tecnologia può essere al servizio di tutti”.
Classificare, capire, intervenire: è questa la nuova metodologia, è questo il plus che ci possono dare le macchine se pensate con integrazione tecnologica di ultima generazione.
Studio delle interazioni, creazione di software, implementazione di tecniche biologiche per risolvere un problema di sopravvivenza e di salute: è questo il nostro obiettivo, è questa la strada per la sostenibilità.
Key Words: Agricoltura, Machine Learning, Sostenibilità, Tecnologia, Intelligenza Artificiale, Futuro.
