Una delle nuove frontiere dell’agricoltura riguarda l’utilizzo di sensoristica IoT su larga scala, in particolare applicata alle tecnologie cloud per finalità di applicazione nel campo dei Big Data. Il bisogno fondamentale è l’innovazione legata soprattutto ai bisogni della sostenibilità. Queste tecnologie e queste innovazioni sono considerata come fattori chiave per lo sviluppo rurale e forestale, delle vere priorità per migliorare il settore agricolo e agroalimentare, portando benefit su più fronti: al cittadino, al territorio e a nuove opportunità di business che abbiano sempre ben impressa la competitività ma senza dimenticare la salvaguardia del pianeta. Tenendo bene a mente che la sostenibilità del sistema “agricoltura” e agroalimentare è centrale nel contesto di sviluppo sostenibile definito dall’agenda 2030 e dai 17 obiettivi di sviluppo sostenibile. Una particolare menzione meritano tutti quei progetti che considerano la valorizzazione dello scarto, la riduzione dei rifiuti ed il riciclo di questi, anche in un’ottica di no waste e di economia circolare.
In questo ambito possono esistere diversi modelli e sistemi IoT, i progetti attualmente in fase di sviluppo ai più sono in fase di progettazione e sperimentazione, il contesto è quello della ricerca e dello sviluppo prototipale e industriale. In un contesto così come l’ultimo citato, certamente va cosiderata come a valore aggiunto in termini di dinamismo e flessibilità degli studi e dell’analisi, l’implementazione di un sistema di agricoltura intelligente già ad uno stadio preliminare della fase di coltivazione, ad esempio già in fase di progettazione di una piantagione, come ad esempio progettare questa appositamente per la ricerca in ambito IoT e Big Data per l’agricoltura intelligente. Questo non esclude che vi possano essere delle applicazioni in grado di generare efficienza e sostenibilità anche in una coltura esistente, anzi molti studi e ricerche vengono condotte in privato dalle aziende stesse che mettono a disposizione le proprie colture. Diversi sono i parametri e le discriminanti che si possono monitorare in un sistema Iot per la smart agriculture; dai fattori metereologici: umidità e temperatura, alla luce e alla secchezza del terreno; ai fattori produttivi: gestione del suolo e fertilizzazione, monitoraggio degli schemi di fertilizzazione, gestione dell’irrigazione, gestione delle lavorazioni, epoca e metodi di raccolta; fino ai fattori di controllo: gestione delle avversità, controllo degli infestanti, controllo dei parassiti; inoltre troviamo il monitoraggio di tutti quei fattori di limitazione che potremmo ricondurre a tre categorie: naturali, agronomici, artificiali. L’obiettivo è di avere una gestione in grado di ottimizzare il più possibile questi fattori. Ad esempio avere un controllo ed una gestione di elementi nutritivi e acqua andrà ad influenzare i processi fisiologici e biologici alla base dell’output di una coltura produttiva. Anche le ottimizzazioni e l’automazione nelle operazioni di raccolta potrà ridurre i costi ed efficientare la produzione.
In questo campo la vasta mole di dati che ci troviamo a processare diventa molto preziosa, da qui il concetto esteso di Big Data. Il modo in cui ci troviamo a raccoglierli, ordinarli, renderli sensibili e forieri di informazioni ed insight. I modelli di utilizzo degli analytics possono coinvolgere dati strutturati e destrutturati, dove convogliano diverse discipline e ambiti, tra Data Science, Business Intelligence e Data Analytics, per poter arrivare ad una agricoltura sana, competitiva e intelligente.
La SI-IES proprio perseguendo questa grande mission, sta lavorando alla realizzazione di un progetto di innovation action nell’ambito del programma Horizon2020 proprio applicato alla smart agricoltura con tecnologie e sistemi IoT, Big Data e Cloud Computing insieme a diversi partner dal grande know-how a livello europeo.