L'agricoltura di precisione

L’agricoltura di precisione: le nuove tecnologie al servizio della produzione agricola. Funzioni, contesto attuale e sviluppi futuri

 

Cos’è l’agricoltura di precisione?

L’agricoltura di precisione è definita come “una gestione aziendale (agricola, ma anche forestale e zootecnica) basata sull’osservazione, la misurazione e la risposta dell’insieme di variabili quanti-qualitative inter ed intra-campo che intervengono nell’ordinamento produttivo. Ciò al fine di definire, dopo l’analisi dei dati sito-specifici, un sistema di supporto decisionale per l’intera gestione aziendale, con l’obiettivo di ottimizzare i rendimenti nell’ottica di una sostenibilità avanzata di tipo climatico e ambientale, economico, produttivo e sociale”[1].

In altre parole, si tratta dell’adattamento al mondo agricolo dei nuovi sviluppi tecnologici, di modo da creare un sistema che sia interconnesso, in grado di scambiare informazioni fra dispositivi e che possa contribuire a migliorare l’efficienza e la produttività dell’impresa.

L’agricoltura di precisione è stata originariamente definita dalla dottrina[2] anche come “un sistema che fornisce gli strumenti per fare la cosa giusta, nel posto giusto, al momento giusto”.

L’agricoltura di precisione segue un procedimento preciso quando viene implementata nelle realtà aziendali, formato da una serie di fasi:

1. Fase di misurazione e interpretazione dei dati raccolti. Nel dettaglio, in questa fase vengono analizzate le caratteristiche proprie del territorio e del clima associato alla produzione, tramite l’acquisizione di dati ambientali e la contestuale elaborazione tramite una serie di sensori, che sono in grado di trasformare i dati in decisioni-azioni[3];
2. Fase di adattamento, in cui i dati raccolti vengo analizzati al fine di adattare gli input (acqua, fertilizzanti, etc.) alle specifiche condizioni locali;
3. Fase di validazione della metodologia, di modo da poterla poi trasferire con un ridotto margine di errore agli operatori agricoli.

 

L’apporto tecnologico comune a tutte le fasi è di tipo deterministico, ossia ad ogni input inserito corrisponde un preciso output[4]. Tuttavia, questo non rende statico il sistema, ma dinamico in quanto gli output sono influenzati da variabili esterne ambientali e le tecnologie impiegate possono, in parte, “controllare l’incertezza del risultato ottimizzando i parametri necessari alla resa migliore”[5].

 

In che contesto si inserisce?

In base a quanto contenuto nelle Linee guida per lo sviluppo dell’agricoltura di precisione in Italia, lo scenario agroalimentare del prossimo futuro si prospetta contraddittorio.

In particolare, la FAO ha stimato un aumento del fabbisogno alimentare del 60%, con una previsione di crescita della popolazione mondiale di circa 9 miliardi entro il 2050[6]. Inoltre, poiché soprattutto nelle economie emergenti la classe media risulta in crescita, occorrerà non solo aumentare la superfice coltivata, ma anche rendere l’alimentazione più variegata. Allo stesso modo il Parlamento Europeo, tramite la Commissione per l’agricoltura e lo sviluppo rurale, ha sottolineato come la domanda alimentare adeguata costituisca una delle maggiori sfide future a livello mondiale.

Oltre a questo scenario generale, si inseriscono ulteriori tendenze da tenere in considerazione, come ad esempio l’aumento del degrado ambientale; i cambiamenti portati dalle evoluzioni tecnologiche; la nuova consapevolezza dei consumatori generata da movimenti sociali diretti a portare maggior consapevolezza nel consumo alimentare. Tutte spinte che influenzano le scelte dei compratori stessi.

Questo scenario, a cui ad oggi l’agricoltura di precisione sembra poter dare una risposta efficiente, si sintetizza in due problematiche generali da risolvere:

• un aumento in termini assoluti delle produzioni per gli aumentati fabbisogni dell’accresciuta popolazione con il minor impatto ambientale possibile;
• il mantenimento di alti livelli produttivi con una maggior efficienza dell’uso dei fattori produttivi e, quindi, un minor impatto ambientale.

 

Tutto questo è in linea, oltre che con i documenti già citati, con quanto stabilito in sede comunitaria in luogo della Politica Agricola Comune, la PAC[7].

 

Chi sono e qual è il ruolo degli operatori?

I soggetti interessati dall’agricoltura di precisione sono in primo luogo gli agricoltori, che implementano le pratiche agricole nella loro quotidianità; in secondo luogo, gli scienziati e ricercatori, che hanno il compito di sviluppare e testare le tecnologie usate dai primi.

Seppur diversamente, entrambi svolgono ruoli essenziali nel processo di innovazione, ma i risultati più efficienti sono raggiungibili solo tramite una stretta collaborazione e comunicazione dei reciproci bisogni. Infatti, gli agricoltori sono gli utilizzatori finali delle tecnologie, di conseguenza gli scienziati e ricercatori devono attingere alle loro esperienze pratiche. Analogamente, gli agricoltori dovrebbero rivolgersi direttamente ai ricercatori quando ravvisino una necessità tecnologica non ancora presente nei processi aziendali.

Nel regolamento dell’Unione Europea sullo sviluppo rurale[8], delle sei priorità indicate quattro possono ritenersi positivamente correlate all’agricoltura di precisione in questo senso:

1. promuovere il trasferimento di conoscenze e l’innovazione;
2. potenziare in tutte le Regioni la redditività delle aziende agricole e la competitività;
3. preservare, ripristinare e valorizzare gli ecosistemi;
4. incentivare l’uso efficiente delle risorse e il passaggio a un’economia a basse emissioni di carbonio e resiliente al clima.

 

Nelle Linee guida si sottolinea, poi, la necessità che le tecnologie sviluppate debbano essere progettate secondo criteri di “usabilità”. Quest’ultima viene definita come “il grado in cui un prodotto può essere usato da particolari utenti per raggiungere certi obiettivi con efficacia, efficienza e soddisfazione in uno specifico contesto d’uso”[9].

Il coinvolgimento degli attori infatti, come già sottolineato, rappresenta un punto chiave per il trasferimento delle innovazioni tecnologiche alla realtà operativa.

 

L’orizzonte dei big data e lo smart data management

L’utilizzo, come detto, di grandi mole di dati presuppone un sistema di data management[10] proprio dell’agricoltura di precisione. Tale sistema offre grandi possibilità di sviluppo, ma anche problematicità non trascurabili.

Purtroppo molti dati vengono dispersi a causa dell’attuale limitata capacità organizzativa e di sintetizzazione. Sarebbe invece necessaria una gestione integrata su larga scala delle informazioni provenienti da più sensori e più macchine posizionate in differenti località per ottenere dati utili ai diversi operatori della filiera, in un’ottica di efficienza per l’intero settore agroalimentare, anziché il singolo operatore[11].

Vi sono comunque cenni di sviluppo in questo senso, in quanto le politiche agricole europee stanno cambiando. Si assiste al passaggio da una politica di controllo pluriennale sulla correttezza dell’erogazione dei sussidi a un approccio di monitoraggio dinamico dell’intera realtà agro-ambientale dell’Unione, molto più attento al comportamento dei singoli produttori della filiera.

Questo cambio di paradigma porterà le Agenzie ufficiali di pagamento, come l’AGEA in Italia, a divenire collettori e distributori di grandi moli di dati che potranno essere messi su cloud a disposizione del comparto pubblico e privato.

 

Quali sono i potenziali benefici della raccolta dei big data?

Allo stato attuale, i potenziali benefici economici non sono facilmente misurabili, perché le parti interessate spesso non dispongono di strumenti efficaci per calcolare i potenziali profitti e vantaggi[12].

Inoltre, il sistema dell’agricoltura è generalmente riluttante a fornire libero accesso ai dati di gestione delle aziende agricole perché non si ravvisa alcun beneficio o vantaggio competitivo nel condividere le proprie rilevazioni.

Tuttavia, una possibile implementazione dei dati ottenuti dall’agricoltura di precisione in tal senso sarebbe di supporto all’intero settore in quanto permetterebbe di creare:

• una standardizzazione dei dati e strumenti. Infatti, con un’azione di uniformazione svolta almeno a livello europeo per favorire una più ampia e rapida diffusione delle nuove tecnologie di settore si può promuovere la diffusione di buone pratiche in grado di aumentare l’efficienza generale;
• Open access. Lo sviluppo delle tecnologie, come affermato precedentemente ha favorito anche la disponibilità di una mole ingente di dati in capo alle amministrazioni, che devono essere resi “aperti” e soprattutto “leggibili” da parte di cittadini e imprese, di modo da poter acquisire un valore pratico per una gestione più produttiva della filiera.