Secondo le stime delle Nazioni Unite, entro il 2050 il pianeta avrà circa 3 miliardi di bocche in più da sfamare rispetto ad oggi. Se si unisce questo dato alle previsioni sull’impatto dei cambiamenti climatici sulla produzione agricola mondiale (circa il 2% in meno ogni 10 anni), si arriva facilmente ad un’equazione negativa: più popolazione a fronte di meno cibo. Un serio problema per la cui soluzione gli scienziati guardano e confidano sempre più nella tecnologia sviluppata attraverso l’Internet delle cose (IoT) e l’utilizzo intelligente dei Big Data. Un terzetto che, se ben integrato, è in grado di tradursi nella cosiddetta “agricoltura di precisione”.
Con questa definizione gli esperti intendono la possibilità di disporre di dati in tempo reale – meteorologici, sulla qualità del terreno, la presenza di parassiti nocivi per le piante ecc – che consentano di ottenere informazioni strategiche in grado di fornire risposte esatte a ciò che occorre fare in un dato luogo in un certo momento.
Come ha spiegato recentemente Paul Chang, Global Supply Chain Expert di IBM alla rivista americana TechCrunch, “L’agricoltura di precisione può trasformare l’industria alimentare in modo da ridurre al minimo le perdite, essere più efficiente, meno costosa e più sostenibile, utilizzando le piattaforme IoT, in grado di raccogliere migliaia di dati rilevati dai sensori in campo e fornire un’analisi predittiva certa della situazione”.
Un esempio pratico di tecnologie strutturate per l’ottimizzazione della filiera agricola è quello sviluppato da The Weather Company, azienda di Ibm specializzata nel settore delle previsioni meteorologiche. Grazie a un accordo con Farmers Edge, tra i leader mondiali nell’agricoltura di precisione e nelle soluzioni di gestione dei dati (solo in Canada vanta circa 1.000 stazioni meteo field-centric automatiche), ha messo a punto un sistema che, combinando data science e scienza agraria, è in grado di ottenere dati in tempo reale direttamente sul terreno. In pratica attraverso la raccolta delle informazioni sul microclima e sul suolo, abbinati all’uso della tecnologia di machine learning per la modellazione predittiva nel cloud, la società supporta i coltivatori avvisandoli su quando e quanto irrigare le colture, quanto ridurre l’uso dei pesticidi e dei fertilizzanti e come prevenire malattie e parassiti, ottimizzando così la resa della produzione.
Ma se si considera che buona parte delle risorse agricole vanno perdute durante il trasporto, si capisce come anche la distribuzione debba essere rimodulata secondo i nuovi criteri “big data oriented”. A tale scopo FoodLogiQ, una società di software che promuove la sicurezza alimentare attraverso la tracciabilità e la sostenibilità, ha sviluppato un sistema che, memorizzando i dati del prodotto in ogni fase del trasporto e dell’intera supply chain, permette di prevenire le contaminazioni, individuare esattamente quali prodotti sono da scartare ed evitare l’inutile spreco di intere partite.
In definitiva, se applicati su scala globale, i big data e l’IoT potrebbero davvero scongiurare le sinistre previsioni degli scienziati che, a causa dell’aumento demografico e del climate change, si prospettano sempre più realistiche.
Cosa ne pensate dell’uso dei Big Data in agricoltura? Mi piacerebbe avere i vostri commenti. Tweettate a @agostinellialdo.
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