Le tecnologie robotiche sono presenti in molte attività nei campi e nelle serre. Automatizzano compiti noiosi, propri dell’agricoltura. Ed è indubbio che saranno sempre più determinanti per affrontare le sfide climatiche, aumentare la produzione alimentare e rispondere alla crescente mancanza di manodopera.
Oggi, i robot agricoli si sono evoluti. Integrano tecniche di percezione, processo decisionale, controllo ed esecuzione e sono in grado di eseguire lavori di alta precisione, come l’identificazione e la rimozione di piante malate o erbacce, la raccolta o l’esecuzione di irrigazioni e fertilizzazioni mirate. Dall’altra parte, lo sviluppo di sistemi robotici agricoli è complicato. Operano in ambienti con innumerevoli variabili come clima, illuminazione, presenza di oggetti e persone oppure mescolanza del colore della coltura con lo sfondo.
La sfida non è solo tecnologica
La maggior parte dei sistemi robotici è utilizzata da aziende agricole di grandi dimensioni. I motivo non sono solo legati ai costi o a una scarsa capacità degli agricoltori di comprendere i benefici economici e di produttività. Un limite è rappresentato dal fatto che la maggior parte dei robot è progettata per automatizzare compiti specifici. Acquistare robot poco duttili in contesti agricoli dove l’uomo è invece in grado di passare da un’attività all’altra, è considerato un rischio troppo elevato.
Nonostante la consapevolezza diffusa di considerare i robot non come unità indipendenti ma come parte di un sistema completo e integrato, oltre che il diffondersi di progetti basati su piattaforme robotiche autonome e multiuso, lo sviluppo sul mercato è ancora molto complesso e costoso. Mancano, poi, infrastrutture in grado di assicurare sempre la copertura di connessione. Non ci sono persone formate sufficientemente per gestire le macchine.
Ulteriore problema sono gli standard agricoli a cui i robot non sempre si adattano bene. Per raggiungere risultati concreti e in tempi brevi, si avverte la necessità di creare ecosistemi virtuosi e sinergici tra produttori, istituzioni e università, agricoltori ma anche tra tecnologie.
In che modo viene supportata la robotica agricola?
I governi che utilizzano più agri robot hanno adottato politiche di investimento con strategie diverse. In Corea del Sud, secondo l’ultimo aggiornamento del World Robotics R&D Programs pubblicato dalla International Federation of Robotics (IFR), ci sono 631 robot ogni 10.000 lavoratori. Attualmente è il paese con la maggiore concentrazione di robot al mondo, ma gli investimenti attivi in ricerca e sviluppo sono al di sotto di Stati Uniti, Giappone e Unione Europea.
Il Giappone ha investito nel 2022 l’equivalente di 66 milioni di dollari per il solo settore agricolo. Il governo nipponico concede agli agricoltori un sostegno finanziario per l’adozione di agro robot in zone critiche, collinari e di montagna con un’alta percentuale di spopolamento. Inoltre, incentiva progetti legati alla formazione tecnologica del capitale umano attraverso piattaforme digitali di “conoscenza ed esperienza”.
Il Nord America è un mercato in crescita con una quota di fatturato, nell’ultimo anno, del 38,9%. C’è un forte investimento di privati e del governo, in particolare, per veicoli autonomi, droni e per sistemi legati alle fasi della raccolta. Carry, per esempio, è un robot che utilizza l’intelligenza artificiale, l’automazione e l’energia elettrica per trasportare fino a 500 libbre di raccolti seguendo autonomamente i lavoratori ed evitando gli ostacoli.
L’Europa e gli ecosistemi digitali favorevoli
In Europa, il centro di ricerca Fraunhofer EZRT sta sviluppando sistemi robotici flessibili per avere soluzioni personalizzate da poter impiegare su larga scala. Mentre CODECS (maximising the CO-benefits of farming Digitalisation through conducive digital ECoSystems) è un progetto Horizon Europe che eredita i risultati del precedente DESIRA.
Coordinato dall’Università di Pisa, include 33 partner e una rete di 20 Living Lab sparsi sul territorio europeo. CODECS analizza, attraverso un decision support system (DSS), le aziende agricole per valutare l’impatto delle tecnologie digitali. In sostanza, vuole migliorare la capacità degli agricoltori europei nell’adottare la digitalizzazione come fattore abilitante e allo stesso tempo, documentare i benefici e i costi per creare un vademecum.
Tra le aziende coinvolte anche allevatori. Si prevede, infatti, un aumento consistente della domanda di robot di mungitura. Uno dei motivi, oltre alla carenza di manodopera, è il risparmio di tempo. Tra i progetti europei attivi c’è Rob4Crops, un sistema robotico attraverso il quale macchinari agricoli esistenti vengono aggiornati per lavorare in tandem con i robot agricoli. Il sistema si basa su un software di pianificazione e programmazione che utilizza la tecnologia digital twin.
Intelligenza artificiale e flusso di dati
L’intelligenza artificiale è un fattore abilitante decisivo che apre la strada alla raccolta intensiva di dati nell’agricoltura di precisione. I robot dotati di sensori e telecamere possono raccogliere dati sull’umidità del suolo, sulle piante o rilevare le immagini aeree e inviare le informazioni per la classificazione e l’analisi su un server web. Un processo in grado di utilizzare tecniche di apprendimento automatico di categorizzazione, localizzazione, riconoscimento di oggetti e segmentazione. Ma anche di integrare le informazioni con applicazioni mobile per prendere decisioni e anticipare potenziali perdite di produzione.
A oggi, però, il contributo degli strumenti di intelligenza artificiale è legato più alla risoluzione dei problemi di pianificazione del percorso del robot agricolo piuttosto che al completamento di attività di coltivazione, monitoraggio o di raccolta, che vede l’impiego del braccio robotico la cui sperimentazione, in Italia, è affidata alla robotica soft e alla necessità di svolgere più movimenti simultanei. Manca anche un reale utilizzo in tempo reale. Le tecniche di intelligenza artificiale, infatti, sono utilizzate prevalentemente nelle simulazioni.
Tanti, però, intravedono nella raccolta dei dati un possibile flusso di entrate aggiuntive per gli agricoltori. Allo stesso tempo, non mancano preoccupazioni sulla tutela e anche sull’uso stesso dei dati che potrebbero essere sfruttati, ad esempio, dagli assicuratori che fissano i premi per le perdite di raccolto o i danni causati dalle inondazioni.
