Il controllo delle infestanti con l'IA avvia una terza rivoluzione agricola

Colpire le infestanti in tempo reale

Il controllo moderno delle infestanti sta entrando in quella che gli scienziati descrivono come la sua terza grande trasformazione, dopo l'introduzione nel Novecento degli erbicidi di sintesi e delle colture geneticamente modificate. Come dettagliato in una rassegna pubblicata sulla rivista Engineering e riportata da Phys.org, i sistemi automatizzati in campo sfruttano la computer vision per identificare all'istante le piante indesiderate tra i filari. Una volta che la macchina individua un bersaglio, può eliminare l'infestante con fasci di luce ad alta intensità, micro-spruzzi chimici localizzati o lavorazioni meccaniche mirate.

Secondo il coautore dello studio Stephen Duke, professore di ricerca al National Center for Natural Products Research della University of Mississippi, questo approccio basato sull'intelligenza artificiale consente agli agricoltori di gestire il terreno con una precisione senza precedenti. Per i coltivatori biologici che evitano del tutto le applicazioni chimiche, le macchine per il diserbo autonomo rappresentano un'alternativa alla zappatura manuale, diventata sempre più scarsa e costosa nelle regioni agricole.

«Mi sembra che la gestione di precisione delle infestanti guidata dall'IA sarà la prossima rivoluzione. Ha il potenziale per cambiare radicalmente il modo in cui gestiamo le nostre colture.»

— Stephen Duke, University of Mississippi

Proteggere le colture specializzate e gli ecosistemi agricoli

Un beneficio primario della robotica mirata in campo è la salvaguardia dei prodotti commerciali delicati. Frutta e verdura di alto valore spesso subiscono emergenze stentate o danni fogliari quando gli erbicidi standard vi si depositano per deriva, un rischio che le macchine specializzate riducono al minimo tenendo i trattamenti lontani dal fogliame delle colture.

La coautrice Lynn Sosnoskie, professoressa associata alla Cornell University, ha osservato nel servizio di Phys.org che limitare rigorosamente le applicazioni chimiche alle infestanti riduce i rischi di esposizione per le squadre in campo e diminuisce il deflusso tossico negli ecosistemi vicini. Riducendo le irrorazioni su vaste superfici, i coltivatori possono preservare il vigore delle piante mentre tengono sotto controllo la flora concorrente che altrimenti ridurrebbe le rese commercializzabili.

Costi elevati delle macchine e limiti degli algoritmi

Nonostante i benefici operativi, gli ostacoli tecnologici e le soglie finanziarie di ingresso restano formidabili. I sistemi meccanici commerciali costano attualmente circa 75.000 dollari, mentre le unità laser autonome possono superare 1 milione di dollari per attrezzo, come riportato da Phys.org. Se alcune realtà europee, come un'azienda biologica nei Paesi Bassi, hanno investito in più diserbatori laser per compensare la carenza di manodopera, le aziende agricole piccole e medie si trovano di fronte a requisiti di capitale proibitivi.

Oltre alle spese di capitale, persistono barriere tecniche. Il diserbo meccanico ripetuto rischia di degradare la struttura di base del suolo, mentre le micro-dosi mirate non fermano la diffusione delle varietà di infestanti resistenti agli erbicidi. Inoltre, i modelli di machine learning in agricoltura mostrano spesso un bias geografico. I set di dati di addestramento raccolti prevalentemente negli Stati occidentali aridi come la California non riescono a distinguere la flora regionale comune, come l'ambrosia nel sud-est degli Stati Uniti, dimostrando che un'innovazione algoritmica più ampia e una messa a punto locale sul campo saranno essenziali prima che queste piattaforme possano sostituire in modo affidabile le irroratrici convenzionali.

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