La costante crescita della popolazione mondiale impone delle problematiche stringenti in termini di consumo delle risorse e impatto ambientale. Complici i continui cambiamenti climatici, la disponibilità di cibo rappresenta una delle principali sfide per i prossimi decenni: per tenere il passo, l’agricoltura dovrà diventare sempre più produttiva e razionale nell’utilizzo delle risorse del pianeta. In questo senso, le recenti evoluzioni nei campi della robotica e dell’intelligenza artificiale favoriscono l’aumento della resa delle produzioni agricole, nel rispetto dei ritmi imposti dalla natura.
Il termine agricoltura di precisione identifica una metodologia di gestione dell’attività agricola che, sfruttando le opportunità offerte dalle tecnologie per raccogliere ed elaborare dati eterogenei, consente di ottenere informazioni utili al miglioramento della produttività e della sostenibilità della produzione agricola. In poche parole, l’obiettivo è “fare la cosa giusta, nel posto giusto al momento esatto”. Tuttavia, applicare questo concetto su coltivazioni estese centinaia di ettari non è semplice: la gestione di grandi appezzamentirichiede un notevole intervento umano, determinando spesso trattamenti generalizzati con tempistiche non sempre ideali per ottimizzare la resa dei terreni.
Raggiungere i migliori risultati in termini di produttività mantenendo la sostenibilità ambientale è la sfida che gli agricoltori hanno iniziato ad affrontare. In questo contesto, l’intelligenza artificiale e la robotica possono giocare un ruolo chiave, grazie all’introduzione di strumenti e soluzioni innovativi in grado di automatizzare e rendere più efficienti i processi di coltivazione, con conseguenti impatti positivi sulla resa dei terreni e sulla qualità dei prodotti.
Lo studio e lo sviluppo di questi strumenti è uno dei compiti del progetto di ricerca europeo COMP4DRONES (Framework of Key Enabling Technologies for Safe and Autonomous Drones), per il quale Aitek mette a disposizione le proprie competenze nei campi dell’intelligenza artificiale e del video processing.
Obiettivo del progetto
Nel suo insieme, COMP4DRONES si pone come obiettivo la definizione e la sperimentazione di tecnologie abilitanti innovative per la diffusione e l’utilizzo di droni autonomi sicuri. In particolare, Aitek partecipa ad un caso d’uso incentrato sull’agricoltura di precisione e il monitoraggio della produzione agricolatramite drone in collaborazione con il Dipartimento di Agraria dell’Università di Sassari.
Mediante l’uso di un drone equipaggiato con una telecamera e sfruttando gli algoritmi di Video Content Analysis sviluppati da Aitek, i ricercatori del Dipartimento di Agraria intendono monitorare lo stato dicrescita delle colture in maniera automatizzata. Questa attività di monitoraggio sul campo permette di ottenere una stima periodica della crescita delle colture nel tempo utile in fase di pianificazione. Inoltre, la possibilità di rilevare lo stato delle piante tramite ispezione remota permette di verificare in tempo reale situazioni anomale o che richiedono interventi mirati, che possono essere effettuati direttamente da drone, come una irrorazione di acqua o fitofarmaci in maniera puntuale.
La demo: il drone sui carciofi
Per svolgere le attività di sperimentazione, il team di ricerca di COMP4DRONES del Dipartimento di Agraria dell’Università degli Studi di Sassari composto dal Prof. Filippo Gambella, dal Dott. Alberto Sassu e dal Dott. Luca Ghiani, ha individuato una coltivazione di carciofi situata nelle campagne di Uri, in provincia di Sassari, presso l’azienda agricola Sarciofo.
La scelta di questa tipologia di coltivazione intende dimostrare come l’agricoltura di precisione produca effetti positivi tanto su coltivazioni estese quanto su campi di piccole-medie dimensioni, contribuendo anche alla tutela della qualità di colture tradizionali e tipiche di un territorio, come sono i carciofi della Sardegna.
I ricercatori hanno fatto sorvolare il drone su un campo di carciofi in diversi periodi dell’anno, per fornire ad Aitek i dataset fotografici e le ortofoto da drone utilizzati per lo sviluppo delle applicazioni di AI e video analisi. Il drone viene utilizzato come un sensore volante che segue un piano di volo predefinito per acquisire i video di tutto il campo di carciofi da monitorare.
Il cuore della soluzione proposta è rappresentato da una rete neurale, sviluppata e appositamente addestrata da Aitek, che ha il compito di analizzare le immagini e localizzare le piante di carciofi. Questa applicazione di video analisi potrà essere eseguita in post processing, ossia al termine della missione effettuata dal drone oppure in tempo reale, cioè mentre il drone è in volo, abilitando in questo modo un diretto intervento del drone stesso.
Nelle immagini: due ortofoto scattate dal drone per verificare lo stato di crescita delle piante di carciofi. A sinistra lo stato del campo nel mese di settembre, a destra gli ortaggi maturi nel mese di dicembre. Ciascuna pianta è evidenziata da una bounding box e da un numero che indica l’affidabilità della rilevazione effettuata dall’algoritmo di video analisi.
L’applicazione di video analisi fornita da Aitek sfrutta i vantaggi del DeepLearning, la tecnica di Intelligenza Artificiale basata sull’addestramento di reti neurali sofisticate grazie alle quali è possibile raggiungere un’altissima affidabilità nell’analisi di immagini e filmati. La rete neurale migliora le proprie prestazioni man mano che gli eventi da cui apprendere aumentano nel tempo, permettendo all’algoritmo di adattarsi dinamicamente a situazioni nuove.
I voli del drone e le atttività di collaborazione tra Aitek e il team di ricerca dell’Università di Sassari rappresentano un punto di partenza essenziale per il raggiungimento degli obiettivi previsti dal progetto COMP4DRONES, ossia l’utilizzo mirato degli agrofarmaci e di prodotti chimici per il controllo delle malattie di campo. Infatti, l’addestramento della rete neurale necessità di un elevato numero di immagini, necessarie proprio a far apprendere al sistema come è fatto un carciofo e quindi come riconoscerlo all’interno delle immagini. L’addestramento si affina proprio perché la pianta di carciofo assume un aspetto e una forma differenti a seconda del proprio stato di crescita: per questo, la rete neurale viene addestrata con un insieme di immagini sufficientemente ampio comprendente diverse fasi di crescita delle piante.
Inoltre, la rete neurale è stata ottimizzata al fine di minimizzarne la complessità e limitarne i requisiti in termini di risorse computazionali e consumi energetici. In questo modo è possibile installare ed eseguire questa rete anche su dispositivi embedded e su schede che possono essere installate direttamente a bordo del drone, in modo da acquisire ed elaborare le immagini senza l’utilizzo di un’unità di elaborazione a terra.
Conclusioni: tecnologie per nutrire tutti
Secondo le più recenti stime diffuse dall’ONU, la popolazione mondiale raggiungerà i 9,8 miliardi nel 2050, un dato che conferma come lo sviluppo di metodi di coltivazione basati sull’utilizzo delle nuove tecnologie sia una necessità primaria. COMP4DRONES si propone di soddisfarla: intelligenza artificiale e robotica sono strumenti di facile implementazione e dai costi sempre più accessibili che possono supportare la trasformazione di molti processi agricoli, rendendoli più autonomi e produttivi, minimizzando al contempo l’uso di fertilizzanti e pesticidi.
Aumento della produttività, qualità della produzione, sostenibilità ambientale: sono le parole d’ordine dell’agricoltura 4.0 per nutrire il pianeta nel prossimo futuro.
