AI Visual migliora il modo di fare agricoltura
Come stiamo imparando a comprendere l’Intelligenza Artificiale riesce ad entrare in tutti i campi ottimizzando e migliorando le attività dell’uomo e tra queste una delle più antiche è la cura dei campi e delle piantagioni volte all’alimentazione umana ed animale.
Nessuno ipotizzava che questa nuova tecnologia potesse entrare anche in questo settore così ricco di storia e di esperienze umana tramandate di padre in figlio, ma come stiamo scoprendo in realtà in ogni ambito umano frutto di ragionamento ed ancora di più di esperienza l’IA può essere applicata con ottimi risultati.
Oggi parleremo di una tecnologia tutta Italiana sviluppata tra il 2016 ed il 2017 la quale ha vinto anche il Watson Build Challenge 2017 Italiano prima ed Europeo poi, il suo nome è BioBot Guard, questa implementa al suo interno delle tecnologie di ultima generazione come i droni, le immagini ad alta risoluzione e geo-referenziate, il riconoscimento visivo mediante deep Learning tutto questo al fine di indentificare gli insetti dannosi per le coltivazioni, identificando grazie alla georeferenziazione la zona a rischio o appena colpita, dove la rete neurale comprende quale agente lesivo è in atto ed interviene inviando dei droni con il fito−trattamento specifico o mediante la posa di insetti antagonisti all’agente lesivo.
Il test di prova per il BioBot Guard è stato effettuato nei campi di coltivazione delle famose patate bianche DOP di Oreno. Questa particolare tipologia di patata che ha rischiato e rischia tuttora l’estinzione in quanto anche se molto buona è poco produttiva inoltre è spesso attaccata da alcuni insetti nocivi come la Dorifera, che ne riducono maggiormente la produzione. La rete neurale che ha fatto volare i droni sui campi di patate ha catturato le immagini geo-referenziate che hanno permesso di identificare l’agente lesivo e far agire i droni nei siti specifici, tutto in piena autonomia macchina, con risultati sorprendenti.
Il BioBot Guard sfrutta un sistema di IA avanzata chiamata Cognitive Computing, ed è il secondo step dopo il Machine Learning che resta fondamentale per l’intelligenza artificiale.
Il CC di fatti permette di imparare mediante l’esperienza anche in nuovi contesti, proprio questo permette di aprire, questa tecnologia su ambiti diversi come i fiori, o i vigneti, dove in California ed in Australia hanno estensioni smisurate e l’uso di droni per mappare, individuare malattie o insetti nocivi per trattare le colture può rappresentare una svolta agricola, con importanti effetti positivi dal lato economico.
Il Cognitive Computing sarà il futuro dell’intelligenza artificiale in quanto potrà essere adottato in diversi settori, svolgendo ruoli di prima importanza per l’economicità delle aziende, inoltre potrà essere adottato nelle piccole e medie imprese in quanto acquisirà in autonomia le competenze per migliorare la gestione e quindi i profitti dell’azienda stessa.