di Alessandro Turatti *
L’intelligenza artificiale sta rimodellando e plasmando ogni aspetto dell’ecosistema agroalimentare, partendo dall’agricoltura di precisione, passando attraverso alle linee di processo ed imballaggio fino ad arrivare ai sistemi di nutrizione personalizzata e di consegna del cibo.
Nonostante persista una diffusa apprensione e un’attenzione critica nei confronti dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nella società contemporanea, le tecnologie IA hanno già determinato una svolta definitiva nel modo in cui produciamo, distribuiamo e consumiamo i prodotti alimentari.
In particolare, ciò risulta particolarmente evidente nel contesto del settore ortofrutticolo, caratterizzato da sfide intrinseche connesse alla naturale deperibilità e fragilità dei prodotti. Le tecnologie correlate all’intelligenza artificiale, come il machine learning, l’analisi dei dati e la computer vision, stanno tuttavia già rivoluzionando le metodologie agricole convenzionali, ottimizzando la logistica della catena di approvvigionamento ed innalzando gli standard di sicurezza alimentare.
Effettuando una rapida analisi della filiera, che va dal produttore al consumatore, emerge chiaramente come ciò stia verificandosi in diversi settori della catena produttiva.
Il mondo agricolo
In un contesto caratterizzato dalla significativa diminuzione degli operatori, dalle sfide legate al cambiamento climatico e dalla simultanea necessità di alimentare una popolazione mondiale in costante aumento, l’importanza dell’intelligenza artificiale nell’ambito agricolo è cruciale. Grazie ad essa stanno migliorando la produzione, la sostenibilità e l’efficienza.
Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati al fine di individuare i periodi ottimali per la semina, prevedere i rendimenti e riconoscere precocemente le malattie, contribuendo così a migliorare la gestione agricola e a ridurre gli sprechi.
Inoltre, l’automazione, ha reso più agevoli le attività più complesse e di routine, semplificando notevolmente il lavoro agricolo rispetto a qualche decennio fa. Grazie a sistemi robotizzati e droni dotati di sofisticati sensori, l’agricoltura di precisione permette di monitorare le condizioni del suolo, il consumo d’acqua e le colture.
Da destra: Ken Goldberg di BAIR (Berkeley Artificial Intelligence Research Lab), Alessandro Turatti e Stefano Carpin di UC Merced. In apertura, Turatti alla FIRA-USA
Ho di recente assistito a delle dimostrazioni in campo alla FIRA-USA in California in cui le attrezzature agricole automatizzate guidate dall’intelligenza artificiale eseguono compiti come la semina, la raccolta, la diradatura ed il diserbo con precisione e con poca o nessuna assistenza da parte degli operatori.
L’intelligenza artificiale riveste inoltre un ruolo cruciale nello sviluppo dell’agricoltura in ambienti controllati (CEA), poiché ottimizza la gestione dei parametri ambientali, migliora la precisione nella coltivazione e consente un monitoraggio efficace, contribuendo significativamente all’aumento della produttività e alla sostenibilità, soprattutto nelle vertical farms.
Lavorazione ed Imballaggio
L’evoluzione rapida dell’intelligenza artificiale sta rivoluzionando profondamente anche le fasi della lavorazione e dell’imballaggio alimentare. La sua crescente implementazione offre nuove prospettive per ottimizzare i processi, migliorare la qualità e la sicurezza alimentare, nonché ridurre gli sprechi.
In prima battuta, l’IA è divenuta un elemento essenziale per facilitare l’automazione nel contesto della lavorazione alimentare e del packaging, dove si registra una carenza di operatori specializzati. Nel contempo, compiti ripetitivi e complessi possono essere svolti con maggiore velocità ed efficienza rispetto all’uomo, ad esempio nella cernita e nella mondatura di prodotti ortofrutticoli.
Sistemi di visione artificiale e algoritmi di apprendimento automatico vengono poi utilizzati per ispezionare visivamente diverse tipologie di frutta e verdura, identificare difetti o contaminanti e garantire la conformità agli standard di qualità. Questo consente altresì una considerevole riduzione degli scarti e dei consumi, grazie alla contemporanea ottimizzazione in tempo reale dei parametri di processo.
L’elaborazione intelligente dei dati permette inoltre di implementare strategie avanzate, con un’enfasi crescente sulla manutenzione predittiva rispetto a quella preventiva. La manutenzione predittiva, basata sull’analisi dei dati in tempo reale, consente una previsione accurata delle necessità di manutenzione degli impianti, riducendo i tempi di fermo e ottimizzando l’efficienza operativa. Questo approccio proattivo non solo riduce i costi associati a interventi non programmati, ma contribuisce anche a massimizzare la produttività e garantire la sicurezza alimentare, rappresentando così una tappa fondamentale nell’evoluzione della gestione degli impianti nel contesto dell’industria alimentare.
Occorre anche aggiungere che, compiti ripetitivi che richiedono un’attenzione continua (quali l’assemblaggio di componenti di vassoi assortiti con diverse tipologie di frutta e verdura) possono essere finalmente svolti grazie all’automazione intelligente. Questo permette finalmente di potere utilizzare in maniera estremamente efficiente i sistemi robotizzati.
Per quanto rientra invece nell’ambito del packaging, gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare dati sulle prestazioni degli imballaggi e sugli standard di qualità per perfezionare il design della confezione, garantendo la freschezza del prodotto e riducendo gli sprechi. Allo stesso tempo, sistemi di visione artificiale basati su IA possono esaminare l’imballo per individuare difetti, fessure o contaminazioni, garantendo che solo prodotti integri vengano immessi sul mercato. Occorre infine ricordare che razionalizzare il processo produttivo può permettere la riduzione del consumo e dello smaltimento di plastica, un’azione sostenibile che può influire non poco sui costi finali.
La Logistica e La Distribuzione
La gestione della catena di approvvigionamento è una responsabilità rilevante per tutte le aziende del food processing, a causa delle nuove normative in materia di standard alimentari e delle crescenti richieste di trasparenza. Inoltre, in un mondo contraddistinto da crisi geopolitiche e dalla recente uscita da una pandemia globale, abbiamo constatato come catene di approvvigionamento fragili possano mettere in ginocchio intere organizzazioni attraverso interruzioni, rallentamenti e un aumento della complessità operativa.
L’intelligenza artificiale nella gestione della supply chain consente decisioni aziendali informate, velocità operativa e adattabilità al mercato che non erano presenti in precedenza. Può essere utilizzata ad esempio per ottimizzare la gestione degli inventari, prevedendo la domanda del mercato, pianificando la produzione e riducendo gli sprechi legati a un eccesso di immagazzinamento.
Inoltre, agevola la tracciabilità e la gestione delle informazioni lungo l’intera catena di approvvigionamento. Attraverso l’implementazione di sistemi di riconoscimento e monitoraggio, è possibile identificare l’origine e il percorso di ciascun prodotto, dalla sua origine alla distribuzione, soprattutto attraverso l’integrazione con tecnologie Blockchain.
Non occorre poi dimenticare che l’IA offre opportunità per l’innovazione e lo sviluppo di nuovi prodotti. Attraverso l’analisi dei dati di mercato, le preferenze dei consumatori e le tendenze emergenti, le aziende del settore possono adattare la loro offerta per rispondere in modo più mirato alle esigenze del pubblico. Ciò non solo favorisce la diversificazione dell’offerta, ma contribuisce anche a una migliore comprensione del mercato, facilitando decisioni strategiche più informate.
Il Futuro è Adesso
In sintesi, l’intelligenza artificiale si configura come un catalizzatore essenziale per l’attuale intero panorama agroalimentare, influenzando positivamente la produzione, la qualità, la sostenibilità e la gestione complessiva delle risorse. Come abbiamo visto in quest’analisi a volo d’uccello, la sua adozione non è soltanto una prospettiva futura, ma una realtà che sta già ridefinendo il modo in cui concepiamo e pratichiamo l’intera filiera ortofrutticola.
In particolare, l’applicazione di algoritmi avanzati e sistemi di apprendimento automatico facilita la creazione di una rete dinamica e informatizzata, consentendo una comunicazione più efficiente e una collaborazione sinergica tra gli operatori di ogni area del settore.
La sua capacità di raccogliere, analizzare e condividere dati in modo efficiente apre nuove prospettive per una gestione integrata e sinergica dell’intera catena di valore. Tuttavia, è fondamentale investire nel pre-processing e nella omogeneizzazione dei dati stessi, incluso il controllo della qualità e la rimozione di dati inconsistenti o fuorvianti, per ottenere risultati affidabili e applicazioni pratiche degli algoritmi di intelligenza artificiale.
Possiamo pertanto concludere che l‘importanza dell’Intelligenza Artificiale per l’intera industria ortofrutticola è evidente nel suo potenziale di ottimizzare processi chiave, migliorare la precisione delle operazioni e accrescere l’efficienza complessiva. Attraverso l’applicazione di algoritmi avanzati, consente una gestione più intelligente della produzione, dell’approvvigionamento e della distribuzione, riducendo gli sprechi, migliorando la qualità del prodotto e facilitando una risposta più tempestiva alle dinamiche del mercato. Inoltre, la capacità di analizzare grandi quantità di dati consente una presa di decisioni informata e predittiva, posizionando l’industria ortofrutticola in una posizione vantaggiosa per affrontare le sfide emergenti e sfruttare opportunità di crescita nel contesto di un panorama agricolo sempre più complesso e interconnesso.
* Director of Business Development di Gulftech International
