Agricoltura, applicare l’intelligenza artificiale – Agricoltura digitale

Negli ultimi due anni si è parlato moltissimo di intelligenza artificiale e della sua applicazione nel settore agricolo. Sembra infatti che l’intelligenza artificiale abbia tutte le potenzialità per trasformare profondamente il comparto, rendendo possibili nuove forme di automazione, monitoraggio e ottimizzazione delle risorse. Ma è davvero così? E soprattutto, quando si vedranno in campo le prime applicazioni concrete?

Durante Fieragricola TECH 2025 si è tenuto un convegno dal titolo “Intelligenza artificiale in agricoltura: prospettive o attualità”, organizzato lo scorso 30 gennaio da Veronafiere in collaborazione con Image Line^® e l’Accademia dei Georgofili. L’evento ha visto la partecipazione di Marco Montali, docente presso la Libera Università di Bolzano, Laura Ercoli, docente alla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa e membro dell’Accademia dei Georgofili, e Ivano Valmori, ceo di Image Line^® e direttore responsabile di AgroNotizie^®.

L’incontro è stato l’occasione per riflettere sulle reali potenzialità dell’intelligenza artificiale in agricoltura, cercando di capire se si tratti di una tecnologia già concretamente applicabile o se siamo ancora in una fase sperimentale.

L’intelligenza artificiale in agricoltura

Quattro riflessioni sull’intelligenza artificiale

Marco Montali ha aperto il convegno con un’analisi approfondita del percorso storico e delle implicazioni future dell’intelligenza artificiale, articolando il suo intervento attorno a quattro riflessioni chiave.

Primo. Imparare dal passato per non ripetere gli errori

L’intelligenza artificiale non è una novità degli ultimi anni. Le prime ricerche risalgono agli Anni Cinquanta, con Alan Turing che già nel 1951 poneva la questione del controllo delle macchine intelligenti. Nel corso dei decenni, si sono alternati momenti di grande entusiasmo e brusche battute d’arresto, i cosiddetti inverni dell’intelligenza artificiale, causati da aspettative eccessive che la tecnologia non è riuscita a soddisfare.

Montali ha ricordato che negli Anni Ottanta si parlava di sistemi esperti, ovvero software in grado di riprodurre il ragionamento umano basandosi su regole predefinite. Tuttavia, l’idea che questi strumenti potessero sostituire completamente l’esperto si è rivelata fallace.

Il rischio, oggi, è di ripetere lo stesso errore: pensare che gli attuali sistemi di machine learning e intelligenza generativa possano sostituire il sapere umano in ambiti complessi come l’agricoltura. Prima di guardare al futuro, bisogna imparare dalla storia per evitare le stesse illusioni del passato.

Da sinistra a destra: Marco Montali, Ivano Valmori, Laura Ercoli

(Fonte foto: Tommaso Cinquemani – AgroNotizie^®)

Secondo. La pluralità dell’intelligenza artificiale: non esiste una sola intelligenza artificiale

Spesso si parla di intelligenza artificiale come di un’unica entità, ma in realtà esistono diverse tipologie di intelligenza artificiale, ognuna con le proprie peculiarità.

Montali ha distinto due grandi classi di algoritmi:

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• Intelligenza artificiale basata sui dati (machine learning, deep learning, eccetera): questi algoritmi apprendono dai dati e identificano correlazioni statistiche per prendere decisioni. Sono alla base delle moderne reti neurali e sono molto usate da chi fa ricerca.
• Intelligenza artificiale basata sulla conoscenza (sistemi logici e basati su regole): qui l’intelligenza artificiale non si limita a riconoscere pattern nei dati, ma utilizza la logica matematica per elaborare deduzioni.

Queste due categorie sono complementari e dovrebbero essere utilizzate in sinergia. Ad esempio, in agricoltura un sistema di intelligenza artificiale può riconoscere la presenza di un patogeno sulle foglie grazie all’apprendimento automatico, ma per decidere il trattamento corretto dovrebbe basarsi su regole e conoscenze agronomiche codificate da esperti.

Terzo. La diversità tra intelligenza artificiale e intelligenza umana

L’intelligenza artificiale può eseguire compiti complessi con una velocità e con una precisione superiori rispetto agli esseri umani, ma non ragiona come noi.

Montali ha mostrato diversi esempi di errori tipici delle intelligenze artificiali:

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difficile da pignorare

 

• Sistemi di riconoscimento immagini che identificano erroneamente oggetti dopo piccole alterazioni.
• Algoritmi che apprendono modelli sbagliati a causa di dati di addestramento distorti o incompleti.
• Modelli linguistici che sembrano ragionare, ma in realtà operano su correlazioni statistiche, senza una vera comprensione.

In agricoltura, questi limiti possono essere pericolosi: una intelligenza artificiale che analizza immagini di colture potrebbe non riconoscere correttamente una malattia se il suo dataset di addestramento è incompleto o distorto. Ecco perché è fondamentale affiancare sempre il giudizio umano ai sistemi di intelligenza artificiale.

Quarto. La sinergia tra intelligenza artificiale e competenze umane

Infine, Marco Montali ha ribadito che l’intelligenza artificiale non deve sostituire l’agricoltore, ma supportarlo. L’obiettivo deve essere creare sistemi intelligenti che collaborino con gli esperti, migliorando la capacità decisionale senza eliminare il fattore umano.

Per ottenere risultati concreti in agricoltura servono tre elementi. Prima di tutto dati di qualità. Senza dataset accurati, infatti, anche l’intelligenza artificiale più potente prenderà decisioni sbagliate. Secondo, competenze interdisciplinari: servono esperti in agronomia, ingegneria, informatica e scienze dei dati per sviluppare soluzioni realmente efficaci. Infine, un approccio pratico. Bisogna smettere di pensare all’intelligenza artificiale come a una scatola magica e concentrarsi su applicazioni concrete, integrate nella filiera agricola.

Quali applicazioni dell’intelligenza artificiale in agricoltura?

Laura Ercoli ha affrontato il tema dell’intelligenza artificiale da una prospettiva più concreta, illustrando come questa tecnologia sia già oggi impiegata per migliorare l’efficienza e la sostenibilità dell’agricoltura. Ha spiegato che l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare enormi quantità di dati per fornire indicazioni precise sulla gestione delle colture, dalla semina alla raccolta.

Uno dei campi in cui l’intelligenza artificiale sta trovando applicazione è la gestione della fertilizzazione. Grazie all’elaborazione di dati sullo stato del suolo e sul fabbisogno delle piante, è possibile ottimizzare l’uso dei fertilizzanti, riducendo gli sprechi e minimizzando l’impatto ambientale. Sistemi di intelligenza artificiale vengono già utilizzati per analizzare la composizione del terreno, individuare eventuali carenze nutrizionali e calibrare di conseguenza le dosi di concime da applicare.

Anche il monitoraggio fitosanitario sta beneficiando dei progressi dell’intelligenza artificiale. Attraverso telecamere montate su droni e trattori, o grazie a sensori installati in campo, è possibile identificare precocemente la presenza di malattie o parassiti, consentendo interventi mirati che riducono l’uso di fitofarmaci. L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare in tempo reale lo stato di salute delle piante e suggerire le azioni più appropriate, migliorando l’efficacia dei trattamenti e riducendo il rischio di resistenze.

Un altro ambito in cui l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l’agricoltura è la gestione dell’irrigazione. Sistemi basati su modelli predittivi possono analizzare dati meteorologici, informazioni sul suolo e parametri ambientali per regolare automaticamente l’apporto idrico, garantendo un utilizzo efficiente dell’acqua. Questo approccio consente di ottimizzare le risorse e ridurre i costi per gli agricoltori, migliorando al contempo la produttività delle colture.

Secondo Laura Ercoli, le potenzialità dell’intelligenza artificiale nel settore agricolo sono enormi, ma ci sono ancora alcune sfide da superare. Uno dei principali ostacoli è rappresentato dai costi elevati delle tecnologie di intelligenza artificiale, che non tutte le aziende possono permettersi. Inoltre, la mancanza di formazione specifica rende difficile per molti agricoltori sfruttare appieno le potenzialità di questi strumenti. Per questo motivo, è importante investire in educazione e consulenza tecnica, in modo che l’intelligenza artificiale possa davvero diventare un supporto efficace e accessibile per l’agricoltura del futuro.

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