L’agricoltura del futuro: Syngenta ottimizza i pomodori con l’IA

da | 29 Gen 2024 | IA

È di qualche giorno fa la notizia del pomodoro San Marziano (no, non è un errore di battitura), progettato da ENEA per essere mangiato dagli astronauti durante le loro missioni nello spazio. Si distingue per il suo contenuto elevato di antocianine e dimostra una notevole resistenza alle radiazioni e una crescita stabile in condizioni di microgravità.

È un OGM, ossia un organismo geneticamente modificato, e i vantaggi di questa tecnologia sono diversi. Tra quelli più comuni ricordiamo la possibilità di creare varietà resistenti ad agenti patogeni quali virus, batteri, funghi e parassiti, il che può ridurre la necessità di pesticidi e aumentare la resa delle colture.

Le varietà di vegetali possono poi essere più tolleranti agli stress ambientali come la siccità, la salinità del suolo o le temperature estreme, utile in regioni dove le condizioni climatiche limitano la produzione agricola. Ancora, possono resistere agli erbicidi, permettendo agli agricoltori di tenere maggiormente sotto controllo le erbacce senza danneggiare le colture.

Si possono anche produrre verdure e ortaggi con migliori proprietà nutrizionali, arricchendole con vitamine, minerali e altri nutrienti. Le colture OGM possono avere una maggiore resa per ettaro rispetto alle colture non modificate, e sono progettati per avere caratteristiche desiderate, come dimensioni maggiori, miglior sapore o colori diversi. O ancora, per avere una maggiore durata di conservazione o resistenza al deterioramento durante il trasporto e lo stoccaggio.

Insomma, sulla carta i vantaggi paiono indiscutibili, ma la loro introduzione nell’agricoltura e nel mercato alimentare è tuttora soggetta a dibattiti e controversie, in particolare per quanto riguarda le implicazioni ambientali, la sicurezza alimentare, oltre a questioni etiche e di proprietà intellettuale.

In Italia gli OGM sono proibiti, una posizione in linea con le posizioni di altri stati membri dell’Unione Europea, quindi quanto ci apprestiamo a scrivere non apparirà sulle nostre tavole. Ciò non toglie che la tecnologia stia facendo passi da gigante nell’agricoltura e per accelerare i processi di introduzione di nuove varietà ci si può affidare all’innovazione per eccellenza degli ultimi anni: l’Intelligenza Artificiale. La prima a farlo è Syngenta in collaborazione con Source.ag.

Nata nel 2000 dalla fusione di Novartis Crop Protection e AstraZeneca Zeneca, Syngenta è una società svizzera di biotecnologie e agrochimica con sede a Basilea. Opera in oltre 90 paesi e impiega circa 40.000 persone con l’obiettivo di sviluppare prodotti e servizi che aiutino gli agricoltori a produrre cibo in modo più efficiente e sostenibile.

Source.ag invece è un’azienda olandese che utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare i coltivatori di serre a produrre più frutta e verdura in modo più sostenibile. È stata fondata nel 2020 e vuole “democratizzare l’accesso a frutta e verdura fresca”, rendendo l’agricoltura in serra più efficiente e sostenibile. La sua tecnologia combina dati provenienti da sensori, telecamere e altri dispositivi IoT (Internet of Things, ndR) per monitorare le condizioni delle colture e i fattori ambientali. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare i dati e generare raccomandazioni per le pratiche di coltivazione.

Dalla collaborazione tra queste due aziende sta nascendo un modo nuovo di pensare l’agricoltura. “Syngenta e Source.ag hanno iniziato a collaborare circa un anno fa”, dichiara Cedric Canovas, Vice President of Data Science and Plant Science di Source.ag. “Condividiamo una visione comune quando si tratta di massimizzare il successo dei coltivatori nei loro sforzi di coltivazione. Di conseguenza, fin dall’inizio, ci siamo impegnati in discussioni produttive su come collaborare in modo efficace. Portiamo prospettive distinte sul comportamento delle varietà di pomodoro, che si completano a vicenda”.

Nello specifico, Syngenta sta effettuando una ricerca sui pomodori alimentata dall’intelligenza artificiale per acquisire i dati in modo più accurato e con più informazioni disponibili. I test stanno avvenendo all’interno di una serra all’avanguardia chiamata TomatoVision, situata a Maasland, nei Paesi Bassi. Qui si stanno sperimentando tecnologie di grande impatto nell’IA agricola, comprese le soluzioni di intelligenza artificiale di Source.ag.

“Utilizziamo le tecnologie di intelligenza artificiale per capire quali informazioni possiamo raccogliere sulle nostre nuove varietà. Questo è ancora più importante ora che sempre più coltivatori stanno prendendo in considerazione l’utilizzo di sistemi basati sull’intelligenza artificiale nelle loro operazioni”, ha affermato Arthur van Marrewijk, responsabile tecnico della serra attiva di Syngenta Vegetable Seeds. “Dal punto di vista della ricerca, vogliamo confrontare i dati che già raccogliamo oggi e vedere quali punti chiave possiamo ottimizzare per alimentare i sistemi di intelligenza artificiale dei coltivatori e i nostri programmi di breeding”.

I ricercatori di Syngenta Vegetables Seeds possono quindi ridurre i tempi di introduzione varietale nel mercato del pomodoro e fornire più dati ai coltivatori quando vengono introdotte nuove varietà. Tutto sommato, ciò significa che i pomodori giusti arriverebbero ai coltivatori più velocemente e che i coltivatori avrebbero più dati per prendere decisioni sui nuovi prodotti.

Le possibilità offerta dall’IA nella ricerca sono sempre più ampie. Scegliere le varietà con le caratteristiche di cui i coltivatori hanno bisogno, più velocemente e con una guida supportata dai dati sul posizionamento e sull’ambiente, sono solo i primi passi. Man mano che i dati diverranno più organizzati e facilmente disponibili, Syngenta sarà in grado di fornire ai coltivatori maggiori informazioni per prendere la giusta decisione sulle sementi ogni anno.

“Stiamo utilizzando le informazioni che raccogliamo per creare piani basati su questi dati”, ha dichiarato Mark Versluis, Product Development Specialist di Syngenta. “Ad esempio, possiamo utilizzare i dati climatici e ambientali per posizionare i nuovi prodotti nelle aree in cui saranno più adatti. Oppure possiamo utilizzare le stesse informazioni per fornire ai coltivatori una guida per ottimizzare la produzione, supportata da dati accessibili e documentati provenienti da prove.

 

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