L’intelligenza artificiale sta già trovando diverse applicazioni anche nell’agroalimentare, supportando il settore nella transizione verso la sostenibilità e per una gestione più efficiente lungo tutta la catena distributiva. Oltre allo sviluppo delle colture fuori suolo e alla cosiddetta dieta dell’algoritmo, infatti, sono diversi gli ambiti nei quali questa tecnologia può rivelarsi estremamente utile. Ma in che modo e per quali attività si sta concretizzando questo importante processo di innovazione? E che impatto potrà avere nell’immediato e a lungo termine? Considerando progetti e iniziative già in essere, cercheremo di comprendere risultati, potenzialità e promesse dell’AI per il mondo del food.
L’intelligenza artificiale nell’agroalimentare: opportunità e scenari
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In pochi anni dalla sua introduzione in ambito industriale e pur essendo ancora in fase sperimentale, l’intelligenza artificiale sta già rivoluzionando diversi settori produttivi, lasciando intravedere ampi margini di evoluzione. L’agroalimentare non fa eccezione, rivelandosi uno degli sbocchi di massima vocazione per questa nuova tecnologia, specialmente se si pensa a un’agricoltura di precisione, votata alla massima efficienza. Secondo le stime di Accenture, infatti, l’intelligenza artificiale nel settore agricolo potrebbe aumentare la produttività del 53%, nello specifico grazie a tre fondamentali aree di intervento:
- pianificazione e organizzazione delle attività;
- contrasto allo spreco alimentare;
- gestione e prevenzione dei danni dovuti al cambiamento climatico.
In questo senso, perciò, l’AI può essere molto utile per affrontare le sfide che l’intera filiera agroalimentare si trova davanti, a partire dagli approvvigionamenti in termini quantitativi, considerando l’aumento globale della popolazione, senza dimenticare i limiti dettati dalla sostenibilità e la necessità di snellire la gestione tecnico-logistica. Questi obiettivi, in sostanza, ricalcano quelli della strategia europea Farm to fork e all’intelligenza artificiale l’agroalimentare chiede di contribuire per aumentare la produzione in modo sostenibile, migliorando anche la distribuzione.
Grazie ai dati raccolti e alla mappatura realizzata nel tempo sui terreni, ad esempio, è possibile effettuare analisi mirate per sfruttare meglio i suoli e indicare le colture più adatte in base alle condizioni ambientali. L’intelligenza artificiale, infatti, consente di analizzare dati complessi in tempi brevissimi, offrendo il vantaggio di predisporre rapidamente soluzioni migliorative. In questo quadro di monitoraggio ed elaborazione, esistono già trattori e mietitrebbie “intelligenti” e droni che mappano la resa delle piante, per formulare strategie di gestione della produzione, tecniche già applicate anche in Italia, come testimonia un progetto avviato nel 2020 da Coldiretti in collaborazione con le Bonifiche Ferraresi.
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L’intelligenza artificiale per la gestione della filiera e il contrasto agli sprechi alimentari
La riduzione degli sprechi è un imperativo che nell’ultimo decennio ha scalato la lista delle priorità per l’agroalimentare. Sommando le perdite che riguardano il commercio e la distribuzione, secondo l’osservatorio Waste Watcher in Italia nel 2023 questi sprechi valgono oltre 9 miliardi di euro per l’intera filiera. Come abbiamo visto, sono già molte le applicazioni che grazie all’intelligenza artificiale mettono in contatto rivendite, consumatori e ristoranti per favorire l’utilizzo di alimenti, che diversamente finirebbero nella spazzatura. Altri progetti riguardano il controllo intelligente sulla previsione dei consumi all’interno dei supermercati, per ripensare la ridistribuzione tenendo conto delle preferenze dei consumatori e suggerendo abbinamenti di alimenti compatibili fra loro.
A monte della filiera, l’AI analizza i raccolti prima della consegna all’industria alimentare, dove da tempo uomo e macchina lavorano fianco a fianco e si utilizzano telecamere e sensori per ottimizzare la manipolazione degli alimenti. Questo consente di soddisfare al meglio i requisiti igienici e le esigenze del mercato, ma anche di limitare gli sprechi, con i risparmi che ne derivano. Sempre pensando all’igiene, si utilizzano impianti di rilevazione ultrasonica e di imagining a fluorescenza ottica per identificare eventuali residui di cibo o presenze microbiologiche sulle apparecchiature destinate alla manipolazione alimentare.
Sfruttando il monitoraggio di specifiche telecamere, l’AI può guidare i sistemi di stoccaggio e approvvigionamento, identificando con precisione il momento in cui rifornire un determinato alimento in base ai comportamenti dei consumatori. Così facendo, si evita che il prodotto resti inutilmente esposto senza essere acquistato, col rischio di doverlo poi smaltire.
In generale, quindi, l’intelligenza artificiale contribuisce a ridurre gli errori nella distribuzione, con evidenti vantaggi soprattutto per i cibi freschi e quelli venduti sfusi. La possibilità di automatizzare la pianificazione con analisi predittive aiuta ad affinare questi processi, e per l’agroalimentare la gestione delle scorte è particolarmente delicata, dovendo tener conto delle scadenze e del deperimento dei cibi, oltre ai costi aggiuntivi dovuti all’eccesso di magazzino o al rischio di perdere clienti per la mancanza di merce. Sfruttare le analisi predittive dei software di intelligenza artificiale aiuta a evitare gli imprevisti, anche tenendo conto di variabili quali il clima e le festività a calendario, per prevedere i consumi e ordinare il corretto quantitativo di prodotto. Questi sistemi, infatti, confrontano le vendite di un dato periodo rispetto allo storico, monitorano le tendenze di mercato e la stagionalità, tenendo conto della vita utile dei prodotti e della situazione delle scorte.
L’intelligenza artificiale nella sfida contro la crisi climatica
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Una delle sfere in cui l’AI promette di più riguarda il contrasto alla crisi climatica, dove le tecnologie consentono di prevedere fenomeni ed effetti del clima per difendere le coltivazioni, aiutando nella pianificazione delle attività in agricoltura per scongiurare o limitare i danni sulla produzione. Questa specializzazione richiede l’elaborazione di molte variabili complesse, quali dati da stazioni meteo, immagini satellitari e da sensori, una tipologia di calcolo basilare per ottenere previsioni e intervenire in tempo nei campi coltivati.
Nello specifico, contro le emergenze climatiche sono disponibili sistemi dotati di sensori ottici che valutano il rischio di siccità o le possibili gelate. Nel primo caso la rilevazione attiva impianti di irrigazione che modulano il volume dell’acqua da erogare nel campo, per ridurre i consumi e creare una riserva per il periodo di mancanza delle piogge. In situazioni di gelo, invece, i sensori combinano i valori meteo in tempo reale con i segnali del satellite, offrendo se necessario un allarme anticipato di almeno due giorni agli operatori, che possono quindi intervenire in difesa delle coltivazione.
Per citare un caso di applicazione, in Austria nel 2017 le gelate causarono danni a vigneti e frutteti per 70 milioni di euro, un episodio al quale si è risposto grazie al partenariato europeo per l’innovazione in materia di produttività e sostenibilità dell’agricoltura (PEI-AGRI). Collocando sensori in aree a rischio si sono registrati dati di temperatura, umidità e topografia, in seguito elaborati con i modelli di previsione meteorologica e apprendimento automatico, un sistema che offre previsioni dettagliate a 48 ore sull’ora esatta in cui è attesa una gelata tardiva nei campi. Questo consente ai coltivatori di proteggere vigneti e frutteti dal gelo di fine stagione, un problema che riguarda molte aree produttrici di vino e frutta.
Tra gli effetti della crisi climatica c’è anche l’aumentata diffusione di parassiti e malattie vegetali, che danneggiano le coltivazioni. Facendo ricorso a droni e app specifiche, però, è possibile rilevare dati sulla salute delle piante, ottenere diagnosi a distanza e soluzione per trattamenti improntati alla massima efficienza con il minor impatto su ambiente e coltivazioni. L’obiettivo è ovviamente una produzione sana e abbondante, evitando sprechi e inquinamento inutile.
Strumenti analoghi sono funzionali anche per monitorare le coltivazioni da grandi distanze, ma anche per valutare i suoli e scegliere le coltivazioni più adatte e produttive. Tra le attrezzature sulle quali i sistemi di intelligenza artificiale si appoggiano ci sono trattori e mietitrebbie autoguidanti e robot con telecamere 3D.
Tracciabilità, sicurezza alimentare e altre applicazioni
Il supporto dell’intelligenza artificiale rientra anche nell’analisi qualitativa degli alimenti, implementando la digitalizzazione, la sicurezza e l’igiene. Questa tecnologia, infatti, trova applicazione nelle analisi di laboratorio sulle proprietà organolettiche e nella tracciabilità, integrando le etichette cartacee. Attraverso l’AI si può risalire all’origine di un alimento, anche grazie allo studio del microbioma di differenti matrici alimentari, riconoscendo il sito di origine con un margine di errore molto limitato. Inoltre, sono in fase di studio tecniche di spettroscopia e machine learning per riconoscere i cibi adulterati prima che finiscano sul mercato. Tra gli ambiti in via di affinamento c’è poi la valutazione dei cibi per suggerire abbinamenti gastronomici e nutrizionali, il cosiddetto food pairing, basato anche sulle preferenze e sullo storico dei consumi. Si tratta di un nuovo ramo di specializzazione, che potrebbe in breve tempo aprire la strada dell’intelligenza artificiale nel lavoro di chef e nutrizionisti.
L’AI, inoltre, è in grado di rendere “intelligenti” gli elettrodomestici, come i frigoriferi e le macchinette da caffè, che con il cloud possono raccogliere dati e attivare funzionalità di tipo predittivo. Anche in questo ambito le potenzialità sono molto ampie, con vantaggi per gli utenti come per la manutenzione degli stessi strumenti.
Come abbiamo visto, la produzione agricola e l’industria del food, lungo tutta la filiera, sono ambiti d’elezione per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, anche se si pensa agli interventi per contrastare gli effetti del cambiamento climatico. I sistemi e gli strumenti tecnologici sono in continua evoluzione, per ottenere un supporto tecnologico sempre più performante e di facile accesso. Pur comportando anche rischi e possibili usi non corretti, l’AI deve continuare a essere concepita come uno strumento alleato del lavoro, e non come un pericolo dal quale doversi difendere.
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