<\/p>\n
<\/iframe><\/p>\n<p>Gli Istituti di Ricerca si stanno domandando come l’informazione pu\u00f2 essere usata in modo sostenibile a vantaggio delle imprese e del pianeta. Gli stessi semi piantati in differenti condizioni e territori possono dare origine all’abbondanza in alcune zone e meno in altre. I leader d’eccellenza nella ricerca di soluzioni innovative stanno sviluppando tecnologie sostenibili per rispondere alle sfide future, Biosense ne \u00e8 un esempio.<\/p>\n<p><strong>L’Italia \u00e8 situata al centro dell’Europa meridionale, in un’area identificata come particolarmente vulnerabile ai cambiamenti climatici<br \/>\n<\/strong>(Giorgi, 2006).<\/p>\n<p>La penisola, totalmente circondata dal Mar Mediterraneo, risente quindi del clima arido del Nord Africa e del clima temperato e piovoso dell’Europa Centrale (Cubasch et al., 1996). Queste limitazioni sono notevolmente amplificate nelle aree dalla geomorfologia complessa, come le coste e le regioni irregolari. Questo esercita un impatto considerevole sull’agricoltura, il turismo, le risorse idriche e i rischi geo-idrologici, per cui \u00e8 importante fornire proiezioni, in modo che le politiche di adattamento possano essere attuate adeguatamente.<\/p>\n<p><strong>In una logica di sostenibilit\u00e0 ambientale, economica e sociale, l’impiego di nuove tecnologie per il monitoraggio coinvolge quindi anche l’agricoltura.<\/strong><\/p>\n<p>Gli esseri umani impegnati nell’agro-business lavorano giorno e notte per aumentare la resa dei raccolti e la crescita del bestiame.<\/p>\n<p>L’apprendimento automatico, dato dal Machine Learning (ML) come sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI), costituisce una soluzione adatta all’analisi dell’immensa quantit\u00e0 di dati da considerare. \u00c8 una tecnica derivata dalle statistiche computazionali mediante la quale, in un caso classico, si immettono certe quantit\u00e0 di dati in modelli statistici per “addestrarli” a riconoscere i modelli nei dati futuri.<\/p>\n<p>In agricoltura, fornendo all’algoritmo di ML un set di dati, come una foto con descrizioni tipo “mais”, “grano”, “erbacce”, “soia” ed integrandoli con quelli climatici e cos\u00ec via, si pu\u00f2 allenare correttamente l’ algoritmo per identificare quando \u00e8 pi\u00f9 conveniente intervenire.<\/p>\n<p>Di seguito viene mostrato lo schema di funzionamento per l’elaborazione dei dati climatici per guidare poi gli automatismi di campo.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/x.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-5583 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/x.png\" alt=\"\" width=\"854\" height=\"348\" srcset=\"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/x.png 1287w, https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/x-300x122.png 300w, https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/x-1024x418.png 1024w, https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/x-768x313.png 768w\" sizes=\"(max-width: 854px) 100vw, 854px\" \/><\/a><\/p>\n<p>La stratificazione di informazioni climatiche digitali nel mondo reale permette di anticipare diverse proiezioni sulle precipitazioni, temperatura, vento, umidit\u00e0…consentendo all’imprenditore o al tecnico di adottare le misure pi\u00f9 adatte al caso personale.<\/p>\n<p><strong>Agricoltura di precisione<\/strong><br \/>\nL’agricoltura di precisione pu\u00f2 essere considerata come qualsiasi soluzione che attraverso l’uso dell’IT e di vari elementi come sensori, sistemi di controllo, robotica, veicoli autonomi, hardware automatizzato, tecnologia a tasso variabile e cos\u00ec via, \u00a0renda pi\u00f9 controllato l’allevare bestiame e coltivare raccolti.<\/p>\n<p>L’adozione dell’accesso a Internet ad alta velocit\u00e0, dispositivi mobili e satelliti affidabili ea basso costo (per immagini e posizionamento) da parte del produttore sono alcune delle tecnologie chiave che caratterizzano il trend dell’agricoltura di precisione.<\/p>\n<p>Per esempio, CropMetrics \u00e8 un’organizzazione agricola di precisione focalizzata su soluzioni agronomiche ultramoderne e specializzata nella gestione dell’irrigazione di precisione.<\/p>\n<p>I prodotti ei servizi di CropMetrics includono l’ottimizzazione VRI, le sonde di umidit\u00e0 del suolo, l’ottimizzatore virtuale PRO e cos\u00ec via, massimizzando la redditivit\u00e0 sui campi di colture irrigate con variabilit\u00e0 del suolo, migliorando i raccolti e aumentando l’efficienza dell’uso dell’acqua.<\/p>\n<p><strong>Droni agricoli<\/strong><br \/>\nOggi, l’agricoltura \u00e8 una delle principali industrie a usare i droni per la valutazione della salute delle colture, l’irrigazione, il monitoraggio delle colture, l’irrorazione delle colture, la semina e l’analisi del suolo e del campo.<\/p>\n<p>I principali vantaggi dell’utilizzo dei droni includono l’imaging della salute delle colture, la mappatura GIS integrata, la facilit\u00e0 d’uso, il risparmio di tempo e il potenziale per aumentare i raccolti.<\/p>\n<p><strong>Monitoraggio del bestiame<\/strong><br \/>\nI proprietari di grandi aziende agricole possono utilizzare applicazioni IoT wireless per raccogliere dati riguardanti la posizione, il benessere e la salute del loro bestiame. Queste informazioni li aiutano a identificare gli animali malati in modo che possano essere separati dalla mandria, prevenendo cos\u00ec la diffusione della malattia.<\/p>\n<p> <\/p>\n<p> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p> Gli Istituti di Ricerca si stanno domandando come l’informazione pu\u00f2 essere usata in modo sostenibile a vantaggio delle imprese…<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":5589,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[97],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5581"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5581"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5581\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9088,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5581\/revisions\/9088"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5589"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5581"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5581"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5581"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}