Con forcone e drone

Helge Aasen controlla un grande drone nero con sei rotori presso la stazione di ricerca per le scienze vegetali di Lindau. Il postdoc lo usa per la "fenotipizzazione", cioè per quantificare le caratteristiche di circa 350 varietà di grano nel campo di prova davanti a lui. Ciò avviene con una velocità e una precisione impensabili fino a poco tempo fa. Per farlo, il drone sponsorizza una struttura di sei chili dotata di ogni tipo di tecnologia: una telecamera termica misura la temperatura del grano durante il volo. Ciò consente di calcolare l'evaporazione dell'acqua delle piante. Le due telecamere spettrali sono utilizzate per calcolare il contenuto di clorofilla e quindi la produttività delle piante. La telecamera RGB, a sua volta, crea un modello 3D del paesaggio con precisione centimetrica, che viene utilizzato per calcolare l'altezza dello stelo e l'area fogliare. Quest'ultima è fondamentale per la resistenza naturale ai parassiti di una varietà di grano. Quello che Aasen sta dimostrando è uno sguardo al futuro dell'agricoltura. Il drone e le telecamere ad alta tecnologia potrebbero un giorno far parte dell'attrezzatura di base degli agricoltori.

Quarta rivoluzione in agricoltura

La stazione di ricerca di Lindau è la residenza estiva del gruppo "Crop Science", di cui fa parte Aasen. Achim Walter, l'ETH Professor of Crop Science, e il suo team stanno portando avanti la quarta rivoluzione agricola, che lui e i suoi colleghi dell'ETH hanno proclamato nel 2017 in un articolo di opinione molto apprezzato sulla rivista scientifica PNAS. Secondo gli autori, l'agricoltura del XXI secolo sarà caratterizzata dall'uso intelligente dei dati. La tecnologizzazione dell'azienda agricola non è del tutto nuova: i produttori di attrezzature hanno dotato le macchine agricole di GPS e sensori a infrarossi fin dagli anni '90, con la parola d'ordine "agricoltura di precisione", al fine di aumentare la produttività dell'azienda. Tuttavia, i sistemi del futuro, riassunti sotto il termine "agricoltura intelligente", fanno un ulteriore passo avanti: basandosi su un'elaborazione intelligente delle immagini, su enormi quantità di dati e su un efficiente apprendimento automatico, le macchine agricole prenderanno presto decisioni in autonomia; diventeranno "intelligenti".

Gli esperti vedono un grande potenziale nell'agricoltura intelligente: secondo la FAO, attualmente il 20-40% dei raccolti di cereali va perso a causa di parassiti e malattie, nonostante l'uso di circa due milioni di tonnellate di pesticidi ogni anno. Si spera che l'uso intelligente dei dati e delle tecnologie più recenti possa aumentare i raccolti e ridurre al contempo in modo significativo l'impronta ecologica. I fertilizzanti, i pesticidi, gli erbicidi e i fungicidi possono essere applicati in modo molto più preciso sulla base di dati come quelli raccolti dal drone di Lindau con i suoi sensori. L'irrorazione viene effettuata solo dove è effettivamente necessario. Sulla base degli studi oggi disponibili, Achim Walter ipotizza che il potenziale di risparmio sia di oltre il 90%.

Nel processo ad alta produttività

La stazione di ricerca di Lindau è diventata un nome noto nella comunità internazionale dello smart farming. Walter ha avviato un impianto di prova unico al mondo: l'impianto di fenotipizzazione in campo (FIP). L'elemento centrale è una testa di sensore con un dispositivo di misurazione laser, telecamere multispettrali, una telecamera a infrarossi e due spettrometri. Scivola tranquillamente su cavi di kevlar sospesi tra quattro alti piloni su un campo di prova di 100 metri per 130 con centinaia di varietà diverse di grano, soia, mais, grano saraceno ed erbe da foraggio. In una sala di controllo con diversi schermi, i ricercatori guidano la testa del sensore in qualsiasi posizione al di sopra del campo, chi siamo, con argani elettrici. I sensori producono immagini a colori ad alta risoluzione, immagini termiche e immagini multispettrali che forniscono informazioni sui processi di crescita, sulla fotosintesi e sul comportamento di maturazione delle diverse varietà. La particolarità di questo sofisticato sistema è che le caratteristiche delle piante possono essere osservate continuamente, senza interferire con il campo e praticamente in qualsiasi condizione atmosferica. Inoltre, a differenza di un drone e dei suoi rotori, la testa del sensore sospesa non provoca alcuna turbolenza del vento, che muove gli steli e le foglie e quindi distorce le misurazioni. Ciò rende il FIP particolarmente prezioso per la calibrazione dei metodi di misurazione basati sui droni.

I nuovi braccianti agricoli

Un team internazionale coordinato da Roland Siegwart, l'ETH Professor of Autonomous Systems, ha mostrato come potrebbe essere in futuro l'uso dei droni in agricoltura nell'ambito del progetto UE "Flourish", durato tre anni e mezzo. Il suo team ha sviluppato un trattore semovente in contatto con un drone per le colture di barbabietola da zucchero, importanti in Europa. Questo individua le erbacce nel campo dall'alto e invia la posizione esatta al trattore. Il trattore poi schiaccia le erbacce con timbri metallici idraulici. Un robot di questo tipo alleggerirebbe l'onere degli Umwelt und Geomatik e renderebbe il controllo meccanico delle erbe infestanti nuovamente competitivo rispetto a quello chimico, nonostante i costi aggiuntivi. "Flourish" è stato completato nel 2018. Il sistema è ora in fase di ulteriore sviluppo da parte di Deepfield Robotics, una società del Gruppo Bosch che ha partecipato al progetto UE.

"I droni sono uno strumento ideale per raccogliere dati sulle condizioni delle piante in modo rapido e su una vasta area", spiega Siegwart. Tuttavia, l'elaborazione dei dati dei sensori per sviluppare applicazioni agricole utili è molto impegnativa. "I sistemi biologici sono diversi e complessi, il che rende il nostro lavoro più difficile": ad esempio, in Svizzera vengono utilizzate circa 30 varietà di grano con caratteristiche diverse. A ciò si aggiungono le difficili condizioni di misurazione causate dalle ombre proiettate dalle nuvole o dai movimenti provocati dai venti. Per far sì che i sistemi autonomi funzionino in modo affidabile sono necessarie grandi quantità di dati, un sofisticato apprendimento automatico e molto tempo. A lungo termine, tuttavia, Siegwart vede il potenziale dei droni non solo nella raccolta dei dati, ma anche nel lavoro sul campo. Dotati di un serbatoio e di un dispositivo di irrorazione, i droni autonomi potrebbero applicare fungicidi e pesticidi con precisione millimetrica alle piante effettivamente infestate dai parassiti. Per far progredire queste e altre tecnologie simili, Siegwart e Walter hanno in programma la creazione di un laboratorio a Lindau dove scienziati delle piante, biologi, robotici e informatici lavoreranno a stretto contatto.

Chi possiede i dati?

Il grande potenziale dell'agricoltura intelligente è associato anche a dei rischi. Per Nina Buchmann, l'ETH Professor of Grassland Sciences e co-autrice dell'articolo di opinione del 2017, la questione chiave è chi possiede i dati raccolti e che fine fanno. "C'è sicuramente il rischio di dipendere da pochi attori globali. Inoltre, chi è responsabile in caso di incidenti con un drone o di inquinamento ambientale dovuto a decisioni errate prese dai sistemi autonomi: l'Umwelt und Geomatik, il programmatore o il produttore di sensori? Infine, sorge inevitabilmente una domanda: presto avremo un'azienda agricola completamente automatizzata e senza agricoltore? "Non è certo questa la mia visione dell'agricoltura intelligente", nega Walter. "Ma in Svizzera, in particolare, la digitalizzazione potrebbe contribuire a garantire che l'agricoltura su piccola scala, diversificata e incentrata sulla qualità, rimanga competitiva a livello internazionale, anche con meno fertilizzanti e pesticidi".

Le reazioni degli Umwelt und Geomatik sono contrastanti. Nell'ambito del Programma nazionale di ricerca 73 "Economia sostenibile", è stato chiesto loro quali applicazioni sarebbero utili dal punto di vista pratico e quanto sono disposti ad accettare robot e droni come nuovi assistenti sul campo. "Alcuni ci hanno assicurato che avrebbero immediatamente abbattuto un drone sopra il loro campo", dice Walter. "Altri, invece, hanno risposto: 'Bene, tanto nel tempo libero faccio già volare i droni. Perché non usare le immagini per ottimizzare la mia resa?".