Dai processori di visione artificiale per distinguere in millisecondi le colture dalle infestanti, fino ai sistemi di controllo che attivano in microsecondi i laser per l’abbattimento di precisione millimetrica: ecco come l’elettronica embedded sta trasformando le macchine e attrezzature agricole in sistemi intelligenti e adattivi
Il sempre più profondo connubio tra elettronica, Internet of Things (IoT), sensori embedded avanzati, intelligenza artificiale (AI), edge AI dà vita allo smart farming, e fa dell’agricoltura intelligente un’inedita opportunità per migliorare le tradizionali tecniche agricole. In agronomia le lavorazioni del terreno hanno l’obiettivo di preparare il suolo, mettendolo nelle condizioni fisiche, chimiche, biologiche e idriche ottimali per la germinazione del seme, lo sviluppo dell’apparato radicale e la crescita della coltura. Si tratta di pratiche diffuse e consolidate, che però, quando attuate in maniera intensiva, possono provocare danni al terreno. Oggi, le tecniche di lavorazione sono ancora in gran parte basate su metodologie convenzionali, che rischiano di degradare la struttura biologica del suolo.
Per questa ragione, la tendenza attuale nel settore è passare a un nuovo paradigma, che adotta principi e tecniche di agricoltura conservativa. La lavorazione conservativa punta a raggiungere il massimo risultato in termini di germinazione e radicamento, causando al suolo il minimo disturbo meccanico, tramite tecniche di riduzione delle lavorazioni (minimum tillage).
Come indicano le «linee guida» pubblicate da Ersaf, l’Ente regionale per i servizi all’agricoltura e alle foreste, le tradizionali tecniche di preparazione dei terreni per le semine, che includono l’aratura e ulteriori, successive lavorazioni complementari di affinamento, eseguite utilizzando erpici, coltivatori e altre macchine operatrici, disturbano fortemente l’attività biologica del suolo. Ad esempio, l’aratura comporta il rivoltamento del terreno, di norma, fino a 30-40 centimentri di profondità. Queste lavorazioni classiche risultano inoltre dispendiose a livello economico ed energetico, sia a causa dell’elevato numero e costo delle macchine agricole richieste per eseguirle, sia per gli alti consumi di combustibile, che, aumentando le emissioni di gas climalteranti, accrescono l’impatto ambientale.
L’agricoltura conservativa, attraverso la riduzione delle lavorazioni, consiste nel limitare il più possibile il disturbo del suolo, favorendo l’incorporazione della sostanza organica, e migliorandone qualità, quantità e distribuzione. Ed è precisamente a questo livello che la sinergia tra tecnologia elettronica avanzata, algoritmi di apprendimento automatico (machine learning – ML) e dati real-time può fornire un fondamentale contributo nel rendere più efficiente e sostenibile la lavorazione e la fertilizzazione del terreno.
Controllo AI-powered nelle lavorazioni agricole
La tecnologia basata su intelligenza artificiale per controllare le lavorazioni del terreno, e renderle adattive, meno ‘invasive’, più efficaci, più attente alla salvaguardia dell’ambiente, sta evolvendo da anni: le soluzioni più recenti si basano su sistemi elettronici embedded che tendono a spostare progressivamente l'elaborazione dei dati direttamente alla periferia della rete e sul campo, affidando all’infrastruttura edge la gestione dei processi decisionali in tempo reale, e demandando al cloud le funzioni di aggiornamento dei modelli e analisi aggregata. In altre parole, i sistemi stanno migrando verso un’architettura ibrida, all’occorrenza in grado di ricorrere alle funzionalità e alla potenza di elaborazione della nuvola.
Le soluzioni in campo: filosofie differenti ma accomunate dalla AI
Nella sfera delle applicazioni agritech, la startup californiana Ztractor fornisce trattori autonomi a propulsione elettrica, configurabili per lavorare su 135 diversi tipi di colture. Lanciati a livello commerciale nel 2021, i trattori si avvalgono della piattaforma di intelligenza artificiale edge (edge AI) Nvidia Jetson per eseguire i workload di visione artificiale, con l’obiettivo di aiutare le aziende agricole a migliorare le condizioni delle piante, aumentare le rese dei raccolti e raggiungere una maggior efficienza.
Annunci più recenti riguardano l’attività di Carbon Robotics, nata come startup nel settore agritech, e fondata nel 2018 da Paul Mikesell a Seattle, Washington. Il lancio nel 2025 della linea di prodotti LaserWeeder G2, la nuova generazione di LaserWeeder, ha riscosso un intenso interesse mediatico, negli Usa e non solo, anche da parte di network e canali tv come Nbc News, Fox News, Cnn.
La macchina agricola, secondo la società, consente di ridurre fino all’80% i costi di disinfestazione rispetto alle tradizionali tecniche di diserbo, eliminando il lavoro manuale, l’uso di erbicidi e prodotti chimici, o il ricorso alla lavorazione meccanica del terreno. Come? Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale si trova al cuore della soluzione: sul macchinario è installata una tecnologia di riconoscimento visivo in tempo reale, che si avvale di un sistema di telecamere ad alta risoluzione, controllate da un supercomputer alimentato da 24 GPU (graphics processing unit) Nvidia che esegue elaborazione edge AI, gestendo gli algoritmi localmente. Addestrati su milioni di immagini tramite tecniche di deep learning (DL), gli algoritmi di visione artificiale sono in grado di riconoscere e distinguere istantaneamente la specie della coltura dalla pianta infestante, eseguendo in millisecondi l’inferenza AI, e calcolando le coordinate spaziali del target da colpire. Una volta identificati gli obiettivi da eliminare, una barra di diodi laser collimati punta con precisione chirurgica i meristemi apicali (il punto di crescita) delle sole piante infestanti, distruggendole per shock termico in pochi millisecondi, senza danneggiare la coltura adiacente. Inoltre, adottando questa tecnologia sulle coltivazioni, come documenta uno studio peer-reviewed citato nel sito web della società, il ritardo nella crescita delle colture non ha superato l’1%, e la loro biomassa è aumentata di almeno il 30% quando il diserbo laser ha sostituito l’uso di erbicidi.
Anche See & Spray Gen 2, la versione aggiornata della piattaforma tecnologica commercializzata da John Deere, utilizza un sistema avanzato di visione artificiale, algoritmi di machine learning, deep learning ed edge computing per distinguere in tempo reale sul campo le colture dalle infestanti. Ma in questa soluzione, anziché usare la tecnica dell’abbattimento termico tramite laser, vengono utilizzati ugelli che spruzzano in maniera estremamente mirata il diserbante sulle malerbe, riducendo in maniera notevole la quantità di erbicida adoperato. La capacità di elaborazione richiesta per gestire il sistema di computer vision è fornita da hardware Nvidia Jetson Xavier dotato di GPU Nvidia.
Agricoltura nell’Unione europea, digitalizzazione ancora disomogenea
Nonostante la disponibilità di chip, sistemi elettronici, tecnologia e soluzioni all’avanguardia in grado di sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per migliorare la gestione delle colture, il quadro di adozione delle tecnologie digitali tra le aziende agricole dell’Unione europea risulta ancora variegato e disomogeneo: lo evidenzia un’indagine pubblicata in un rapporto del Joint Research Centre (JRC), il servizio della Commissione europea per la scienza e la conoscenza.
L’Ue, si legge nel documento, «riconosce che la tecnologia digitale costituisce un catalizzatore per la modernizzazione delle pratiche agricole e per affrontare le sfide attuali, come la competitività, il cambiamento climatico, la perdita di biodiversità e la sicurezza alimentare» e il report ha l’obiettivo, attraverso i dati delle indagini condotte presso le aziende agricole in merito alla digitalizzazione nell’agricoltura dell’Ue, di definire un quadro di riferimento che permetta di valutare la situazione attuale. Tali informazioni, si aggiunge, sono rilevanti per misurare i progressi compiuti verso il raggiungimento della trasformazione digitale delineata nell’agenda digitale dell’Ue e nella politica agricola comune (PAC).
Tecnologie specifiche per le coltivazioni, basse percentuali d’uso
Il rapporto fa una panoramica dello stato attuale della digitalizzazione nell’agricoltura dell’Unione, analizzando l’adozione di strumenti informatici generici e di tecnologie specifiche per le aziende agricole nel settore della produzione vegetale e zootecnica. Esamina inoltre la percezione della sostenibilità di tali tecnologie, nonché i principali fattori che ne favoriscono e quelli che ne ostacolano l’adozione. L’analisi si basa sui dati - raccolti tra giugno e ottobre 2024 - di un’indagine stratificata condotta presso le aziende agricole, che ha coinvolto 1.444 intervistati in nove stati membri dell’Ue (Germania, Irlanda, Grecia, Spagna, Francia, Italia, Lituania, Ungheria, Polonia).
La maggior parte delle aziende agricole intervistate (85%) dichiara di disporre di una copertura internet complessivamente adeguata, sia in azienda sia nei campi, mentre il 15 % continua a registrare una scarsa connettività.
Come accennato, dall’indagine emerge uno scenario di adozione delle tecnologie digitali tra le aziende agricole dell’Unione ancora eterogeneo. Gli strumenti informatici e i software di uso generale sono ampiamente diffusi, con il 93% delle aziende agricole che ne utilizza almeno uno, e il 68% che ne impiega tre o più. Al contrario, l’adozione delle tecnologie digitali più specifiche per le singole colture e per l’allevamento è più contenuta e disomogenea, con percentuali comprese tra il 3% e il 23%.
Costi e competenze tra le barriere all’adozione
L’adozione delle tecnologie digitali è aumentata in modo significativo tra il 2008 e il 2020, ma dal 2020 ha subìto un rallentamento, probabilmente a causa della maggiore incertezza economica. E guardando al futuro, indica lo studio, gli agricoltori manifestano solo una modesta intenzione di adottare nuove tecnologie nei prossimi cinque anni. Almeno la metà di tutte le tecnologie relative all’allevamento e alle coltivazioni sono considerate costose. In generale, l’adozione della tecnologia digitale diminuisce via via che un numero crescente di agricoltori ne valuta dispendioso l’utilizzo.
In ogni caso, spiega la ricerca, sebbene i vincoli finanziari - come l’elevato costo della tecnologia digitale - e la mancanza di conoscenze e competenze siano spesso indicati come ostacoli dagli agricoltori intervistati, la correlazione stimata tra queste barriere e l’adozione della tecnologia è significativamente più debole rispetto a quella con i fattori trainanti. La maggior parte degli agricoltori intervistati ritiene che le tecnologie digitali possano dare un contributo positivo alla sostenibilità, in particolare nelle sfera economica (76%), ambientale (72%) e sociale (67%). Inoltre, il 68% degli agricoltori ritiene che le tecnologie digitali possano aumentare la loro resilienza alle difficoltà, almeno in una certa misura.
Agricoltura 4.0, in Italia solo l’8% usa soluzioni basate su AI
In Italia, il livello di adozione delle soluzioni di Agricoltura 4.0 tra le imprese rimane sostanzialmente stabile, con un 2025 in cui il 42% delle aziende agricole italiane utilizza almeno una soluzione smart, mentre la superficie agricola coltivata con tecnologie digitali raggiunge il 10% del totale, in lieve aumento rispetto al 9,5% dell’anno precedente. I dati provengono dalla ricerca dell’Osservatorio Smart AgriFood del Politecnico di Milano e dell’Università di Brescia, che indica come il livello di maturità digitale nel settore rimanga molto eterogeneo, con il 9% delle aziende agricole oggi «digitalmente maturo», un 33% «in cammino» verso una maggior digitalizzazione, e il 58% ancora in ritardo. Inoltre, nel nostro paese, il 37% degli agricoltori esprime l’intenzione di investire in futuro su macchinari connessi, e il 34% su sistemi di monitoraggio. Tra le barriere che frenano la digitalizzazione, in prima posizione compare la scarsa conoscenza delle opportunità offerte dalle soluzioni di Agricoltura 4.0, seguita dalla carenza di incentivi e da alcune criticità strutturali.
Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, nel 2025 la AI risulta proseguire la propria diffusione nell’agroalimentare a livello globale, con il raddoppio dei progetti che implementano AI nel settore agricolo, e soluzioni AI adottate soprattutto per la gestione di attività in campo aperto (nel 62% dei progetti globali), come il monitoraggio delle colture, la gestione irrigua e la difesa. In Italia, invece, la diffusione dell’intelligenza artificiale è ancora limitata, in quanto solo l’8% degli agricoltori ha cominciato a utilizzare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Smart farming, l’elettronica embedded dietro le quinte
Le moderne attrezzature agricole in grado di consentire la minima lavorazione del terreno, come quelle prima menzionate, richiedono una variegata dotazione elettronica, che spazia dai processori per Edge AI e visione artificiale, ai microcontrollori (MCU) real-time, ai componenti di comunicazione. Nella prima categoria, quella dei sistemi elettronici che consentono a bordo campo l’elaborazione ad alte prestazioni di algoritmi di deep learning e visione artificiale, l’elaborazione video in tempo reale, la classificazione green-on-green (quella che permette di distinguere le colture dalle infestanti), e la localizzazione target, si posizionano varie piattaforme di embedded computing. Oltre ai moduli embedded di edge AI Nvidia Jetson AGX Orin/Orin NX, che forniscono, rispettivamente, fino a 275 TOPS (trillions operations per second) e 100 TOPS di potenza di elaborazione, tra le varie opzioni e alternative disponibili, sono utilizzabili piattaforme come STM32, Sitara (TI AM62x/AM68x) e NXP i.MX 8M Plus/i.MX 93. Nelle funzionalità di controllo real-time deterministico, per azionamento valvole ugelli erbicida, controllo laser e attuatori idraulici, si possono citare le serie di microcontroller STMicroelectronics STM32H7, e Infineon AURIX TC3x/TC4x. Infine, per quanto riguarda i transceiver, il bus di campo (ISOBUS), la connettività di bordo dell’attrezzatura agricola, e la comunicazione trattore-attrezzo, tra le soluzioni di riferimento vi sono, ad esempio, il CAN FD controller MCP2518FD e il transceiver ATA6561, entrambi di Microchip Technology.
