La popolazione globale sta aumentando rapidamente, insieme alla domanda di cibo fresco e sano. La produzione serricola può svolgere un ruolo importante, ma incontra difficoltà nel trovare personale qualificato per gestire la produzione agricola.
L'intelligenza artificiale (IA) è già stata applicata in diverse aree, tuttavia, non ancora in orticoltura. Nel 2018, una competizione internazionale sulle serre autonome, organizzata dall'Università di Wageningem, mirava a combinare l'esperienza dell'orticoltura con l'intelligenza artificiale per produrre alimenti freschi con meno risorse.
Cinque team internazionali (clicca qui per maggiori info), composti da scienziati, professionisti e studenti con diversi background in orticoltura e intelligenza artificiale, hanno partecipato a un esperimento di coltivazione di cetrioli in serra.
Fattori di sostenibilità per kg di cetriolo ottenuti dai diversi team durante l'esperimento. I team scelti sono: Sonoma, iGrow, deep_greens, The Coprerators, Aicu.
Ogni team disponeva di un comparto di 96 m2 di una serra moderna per la coltivazione di cetriolo da remoto per un periodo di 4 mesi. Ogni comparto era dotato di impianti standard per riscaldamento, ventilazione, schermatura, illuminazione, nebulizzazione, carbonicazione e fertirrigazione.
Comparto di 96 m2 equipaggiato per l'esperimento di ciascun team.
I setpoint di controllo sono stati determinati in remoto dai team, utilizzando i propri algoritmi di intelligenza artificiale. I diversi impianti erano gestiti da un processore e i diversi sensori raccoglievano continuamente misurazioni. Setpoint e misure sono stati scambiati tramite un'interfaccia digitale.
Costi e entrate per m2 dei diversi team.
I risultati nei diversi comparti controllati dall'IA sono stati confrontati con uno di riferimento gestito manualmente. Dai risultati sulla resa dei cetrioli, sull'uso delle risorse e sull'utile netto ottenuto dai team, i ricercatori concludono che in generale l'intelligenza artificiale ha funzionato bene nel controllare la serra, anzi un team ha ottenuto una performance superiore a quella di riferimento.
Cetrioli raccolti dai diversi team: (a) Croperators; (b) Sonoma; (c) AiCU; (d) Riferimento o gestione manuale; (e) deep_greens; (f) iGrow.
Fonte: Silke Hemming, Feije de Zwart, Anne Elings, Isabella Righini, Anna Petropoulou, 'Remote Control of Greenhouse Vegetable Production with Artificial Intelligence—Greenhouse Climate, Irrigation, and Crop Production', 2019, Sensors, Vol. 19(8), 1807.