"Durante un'ispezione di qualità tradizionale, una persona controlla tutti i prodotti. Nell'arco di una settimana, tuttavia, il livello di attenzione e coerenza può variare: un dipendente potrebbe essere più attento il lunedì pomeriggio rispetto alla mattina, mentre il venerdì pomeriggio la precisione può calare sensibilmente. Con il controllo di qualità digitale, una cabina di ripresa ispeziona costantemente i cestini da tutti i lati, 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana", esordisce Thomas Wennekers della Gearbox, sottolineando un vantaggio della digitalizzazione del controllo qualità.
Circa otto anni fa, le possibilità di applicare l'intelligenza artificiale nel settore orticolo hanno portato alla nascita della Gearbox nei Paesi Bassi. "L'intelligenza artificiale è un concept ampio. Per noi significa soprattutto riconoscimento delle immagini, consentendoci di utilizzare la tecnologia anziché gli esseri umani per effettuare le ispezioni. Sviluppiamo algoritmi per eseguire controlli di qualità sulle caratteristiche esterne di qualsiasi tipo di frutta e verdura".
"Al momento stiamo lavorando con i prodotti più diffusi come uva da tavola, piccoli frutti, pomodori, cetrioli e peperoni. Oltre a frutta e verdura, la GearStation ispeziona anche vari tipi di piante in vaso e fiori recisi come rose, gerbere, crisantemi, gigli e tulipani, e sfusi nel loro packaging finale", afferma Thomas.
Digitalizzazione
Sebbene la tecnologia assomigli alla selezione ottica, Thomas spiega che le ispezioni di qualità digitali possono valutare molte più caratteristiche esterne. "La maggior parte delle selezionatrici ottiche seleziona i prodotti in base al peso e a una singola qualità esterna, come il colore, o se sono buoni o difettosi. Noi abbiamo portato tutto questo a un livello superiore. Ad esempio, la nostra ispezione digitale può rilevare muffa, danni da erosione, ammaccature, punti morbidi, differenze di colore, frutti morbidi e spaccature nella polpa del frutto".
Thomas ritiene che la digitalizzazione delle ispezioni di qualità offra numerosi vantaggi. "Automatizzare l'intero processo riduce il bisogno di manodopera, un aspetto fondamentale al giorno d'oggi. Inoltre, c'è una maggiore attenzione alla qualità del prodotto finale e il sottoprodotto del controllo qualità digitale sono i dati", afferma Thomas. Sebbene siano un sottoprodotto, questi dati possono offrire molte possibilità. "Siamo ancora agli inizi, ma questi dati stanno diventando sempre più importanti. Sempre più aspetti della coltivazione sono basati sui dati, ma gli stessi dati possono anche essere il punto di partenza per futuri miglioramenti".
La GearStation controlla i cestini da tutti i lati con una box camera
Formazione e controllo mirato
Thomas fa riferimento all'uso dei dati nella formazione e gestione del personale. "È possibile combinare i dati con le registrazioni della manodopera, così da affrontare la qualità della raccolta con i dipendenti. Possiamo quindi sapere quale lavoratore ha raccolto quale carrello e lungo quale percorso. E dopo il controllo di qualità, conosciamo il raccoglitore e la qualità della raccolta", spiega Thomas. La GearStation può anche rilevare danni causati da bruchi o mosche bianche. "Il sistema sa in quale serra e lungo quale percorso si è verificato il problema. I coltivatori possono quindi affrontarlo in modo molto più mirato, intervenendo esclusivamente dove è stata rilevata un'anomalia".
Gearbox usa il deep learning per sviluppare l'algoritmo della GearStation. "Usiamo molti esempi per insegnargli a riconoscere le cose", dice Wennekers, aggiungendo che c'è molto lavoro dietro. "Supponiamo che voglia insegnare a un computer a riconoscere un cane: posso dirgli che ha quattro zampe, una coda, due orecchie e il pelo. Se poi scatto una foto di un gatto, viene riconosciuto come un cane perché ha le stesse caratteristiche. Ecco perché forniamo all'algoritmo migliaia di foto di cani e, con l'aiuto della tecnologia di deep learning, l'algoritmo cercherà le caratteristiche che definiscono un cane come tale. Alla fine, il sistema sarà in grado di riconoscere un cane. È proprio in questo che eccelliamo: usiamo il deep learning per riconoscere meglio le caratteristiche delle colture".
Effetto valanga
Sebbene la GearStation al momento si occupi solo di controllo qualità, sono previsti piani di espansione. " Alla fine, vogliamo integrare nel sistema anche il confezionamento automatico tramite robot. Sono sviluppi che spero di poter condividere presto. Stiamo facendo progressi costanti, ma l'unico modo per far evolvere l'IA è applicarla concretamente, affinché gli algoritmi diventino sempre più precisi. Più i sistemi vengono utilizzati, migliori diventano gli algoritmi e più accurati i risultati. Con il tempo, sempre più persone inizieranno a utilizzarla, generando un effetto valanga. Siamo ancora agli inizi dell'intelligenza artificiale nell'orticoltura, ma continuerà a crescere", spiega Thomas.
Thomas Wennekers
La digitalizzazione delle serre e dei frutti è il primo passo verso la futura coltivazione automatizzata. Thomas sottolinea: "Per fare progressi nell'orticoltura, è necessario ampliare la scala. Per potersi permettere le innovazioni, i grandi coltivatori devono crescere ancora di più. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale richiedono molte ore di innovazione, quindi hanno un costo elevato, rendendo molto difficile per i coltivatori più piccoli continuare a innovare". Thomas riconosce la necessità di questo processo. "Alla fine, con l'aumento di scala, un operatore non sarà in grado di controllare un'intera serra da solo, quindi dovrà essere ulteriormente automatizzata. La coltivazione autonoma è una parte importante di questo processo".
Innovazione congiunta
A causa di questo ampliamento di scala, Thomas vorrebbe vedere la digitalizzazione e l'intelligenza artificiale più in alto nell'agenda, ad esempio, del governo olandese e delle associazioni dei coltivatori e, soprattutto, un maggiore livello di collaborazione. "È dura innovare da soli. Non tutte le innovazioni hanno successo, quindi è fondamentale trovare insieme delle soluzioni. Gli investimenti sono ingenti e c'è il rischio che non si raggiunga il risultato sperato, quindi l'unico modo per ottenerlo è lavorare insieme. Considerati i problemi attuali (disponibilità di manodopera, pressione sulla protezione delle colture, crescenti requisiti di qualità ed elevati costi energetici), penso che gli sviluppi siano ancora troppo lenti. Se si vuole affrontare questi aspetti, è fondamentale agire con urgenza", conclude Thomas.
Per maggiori informazioni:
Thomas Wennekers
Gearbox
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