Intelligenza artificiale e coltivazione e produzione di olio d'oliva
Intelligenza artificiale e coltivazione e produzione di olio d'oliva
Intelligenza artificiale: un gruppo di ricerca internazionale ha portato innovazione nella produzione di olio d'oliva
Scenari a breve termine su cui basare gli investimenti, adottare misure preventive e intervenire con pratiche agronomiche saranno a disposizione dei produttori di olio d'oliva con l'aiuto di Intelligenza Artificiale (AI), grazie ad un gruppo di ricerca internazionale.
Il gruppo di ricerca congiunto del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), the Agenzia per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo sostenibile (ENEA) e il Università della California, Berkeley, è riuscito a sviluppare un algoritmo che è effettivamente disponibile a chiunque sia interessato, che può prevedere l'entità del raccolto di un oliveto in base ai dati climatici della zona specifica.
L’algoritmo ha imparato a fare queste previsioni basandosi sui dati provenienti dall’Italia degli ultimi 15 anni e in sostanza ha scoperto il modo in cui i diversi fenomeni climatici influenzano le colture. L'algoritmo analizza i modelli meteorologici durante il periodo del ciclo di coltivazione dell'olivo e quindi i ricercatori sono stati in grado di identificare i potenziali rischi climatici e il modo in cui influenzano la produzione.
In totale sono stati analizzati i dati dei raccolti di 66 province italiane nel periodo 2006-2020 e da questa analisi sono emersi i fattori che hanno causato i raccolti peggiori. Ma la ricerca non si è fermata all’identificazione dei fattori di rischio, ma è andata oltre e ha poi raggruppato queste diverse variabili per due mesi, facendo un elenco di variabili ed esaminando come hanno interagito nel tempo. Così sono riusciti a fornire una previsione a breve termine, che secondo loro è tre volte più accurata e migliore che se avessero fatto un’analisi a variabile singola.
Hanno poi esaminato quali variabili climatiche stagionali hanno prodotto raccolti scarsi o eccessivamente buoni e hanno completamente escluso quelle che hanno prodotto raccolti vicini alla media. Questo, in altre parole, guardando al minimo e al massimo, ha permesso loro di concentrarsi essenzialmente sugli effetti che le variabili climatiche hanno sulla produzione, indipendentemente da ciò che ciascun produttore sta facendo.
Utile anche per quanto riguarda Bactrocera Oleae (mosca dell'olivo)
I ricercatori sostengono che se l’algoritmo continua ad essere addestrato con più dati geografici, più “generali” diventeranno le previsioni che fa e quindi potrà essere utilizzato su scala statale o anche più ampia.
L'argomento è stato evidenziato dal sito specializzato Tempi dell'olio d'oliva, dove la ricercatrice che ha partecipato alla ricerca, Ariana Di Paola, ha dichiarato che: “Stiamo lavorando per comprendere gli indicatori climatici che possono innescare cattive condizioni e la possibilità associata di conseguenze negative per la produzione oliva. Esempi di tali indicatori sono le condizioni che favoriscono lo sviluppo della mosca dell'olivo o le elevate temperature invernali che possono alterare il ciclo dell'olivo e avere un impatto sulla fioritura e sull'impollinazione. Comprendere la stagionalità di ogni momento ci consente di prevedere cosa dovremmo aspettarci nel prossimo futuro. Sono scenari a breve termine su cui basare gli investimenti, adottare misure preventive e intervenire con pratiche agronomiche”.
FONTE: Intelligenza artificiale: un gruppo di ricerca internazionale ha portato innovazione nella produzione di olio d'oliva – sofokleousin.gr
Olivicoltura: aumentare le rese e ridurre i costi attraverso l’intelligenza artificiale
Secondo Olive Oil Times, i ricercatori in Andalusia stanno sviluppando un nuovo strumento che consentirà agli agricoltori di sfruttare Intelligenza Artificiale (AI) per sapere quando le loro olive sono pronte per la raccolta.
Citoliva, una società di ricerca e tecnologia senza fini di lucro, continua a credere che il suo modello predittivo basato sull'intelligenza artificiale potrebbe migliorare i rendimenti e ridurre i costi di produzione. I suoi dirigenti stimano che un tale modello sarà pronto per l'uso commerciale entro due anni.
Insieme al Ministero spagnolo dell'Industria, del Commercio e del Turismo e ai quattro partner del settore privato di Citoliva che lavorano al progetto, l'organizzazione ritiene che la nuova tecnologia consentirà agli agricoltori di prevedere il momento del massimo contenuto di olio d'oliva senza ripetuti viaggi negli oliveti.
I ricercatori hanno aggiunto che si prevede che questo ridurrà il tempo dedicato all'analisi delle informazioni e il costo della raccolta, consentendo al tempo stesso stime di produzione più accurate.
“Lo strumento è attualmente in fase di ricerca. L’idea è che funzioni con una combinazione di dati forniti da immagini satellitari e sensori terrestri, e che l’agricoltore possa gestirlo dal suo dispositivo mobile”, ha affermato Carmen Capiscol, responsabile della ricerca, sviluppo e innovazione di Citoliva, per aggiungere a continua: “I potenziali utenti non sono stati ancora determinati, ma è probabile che l’approccio sarà rivolto ai membri della cooperativa piuttosto che ai singoli produttori”.
Indipendentemente dal costo e dalla facilità d'uso, Capsicol ritiene che lo strumento aiuterà gli olivicoltori a essere in grado di raccogliere nel momento più appropriato. Ciò è considerato ancora più importante a causa del cambiamento delle condizioni e dei modelli climatici in Andalusia e in tutto il bacino del Mediterraneo, che spostano più ampiamente alcuni dei momenti chiave dello sviluppo dell'olivo.
Vale la pena notare, tuttavia, che i ricercatori non hanno ancora determinato il costo per l’installazione dei sensori necessari o per l’utilizzo del dispositivo indossabile per gli agricoltori.
FONTE: Olivicoltura – Aumentare le rese e ridurre i costi attraverso l’intelligenza artificiale (AI) – Ypaithros.gr
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la meteorologia
Google, Huawei e altre aziende stanno lanciando modelli di intelligenza artificiale che migliorano la precisione delle previsioni meteorologiche
Lo promette una nuova generazione di algoritmi di intelligenza artificiale (AI), alcuni dei quali funzionano anche su un semplice computer portatile previsioni meteorologiche migliori rispetto ai modelli dei meteorologi di oggi che richiedono supercomputer. L'ultimo sviluppo proviene da Mente profonda, azienda di intelligenza artificiale ora parte del gruppo Google, che ha presentato sulla rivista Science un modello di intelligenza artificiale che offre già prestazioni al top.
Il modello GraphCast produce risultati più accurati previsioni del tempo per dieci giorni rispetto al modello convenzionale del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF), considerato il servizio meteorologico leader a livello mondiale. L'algoritmo finale impiega meno di un minuto per fornire previsioni a dieci giorni E il nuovo modello fornisce previsioni in pochi minuti, richiedendo nient'altro che un semplice PC, a differenza dei supercomputer dell'ECMWF che impiegano ore per ogni previsione.
Formazione scolastica I modelli matematici utilizzati oggi dai meteorologi dividono la Terra in grandi quadrati e utilizzano le leggi della fisica dei fluidi per simulare il comportamento dell’atmosfera nel futuro, utilizzando come punto di partenza le misurazioni disponibili delle condizioni attuali. Questo approccio è impegnativo dal punto di vista computazionale e pochi servizi meteorologici possono permettersi di aggiornare i propri rapporti più di quattro volte al giorno. I modelli di intelligenza artificiale, al contrario, non risolvono le equazioni fisiche. Attraverso esempi – osservazioni meteorologiche degli anni precedenti – viene insegnato loro a riconoscere i modelli nel comportamento dell’atmosfera e a prevedere come interagiscono parametri come pressione, temperatura e velocità del vento.
Per addestrare GraphCast, i ricercatori di DeepMind hanno utilizzato dati ECMWF che coprono un arco di 40 anni. Ci sono voluti dozzine di computer e quattro settimane per completare il processo, ma l'algoritmo finale addestrato impiega meno di un minuto per produrre previsioni di dieci giorni, che superano le previsioni convenzionali dell'ECMWF in 90% di benchmark.
L'algoritmo di DeepMind non è l'unico a raggiungere prestazioni spettacolari. All’inizio di quest’anno, l’azienda cinese Huawei, nota soprattutto per i suoi telefoni cellulari, ha presentato un modello simile sulla rivista Nature, mentre Google ha lanciato il suo strumento sperimentale di previsione 24 ore su 24 MetNet-3, che supera in precisione la maggior parte dei rapporti dei servizi meteorologici. . Lo stesso ECMWF offre dati sperimentali sull’intelligenza artificiale da settembre. I progressi sono impressionanti, anche se alcuni meteorologi e fisici rimangono scettici, in parte perché la nuova tecnologia agisce come una “scatola nera” che produce risultati ma non spiega come sono stati ottenuti. È probabile che l’intelligenza artificiale verrà utilizzata insieme e in aggiunta ai modelli matematici dell’atmosfera.
Ciò che è certo, però, è che l’Intelligenza Artificiale è arrivata a restare nella meteorologia.
di Vangelis Pratikakis
FONTE: L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la meteorologia – www.in.gr
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