Tecnologie e applicazioni

Panoramica sulle principali innovazioni


Francesco Marinello


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Durata dell'unità didattica: 00:32:22

Sommario

In questa Unità Didattica:

  • Le principali soluzioni tecnologiche
  • Le tendenze in atto
  • L'automazione delle operazioni
  • La raccolta dei dati e l'elaborazione delle informazioni
  • Esempi di applicazioni informatiche

 

Obiettivo formativo:

  • Acquisire le conoscenze di base sulle tecnologie adottate per l'AdP

Top 20 delle tecnologie più diffuse

1° - 6°
posto

  • mobile computing - calcolo attraverso dispositivi mobili in campo
  • reti 4G per la comunicazione e trasmissione veloce di dati
  • sistemi di telematica per il controllo remoto o costante delle prestazioni di macchine e veicoli
  • uso intelligente dell'azoto per ottimizzare i consumi
  • varietà tolleranti agli erbicidi
  • tecnologie mini cromosomiche

Top 20 delle tecnologie più diffuse

7° - 13°

  • sistemi più efficienti nell'uso di etanolo
  • varietà resistenti a siccità
  • traffico controllato e posizionamento di precisione di trattori
  • sistemi di lotta integrata
  • tecnologia RFID per identificare e tracciare i prodotti agro-alimentari
  • sensori per suolo e pianta
  • motori elettrici e sistemi meccatronici

Top 20 delle tecnologie più diffuse

14° - 20°

  • sistemi a precisione aumentata
  • automazione pervasiva
  • pneumatici ad elevata flessibilità
  • sistemi di carico e scarico dei prodotti dalla trebbia
  • motori più performanti
  • sistemi di trasmissione dati dal trattore all’attrezzo
  • veicoli autonomi

Innovazione e automazione

L'automazione sta aumentando la sua influenza e rilevanza nelle applicazioni agricole

Sviluppo dei microprocessori

Dimensioni
Costi

Sviluppo dei sensori

Sensori di:

  • pressione
  • posizione e orientamento
  • luce e colori
  • rumori e vibrazioni
  • tempo
  • temperatura

 

Sempre più

  • piccoli
  • economici 
  • performanti

Autovalutazione

Settori di applicazione

Il settore dell’agricoltura non è strategico per l’industria dei sensori.

Al contrario l’agricoltura si sta alimentando delle innovazioni provenienti da altri ambiti tecnologici

 

Applicazioni per:  

  • automatizzare operazioni
  • automatizzare le regolazioni
  • raccogliere informazioni

Automatizzare le operazioni

Attivazione, bloccaggio e regolazione di componenti meccaniche, idrauliche o elettriche, anche con funzioni complesse

 

è sensori a ultrasuoni, di pressione, di temperatura

 

 

Sensore meccanico di fine corsa
Sensore di distanza a ultrasuoni

Automatizzare le operazioni

Regolare, anche in tempo reale, la posizione della barra o l’apertura degli ugelli

 

è sensori a ultrasuoni e Lidar

Automatizzare le operazioni

Controllare in tempo reale le variazioni di peso

 

è sensori di peso (celle di carico)

Automatizzare le operazioni

Misure in tempo reale del compattamento del terreno

 

è cella di carico

Automatizzare le operazioni

Controllare in tempo reale la regolarità di deposizione

 

è sensori ottici (fotocellule IR)

Automatizzare le operazioni

Riconoscere la posizione della pianta per sarchiatura intrafila

 

è sensori ottici

Rilevare i dati

Misurare la rugosità del terreno per correggere la lavorazione in atto

 

è sensori IR

Rilevare i dati

Se il dato raccolto aumenta di complessità, passiamo dal segnale per la semplice regolazione di componenti meccaniche a delle informazioni complesse da gestire

 

NIRS, sensori capacitivi o induttivi, celle di carico 

  • proteina
  • resa
  • umidità

 

Dai dati alle informazioni

La tendenza attuale è quella di un utilizzo più pervasivo di dati e sensori, e diventano sempre più familiari concetti come:

 

  • Big Data
  • Internet of Things  (IoT - Internet delle cose)

Internet delle cose (IoT)

Internet of Things:

 

  • sinergia tra applicazioni e oggetti non convenzionali in grado di connettersi in rete ed di interagire con noi o tra di essi in modo innovativo e “intelligente”
  • possibilità di far svolgere servizi innovativi ad oggetti di uso comune, una volta amplificata la loro capacità di “trafficare” le informazioni

Autovalutazione

Come iniziare

L'AdP richiede specifiche competenze e notevoli investimenti per cui richiede tempo per essere adottata in azienda. Conviene iniziare gradualmente con tecnologie a basso costo.

 

Lo smartphone dispone di diversi sensori:

  • microfono
  • videocamera
  • gps
  • accelerometro
  • giroscopio

Applicazioni informatiche

Funzioni:

 

  • Realtà aumentata
  • Riconoscimento ottico
  • Informazioni in tempo reale

 

Esempio:

 

  • valutazione del tipo di trattamento o lavorazione da effettuare

 

 

Applicazioni informatiche

Funzioni:

 

  • Misurazioni di attività lavorative in atto 
  • Monitoraggio delle condizioni ambientali 
  • Riconoscimento specie vegetali e animali
  • Condivisione dati e informazioni

 

Esempi:

 

  • misurazione pressione pneumatici
  • riconoscimento insetti e patologie

 

Applicazioni informatiche

Esempio:

  • monitoraggio macchine e attrezzi
  • gestione parco macchine 

Applicazioni informatiche

Esempio:

 

  • monitoraggio piante
  • rilevazione continua condizioni ambientali
  • avvisi per eventuali trattamenti

Applicazioni informatiche

Esempio:

 

  • monitoraggio piante
  • riconoscimento immagine
  • rilevazione stato di salute 

Applicazioni informatiche

Esempio:

 

  • gestione dati aziendali
    • stalla
    • colture
    • quaderno di campagna
  • risultati e previsioni

Autovalutazione

Sistema informativo aziendale

L’agricoltura di precisione rientra in un sistema informativo aziendale, in quanto insieme di pratiche volte a migliorare l'attività agricola dal punto di vista gestionale, ambientale e qualitativo attraverso l'utilizzazione di nuove e avanzate tecnologie in grado di raccogliere, elaborare, interpretare e utilizzare dati.

 

 

Potenzialità e sfide

  1. identificare sensori innovativi da implementare nelle pratiche agricole 
  2. passare dall’informazione alla conoscenza 
  3. gestire grandi quantità di dati e renderle utilizzabili
  4. saper cogliere le opportunità che vengono dalle nuove tecnologie per trasformare vantaggi potenziali in effettivi

 

In conclusione

Questioni da considerare:

  • Disponibilità di dati e informazioni
  • Competenze adeguate per loro gestione
  • Utilizzo efficace dei dati attraverso software e hardware
  • Miglioramento delle prestazioni di macchine e attrezzature

 

Domande da porsi per valutare l'adozione dell'AdP in azienda:

  • Possiamo gestire i dati?
  • Possiamo tradurre i dati in informazioni e quindi in conoscenza?
  • Possiamo tradurre questa conoscenza in azioni?
  • È conveniente? I benefici sono superiori ai costi?

 

Autovalutazione

Autovalutazione

Approfondimenti

Risultati

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Autore

Francesco Marinello

Università degli Studi di Padova

Ricercatore di Meccanica agraria presso il Dipartimento di Territorio e Sistemi Agro-Forestali (TeSAF)

Riferimenti e collaborazioni

Questa unità didattica è stata sviluppata all'interno del progetto formativo pilota realizzato dal Centro di ricerca Politiche e Bioeconomia del CREA, nell'ambito delle attività della Rete Rurale Nazionale 2014-2020 (scheda progetto 25.1).

 

Responsabile scheda 25.1 - Il sistema della conoscenza e dell'innovazione per l'agroalimentare italiano

  • Anna Vagnozzi (coordinamento attività progettuali)


Referenti attività 2.1 - Strumenti conoscitivi e di formazione

  • Andrea Arzeni e Andrea Bonfiglio (revisione e pubblicazione dei contenuti multimediali) 

La progettazione del percorso formativo è stata sviluppata in collaborazione con Veneto Agricoltura che ha  pianificato le tematiche e strutturato le lezioni.

Il percorso formativo è stato sperimentato, prevalentemente in remoto, grazie alla partecipazione del gruppo pilota formato da tecnici selezionati dalle Organizzazioni professionali agricole.

Si ringrazia in particolare gli esperti degli enti formativi di CIPA.AT, ENAPRA, INIPA, che hanno contribuito alla progettazione ed alla sperimentazione suggerendo revisioni e miglioramenti.

 

Credits

Rur@Lab
Versione 3.0
Copyright © CREA 2017-2020
Rur@Lab è un programma per la creazione di unità didattiche multimediali per il web al servizio di formatori (scheda attività CREA 25.1) realizzato nell'ambito della Rete Rurale Nazionale (RRN) 2014-2020
La RRN è gestita dal Ministero dell'agricoltura, della sovranità alimentare e delle foreste
La RRN è il programma con cui l'Italia partecipa al più ampio progetto europeo (Rete Rurale Europea) che accompagna e integra tutte le attività legate allo sviluppo delle aree rurali per il periodo 2014-2020
Rur@Lab è un programma realizzato da Andrea Bonfiglio presso il Centro Politiche e Bioeconomia - Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l'analisi dell'Economia Agraria (CREA)