Integrazione dell’IA nel software per la gestione delle aziende agricole
La scorsa settimana, Farmable ha sperimentato le sue prime funzioni basate sull’intelligenza artificiale (IA). Abbiamo collaborato con 30 tra i nostri utenti più attivi per testare questa prima distribuzione. Lo scopo non era tanto valutare l’utilità delle funzioni, di cui siamo già convinti, quanto misurarci con gli aspetti pratici di un’applicazione sul campo di API di IA generativa. Il risultato? Le possibilità offerte dall’integrazione sono stupefacenti.
I tre pilastri dell'analisi da parte dell'IA
La nostra prima implementazione sfrutta l’IA per analizzare immagini caricate dall’utente, arricchite dai metadati ottenuti dagli affidabili database di Farmable. Abbiamo puntato su tre funzioni principali: identificazione della varietà della coltura, rilevamento di parassiti e malattie e stima della resa.
- Identificazione della varietà della coltura: la base di questa funzione è la verifica. L’IA analizza l’immagine per confermare che la coltura corrisponda ai dati forniti dall’utente. È una misura di sicurezza pratica contro errori umani e usi inappropriati, poiché garantisce che il sistema rifletta il reale stato delle cose.
- Rilevamento di parassiti e malattie: l’IA elabora osservazioni storiche, trattamenti completati negli anni precedenti e database pertinenti all’area geografica per identificare parassiti e malattie con una precisione impressionante. È possibile caricare la foto di una pianta deperita per ottenere informazioni dettagliate su una precisa malattia e un piano d’azione basato su anni di dati locali.
- Stima della resa: l’obiettivo più ambizioso tra i tre. Per ottenere un risultato affidabile, è fondamentale poter contare su un set di dati completo: immagini combinate allo storico delle rese, trattamenti colturali, piani di fertilizzazione e metriche sullo stato di salute delle piante. Con questo contesto, l’IA è in grado di stimare la resa in modo sufficientemente accurato per applicare correzioni a metà stagione o pianificare il raccolto. Senza questo contesto, le previsioni non sono altrettanto affidabili: un problema che abbiamo affrontato durante i nostri esperimenti.
Le possibilità del gemello digitale
La forza della nostra IA non risiede solo negli algoritmi, ma anche nel database di Farmable, un gemello digitale delle operazioni agricole reali. Il nostro database principale include circa 200 oggetti interconnessi, ciascun annidato e collegato per rappresentare dipendenze reali di aziende agricole. Con la giusta query, l’IA può accedere a una panoramica dell’organizzazione e dell’attività di un’azienda agricola: ogni campo, ogni trattamento, ogni raccolto. Non si tratta solo di dati: è una rappresentazione quasi in tempo reale dell’azienda agricola.
Senza questa struttura, si verificherebbero i problemi tipici dei silo di dati: fogli di calcolo isolati, database SQL e dati non relazionati. L’approccio a gemello digitale garantisce che l’IA analizzi l’immagine calata nel suo contesto reale. Ad esempio, l’identificazione di un parassita non passa solo dall’analisi di una singola foglia: è necessario conoscere lo storico della coltura, i modelli di infezione dell’area geografica e gli interventi effettuati in passato. Questa è la differenza tra fare supposizioni e prendere decisioni consapevoli.
Il processo tecnico
Questi esperimenti sono un terreno di prova per l’integrazione dell’IA nel nostro software. Come si può ottimizzare la velocità delle chiamate API? Come gestire casi limite quali il caricamento di dati errati? In che modo si può far sì che l’IA riconosca un oggetto Farmable, ad esempio, come un lavoro di irrorazione? I 30 utenti che hanno partecipato al nostro progetto pilota ci stanno aiutando a perfezionare questi dettagli e indirizzare i nostri sforzi.
L'orizzonte futuro
Questo è solo l’inizio. Nel prossimo futuro, implementeremo l’IA in tutto l’ecosistema di Farmable. Immagina di poter chiedere all’IA un’analisi dei lotti di raccolto per risalire alla qualità di specifici campi oppure l’elaborazione di immagini satellitari per avere dati in tempo reale sullo stato di salute di una cultura. Stiamo anche pianificando di analizzare i report dei magazzini per estrarre dati su qualità e prezzi e correlare in modo diretto profitti e prestazioni del campo. Ogni passo ci avvicina sempre di più a una piattaforma completamente integrata in cui l’IA può supportare le aziende agricole in ogni fase del processo, automatizzando le operazioni più ripetitive, chiarendo dubbi e permettendo di prendere decisioni migliori.
La prospettiva di Farmable
Il nostro obiettivo è semplice ma ambizioso: usare l’IA per aumentare i profitti delle aziende agricole. Integrare questa tecnologia in ogni funzione di Farmable, dalla pianificazione del raccolto alla commercializzazione, ci permetterà di creare un sistema che lavori con la stessa intensità degli agricoltori. Gli esperimenti lanciati la scorsa settimana sono una tappa fondamentale, ma anche una promessa. In Farmable, l’IA non è solo un tormentone: è la colonna portante di un futuro più tecnologico e redditizio per l’agricoltura.
