AI per l’Agricoltura 4.0

Il settore agricolo sta attraversando un’evoluzione straordinaria negli ultimi decenni. Dal lavoro manuale, passando per l’introduzione di nuove pratiche agronomiche, prodotti chimici e macchinari sempre più efficienti, fino all’agricoltura di precisione degli anni ’90, che ha portato in campo tecnologie digitali e informatiche come GPS, mappe e sensori, per eseguire interventi mirati basati sulle caratteristiche reali del suolo e delle colture.

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale è probabilmente la naturale evoluzione dell’Agricoltura 4.0, permettendo di passare dalla semplice raccolta dati alla loro interpretazione automatica e predittiva.
In particolare, attraverso la computer vision, è possibile analizzare immagini raccolte direttamente in campo, in fase di conferimento o sulla linea di produzione, per monitorare la qualità del prodotto, prevedere la resa e individuare difetti o contaminanti.

A differenza dei sistemi tradizionali basati su regole fisse o soglie predefinite, l’AI si adatta alla variabilità intrinseca dei prodotti naturali. Ogni frutto, ogni foglia, ogni coltura presenta caratteristiche uniche: dimensioni, colore, forma e condizioni sanitarie che cambiano continuamente.
Grazie ai modelli di deep learning, l’AI non si limita a replicare regole, ma impara a riconoscere pattern, anomalie e differenze, anche in contesti complessi e mutevoli. Questo la rende uno strumento ideale per il controllo qualità in campo, il rilevamento di fitopatie e la detection di contaminanti.

Se si vuole portare l’AI nel settore agricolo, bisogna necessariamente scendere in campo, in tutti i sensi. Ed è quello che abbiamo fatto in questi anni insieme ai nostri clienti e partner che hanno creduto nelle nostre capacità e nella potenza della nostra tecnologia. Le soluzioni di AI che abbiamo sviluppato supportano l’intera filiera, dal campo alla linea di lavorazione, migliorando controllo qualità, pianificazione produttiva e tracciabilità.

Ecco alcuni esempi concreti sviluppati in collaborazione con aziende agricole e consorzi.

🚜 In campo – Stima della resa e controllo qualità (mele e uva)
Nel settore frutticolo e vitivinicolo, la capacità di stimare la resa e la qualità già in campo è fondamentale per pianificare le attività e ottimizzare risorse e costi. Abbiamo sviluppato un sistema basato su immagini georeferenziate, acquisite dai mezzi agricoli durante le normali operazioni, 
che vengono analizzate da modelli AI per:

• riconoscere i frutti e stimarne il grado di maturazione;
• stimare la resa del frutteto o del vigneto;
• identificare difetti o segni di stress fogliare;
• generare mappe di resa e di qualità per guidare interventi mirati e ottimizzare la gestione del campo.

🍇 Al conferimento – Controllo qualità automatico (mele e uva)
Nei consorzi e nei centri di raccolta, il controllo qualità della materia prima rappresenta un momento critico. Tradizionalmente eseguito a campione, comporta tempi lunghi e valutazioni soggettive.
I nostri sistemi acquisiscono immagini dei cassoni in arrivo al centro di conferimento, e un modello di intelligenza artificiale stima la qualità complessiva dell’uva o delle mele conferite.
 Il sistema fornisce un dato aggregato oggettivo e rappresentativo dell’intera partita. Si tratta di un controllo non invasivo e perfettamente integrabile con i software gestionali di cantina o di stabilimento.

🍏 In linea – Rilevazione di contaminanti (mele)
Nelle fasi di lavorazione industriale dei prodotti agricoli, il controllo qualità è essenziale per garantire sicurezza e conformità del prodotto. 
Abbiamo sviluppato un sistema AI-based di rilevazione automatica dei contaminanti capace di intercettare in tempo reale corpi estranei prima della spremitura delle mele. La soluzione integra un sistema ottico dedicato (telecamera, illuminazione e PC industriale), due modelli di AI (uno per riconoscere mele, foglie e difetti e un altro per identificare lo sfondo e isolare gli oggetti estranei) e un meccanismo automatico che blocca la linea e avvisa l’operatore in caso di anomalia. Grazie a questa architettura, il sistema è efficace anche senza un catalogo predefinito di contaminanti e può essere addestrato con dati sintetici, riducendo i costi e i tempi di sviluppo.

Sembra tutto abbastanza lineare e forse anche facile, ma portare l’AI in agricoltura significa confrontarsi con un ambiente tutt’altro che standard e anche solo acquisire immagini di qualità è una vera sfida.

Per questo abbiamo creato QUALYfruit on-the-go kit, un sistema completo, pronto all’uso, pensato per semplificare la raccolta delle immagini direttamente durante le normali operazioni in campo. Perché senza immagini di qualità, nessun modello può generare valore.

Una volta raccolti i dati, le nostre pipeline AI elaborano le immagini per isolare solo ciò che conta, stimando la profondità, segmentando tronchi, foglie e grappoli anche in condizioni di luce complesse, e restituendo stime affidabili e consistenti nel tempo. Il passo finale è trasformare i dati in decisioni.


La piattaforma QUALYfruit gestisce l’intero flusso, dal campo al cloud, analizzando, aggregando e traducendo i risultati in mappe e indicatori georeferenziati.
 Oggi è utilizzata da aziende vitivinicole e frutticole per: rilevare difetti e danni ai frutti, individuare precocemente patologie fogliari, stimare la resa e pianificare al meglio la produzione.

Che si tratti di mele, uva o ortaggi, il principio è lo stesso: utilizzare l’Intelligenza Artificiale e la computer vision per trasformare immagini e dati in informazioni operative. Decisioni più rapide e mirate, meno sprechi, più qualità e sostenibilità lungo tutta la filiera.

Con le nostre soluzioni, il controllo qualità diventa più preciso, affidabile e integrato, restituendo all’agricoltura un valore nuovo, ovvero la capacità di prendere decisioni basate su dati davvero oggettivi. La nostra AI non sostituisce l’esperienza dell’agricoltore ma la potenzia, rafforzando il legame tra tecnologia e terra.

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