AgroPad: la AI di IBM al servizio dell'agricoltura

In Brasile i ricercatori IBM hanno sviluppato il prototipo di un sistema che rende possibile ovunque e in breve tempo l'analisi chimica del terreno e dell'acqua, grazie a funzioni di AI

Autore: f.p.

La produttività e il "benessere" di un campo coltivato dipendono anche dalla composizione chimica del suolo e dalle sostanze disciolte nell'acqua con cui lo si irriga. Per conoscere questi parametri gli agricoltori fanno eseguire periodicamente analisi di laboratorio su campioni di acqua e del terreno, ma queste analisi di norma non sono eseguite con frequenza e possono essere fuori dalla portata, per ragioni economiche o banalmente logistiche, dei piccoli agricoltori. Un problema importante, perché sono i piccoli agricoltori a generare la grande maggioranza della produzione agricola mondiale.

In Brasile i ricercatori IBM hanno sviluppato il prototipo di un sistema che può rappresentare la soluzione a questo problema, anche grazie all'utilizzo di elementi di machine learning. Il sistema si basa su AgroPad, una sorta di piccolo laboratorio chimico (tecnicamente un LoC, Lab-on-a-Chip) su carta. Su un supporto cartaceo grande più o meno quanto un biglietto da visita, i ricercatori IBM hanno inserito un chip microfluidico in grado di rilevare la presenza di alcune sostanze all'interno di un campione di suolo o di una goccia di liquido che vi vengono appoggiati sopra.
Su un lato di AgroPad c'è il chip microfluidico, sull'altro cinque circoletti colorati che assumono una intensità di colore più o meno elevata in funzione della presenza nel campione di una specifica sostanza. Il prototipo di AgroPad usato al momento completa una analisi in una decina di secondi ed è in grado di rilevare cinque parametri: il pH del campione e la concentrazione di biossido di azoto, alluminio, magnesio e cloro.

Eseguito il test, il coltivatore inquadra i circoletti colorati con uno smartphone dotato di una app specifica. Questa invia l'immagine al cloud IBM che, in pochi istanti, restituisce una valutazione numerica dei parametri esaminati. In questa (rapida) fase entrano in gioco gli elementi di intelligenza artificiale: algoritmi di machine vision estraggono le informazioni colorimetriche dalla fotografia e altri di machine learning danno una indicazione - si suppone sempre più precisa - delle concentrazioni chimiche rilevate.
I ricercatori sottolineano anche il valore del cloud in questa nuova soluzione. In cloud si possono conservare centinaia e anche migliaia di test chimici eseguiti dai piccoli coltivatori, il che permette di seguire su larga scala l'evolvere nel tempo dei parametri misurati. Di norma, invece, le informazioni raccolte dai laboratori chimici non sarebbero memorizzate ed analizzate in maniera altrettanto completa, costante e approfondita. O non lo sarebbero affatto, almeno in una visione di ecosistema ampio.

I ricercatori IBM stanno lavorando al potenziamento della versione attuale di AgroPad, ampliando il numero e il tipo di parametri chimici che è in grado di analizzare. Questo permetterà anche di realizzare sistemi di test personalizzati per le esigenze di gruppi di coltivatori, al limite anche del singolo. L'idea è quella di arrivare a un tipo di AgroPad che possa essere prodotto con costi molto bassi e quindi distribuito in massa, rivoluzionando il campo dei test ambientali.

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