"La previsione accurata della tempistica e della resa del raccolto è come una sorta di Santo Graal, in agricoltura, perché consente di determinare la disponibilità di cibo per l'intera catena alimentare, dal coltivatore, al commerciante, al consumatore. Avere un tasso di precisione del 90% fino a sei settimane, nelle nostre prime tre aziende agricole nelle quali abbiamo effettuato i test, è stato straordinario", afferma l’amministratore delegato della Autogrow, Darryn Keiller. Infatti: dopo tre anni di ricerca, sviluppo, prove in laboratorio e in campo, la soluzione FarmRoad di Autogrow è un punto di riferimento globale per la previsione della resa delle colture, con un tasso iniziale di precisione del 90 per cento.
Sottoproduzione e sovrapproduzione
“La sottoproduzione e la sovrapproduzione possono avere impatti economici su un'azienda agricola. Una fornitura insufficiente comporta sia minori profitti sia potenziali sanzioni economiche per gli acquirenti, ad es. le catene di supermercati, e la necessità di acquistare un prodotto concorrente per soddisfare le richieste contrattuali di fornitura merce. L'eccesso di produzione crea un surplus di prodotto, che viene poi venduto sul mercato aperto, solitamente a un prezzo inferiore al valore di mercato. E' un giro sulle montagne russe spiacevole e costoso".
"Se si considerano i numeri, il ROI (ritorno sugli investimenti) di una incrementata capacità di previsione circa la resa dei pomodori, che passi da un 10 per cento all'80/90 per cento, si traduce in un ritorno corrispondere a 1,3 milioni di dollari per un coltivatore di 30 ettari che produca 60 kg/mq. E' inoltre possibile ottenere dei risparmi in termini di manodopera, automatizzando le previsioni manuali e aumentando l'efficienza delle pratiche agricole".
Lo scorso anno, Darryn Keiller, amministratore delegato di Autogrow, ha lanciato la piattaforma FarmRoad.
Produttori di pomodori in serra su larga scala
Il modello previsionale sulle rese FarmRoad è stato inizialmente creato per i produttori di pomodori in serra su larga scala, combinando la conoscenza biofisica circa la varietà coltivata con i dati produttivi e quelli ambientali, il tutto elaborato da modelli e programmi brevettati di Intelligenza Artificiale (A.I.). Il servizio è creato e ospitato in ambiente cloud AWS e può essere fornito a qualsiasi impresa agricola, in qualsiasi parte del mondo.
"Non solo abbiamo raggiunto una percentuale media di precisione del 90 per cento, ma ci siamo riusciti lavorando con tre diversi coltivatori in Canada, Australia e Nuova Zelanda, utilizzando un mix di substrato idroponico e terreno, e utilizzando tre diverse cultivar di pomodoro - Marnax di Axia Seeds, Maxeza di Enza Zaden e Merlice di De Ruiter Seeds, dimostrando la flessibilità della nostra previsione basata sull'intelligenza artificiale", afferma Darryn.
Affidabilità al 90 per cento
La previsione accurata della resa dipende dai dati disponibili, e le variabili includono eventi meteo, parassiti, agenti patogeni e pratiche gestionali. Il riferimento di settore per la produzione in serre su larga scala va da nessuna previsione, fino all'80% di precisione previsionale, fino a due settimane di anticipo per i coltivatori più esperti. FarmRoad ha una precisione del 90%, da una a sei settimane in anticipo, e prevede di raggiungere una affidabilità del 95% entro sei mesi.
"I pomodori sono una delle piante più complesse su cui applicare la previsione delle rese, ma c’è anche una notevole quantità di dati disponibili, grazie alle tecniche di registrazione delle colture utilizzate dai produttori. La chiave per la previsione è la disponibilità dei dati, e siamo stati incredibilmente fortunati a lavorare con alcuni bravissimi coltivatori, con oltre 40 anni di esperienza, che hanno condiviso con noi le loro conoscenze e i dati a loro disposizione", afferma Jonathan Morgan, responsabile del settore tecnologico.
"Il primo passo è ottenere i dati, ma la difficoltà più grande è quella di trasformare i dati in un modulo che funzioni. Analizzare i dati ambientali va benissimo per il controllo dei sistemi, ma non è facile passare dai dati in tempo reale alla previsione su come cresceranno le piante. Quando aggiungi anche delle variabili impreviste, come un coltivatore che, a metà del ciclo di crescita, passa dalla raccolta del pomodoro sfuso a quello a grappolo, il tasso di precisione può diminuire".
Dopo aver sviluppato un sistema efficace sulla previsione delle rese produttive del pomodoro, Autogrow sta attualmente sviluppando servizi di registrazione e pianificazione delle colture.
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Modelli personalizzati
"Il sistema previsionale FarmRoad è uno dei nostri numerosi servizi di punta, progettati per migliorare la produttività delle colture e rendere le attività agricole più redditizie. Con un modello previsionale personalizzato, i coltivatori possono utilizzare le loro previsioni e tendenze per migliorare concretamente la redditività dell'azienda agricola. Il futuro è l’intelligenza artificiale e l'agricoltura digitale, e non vediamo l'ora di lavorare con coltivatori su larga scala che vogliano sfruttare i loro dati e ottenere un vantaggio competitivo ed economico", conclude Keiller.
Per maggiori informazioni
Farmroad
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