Sostenibilità

Brevettato un sistema di irrigazione sostenibile grazie all’IA

di Redazione

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Il controllo dell’umidità del suolo è un fattore cruciale per ottimizzare l’irrigazione e le prestazioni delle colture. Partendo da questo presupposto, l’Università di Bologna ha brevettato un nuovo sistema di monitoraggio dell’umidità del suolo, in cui, a fare il lavoro, sono una griglia di sensori per rilevazioni, in due e tre dimensioni, e uno specifico algoritmo di machine learning che si basa su una rete neurale.

Nato dalla collaborazione tra studiosi (Matteo Golfarelli, Matteo Francia e Joseph Giovanelli) del Dipartimento di Informatica – Scienza e Ingegneria e studiosi (Moreno Toselli, Elena Baldi e Maurizio Quartieri) del Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-alimentari, il brevetto permette di mettere a punto un sistema di irrigazione che mantenga un grado ottimale di umidità dei terreni agricoli. Sperimentato in un campo di kiwi giallo a Brisighella, in provincia di Ravenna, questo sistema ha permesso, tra giugno e ottobre, di risparmiare il 41% dell’acqua utilizzata per l’irrigazione.

Come funziona? Una volta installati nell’area da monitorare, i sensori 2D e 3D rilevano le caratteristiche del suolo e, grazie allo specifico algoritmo di machine learning, permettono di elaborare un profilo del terreno estremamente dettagliato. In questo modo, è possibile monitorare lo stato di umidità del terreno in uno specifico intervallo temporale. La tecnologia offre dati e informazioni precise necessarie per orientare le scelte, quantitative e qualitative, di irrigazione. Inoltre, il sistema è in grado di offrire delle stime accurate sullo stato di umidità anche per le porzioni di terreno circostanti all’area in cui sono presenti i sensori.

Grazie alla raccolta di questi dettagli, il sistema permette di ridurre l’utilizzo di acqua e di fertilizzanti, assicurando, al tempo stesso, raccolti di migliore qualità. L’ambito di applicazione è quello dell’agricoltura di precisione, un mercato che oggi vale quasi dieci miliardi di dollari e che si stima arriverà a raddoppiare questo valore entro il 2030. Ma la stessa tecnologia potrebbe trovare applicazioni anche nel campo della geologia, per il monitoraggio del rischio idrogeologico, o anche nell’edilizia, per valutare il livello di umidità dei materiali da costruzione.

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Aggiornato il 05/15/2024

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