Su alcune attrezzature i sistemi elettronici danno un supporto all’operatore affiancandolo durante il lavoro attraverso la trasmissione di informazioni sull’andamento dell’operazione, in altre invece danno un contributo più significativo in termini di efficacia e di efficienza esautorando l’operatore da alcune incombenze grazie alla presenza di sistemi meccatronici ai quali sono affidati compiti di regolazione di specifici organi della macchina. In altre ancora sono presenti sistemi complessi che governano completamente l’azione svolta dall’attrezzatura lasciando all’operatore solo compiti di guida e di controllo generico. Infine i robot, totalmente autonomi anche nella guida, che tuttavia per esserlo devono essere dotati di sistemi aggiuntivi complessi idonei a mantenere lo svolgimento dell’operazione in piena sicurezza.

Più complessa è l’interazione con la coltura, più cresce la tecnologia

Rimanendo nel campo delle attrezzature si può affermare come la complessità di questi sistemi elettronici e meccanici aumenti al crescere della complessità dell’interazione fra la macchina e l’ambiente di coltivazione. Infatti l’interazione può essere semplice come quando è richiesto il rilievo dell’altezza dal suolo di una certa componente dell’attrezzatura o estremamente complesso quando si vuole individuare la pianta coltivata e magari anche valutarne lo stato fisiologico.

Le automazioni invisibili che migliorano precisione ed efficienza

Talvolta la macchina dispone di sistemi di automazione che non interagiscono con l’ambiente esterno alla macchina, se non in modo incidentale, ma solo con l’ambiente interno. In genere queste sono macchine che effettuano la distribuzione di un qualche tipo di prodotto (seme, piantina, concime, fitofarmaco, ecc.) e tali sistemi consentono di verificare se l’andamento dell’operazione rispetta i parametri impostati dall’operatore e nel caso indica come correggerli. In altri casi sono sviluppati sistemi che analizzano il prodotto una volta che è salito a bordo della macchina ad esempio per eseguire la cernita automatica.

Interazioni

Come una macchina agricola “vede”, elabora e decide

Nelle interazioni le attrezzature hanno la necessità di rilevare una o più informazioni, elaborarle, classificarle, scegliere la strategia operativa rispondente e infine elaborare un comando da inviare all’attuatore. Questo in genere è un dispositivo azionato da una pompa idraulica, o da un impianto pneumatico o, oggi sempre più frequentemente, da un motore elettrico. Questo dispositivo può essere meccanico e dotato di un utensile che interagisce direttamente con il suolo o con la pianta coltivata oppure di un diffusore, come ad esempio un ugello, e in questo caso l’interazione fra macchina e coltura è indiretta.

Il cuore dell’automazione: sensori, Plc e controllori intelligenti

Una qualsiasi sequenza meccatronica operante su una attrezzatura agricola è composta da uno o più sensori che rilevano determinati parametri e li trasmettono in forma digitale o analogica ad un controllore logico programmabile o Plc. Questo è un computer industriale dotato di una sua Cpu che sarà tanto più potente quanto più numerosi sono le informazioni da elaborare e più complesso il software di elaborazione, e ovviamente dotato di una sua memoria e di moduli per l’ingresso e di l’uscita. Nelle forme più semplici il Plc esegue ciclicamente un programma che legge i dati in entrata, li elabora e aggiorna l’uscita. Questa è in genere collegata ad un attuatore che esegue il comando ricevuto adeguando la posizione o l’azione dell’utensile. Nei casi più complessi si fa ricorso a controllori di automazione programmabili o Pac che rispetto al Plc offrono capacità di elaborazione e controllo superiori e sono caratterizzati da una architettura modulare, espandibile e predisposta per la connettività. I parametri rilevati da queste attrezzature sono di diverso tipo; tuttavia in genere i sistemi automatici più diffusi rilevano in misura più o meno dettagliata alcune categorie di informazione. Vale la pena soffermarcisi.

Parametri

Dalla posizione della macchina alle mappe di prescrizione

I parametri più comunemente rilevati sono quelli che riguardano lo spazio in cui opera l’attrezzatura; mirano a stabilire la posizione della macchina, o più precisamente dei suoi utensili, rispetto al suolo o rispetto alla pianta coltivata o a entrambe. Sono informazioni che hanno una utilità diversa da quella fornita dalla georeferenziazione Gnss o Rtk. Le prime mirano a guidare l’utensile nel suo lavoro come avviene nel caso delle attrezzature per il controllo delle malerbe, le seconde a collocare nel geode terrestre la posizione della macchina. L’integrazione fra queste due fonti di informazione (se registrate) consente di riportare su mappe georeferenziate le informazioni raccolte o le azioni effettuate e quindi fornire elementi per la realizzazione di una mappa di prescrizione, base della agricoltura di precisione.

Quando la macchina misura la pianta per curarla meglio

I parametri rilevati possono riguardare anche solo la geometria e le dimensioni della pianta coltivata come nel caso di vigneti o di alcune colture erbacee. Le dimensioni della pianta coltivata o di una parte di essa possono fornire elementi di valutazione sullo stato fitosanitario o fare previsioni di produzione, ad esempio nel caso di insalate in cespo, o altro ancora. Ad esempio, questo tipo di misure, associate a misure di densità fogliare, sono implementate sulle macchine che eseguono i trattamenti non solo su vite e colture arboree ma anche su colture erbacee. Conoscere il volume e la densità della pianta consente di orientare correttamente il flusso di prodotto e variare la portata agli ugelli o comunque l’intensità del trattamento.

Sensori e AI per riconoscere infestanti, malattie e maturazione

Le informazioni da rilevare possono invece essere di tipo agronomico e riguardare, a titolo di esempio, l’analisi della vegetazione presente e la sua distinzione fra coltura e vegetazione spontanea, lo stato del suolo e in particolare il contenuto di umidità, la presenza e lo stato fitosanitario o di maturazione di una coltura, di una pianta o di un suo frutto, ed altri ancora. L’evoluzione tecnologica consente infatti di rilevare anche elementi così complessi ed elaborarli per determinare l’intervento più appropriato per il lavoro che la macchina sta svolgendo in campo. È il settore più evoluto della automazione perché se l’azione fisica realizzata può essere relativamente semplice, la decisione se attuarla oppure no attiene a quelle di elevata complessità perché richiede il riconoscimento nell’ambiente di elementi dotati di elevata variabilità. Inoltre il tempo fra il rilievo e l’attuazione della risposta è dell’ordine dei centesimi di secondo e ciò presuppone che l’elaborazione sia ultraveloce e che l’apparato meccanico sia in grado di muoversi rapidamente e che lo riesca a fare senza creare disturbo alla coltivazione.

Le macchine che controllano sé stesse

Altre informazioni rilevate dalle attrezzature agricole possono essere di tipo autoreferenziale; queste sono quelle che riguardano il funzionamento della macchina stessa e mirano a verificare se sono rispettate le impostazioni implementate dall’operatore ed eventualmente a intervenire per ottimizzare il processo. Casi tipici riguardano componenti che contribuiscono a garantire il rispetto della densità di semina o di trapianto, o della dose di prodotto solido o liquido distribuito sul campo, o della quantità di alimento caricato nella tramoggia di un carro trinciamiscelatore. Possono essere estremamente semplici nel caso ci si limiti a rilevare variazioni di peso del serbatoio o della tramoggia della macchina o viceversa di una discreta complessità se si vuole rilevare il passaggio del seme, o la quantità di prodotto distribuita in tempo reale. In questo particolare ambito della meccatronica rileva come proprio lo sviluppo di elettronica, informatica e di sistemi elettrici ad elevata precisione e reattività per l’azionamento degli attuatori, abbia permesso l’evoluzione di seminatrici e trapiantatrici che operano sincronizzando elettronicamente la catena cinematica che conduce al deposito del seme o della piantina nel suolo. Questi sistemi di controllo e sincronizzazione autoreferenziali hanno permesso di sviluppare macchine capaci di operare su film di pacciamatura e così estendere questa tecnica di coltivazione anche a contesti nei quali la completa meccanizzazione dell’operazione e l’efficienza operativa sono di fondamentale importanza.

Automazione intelligente

Quando l’automazione agricola diventa intelligenza artificiale

L’automazione diventa intelligente quando l’azione da realizzare richiede analisi complesse che semplici algoritmi non sarebbero in grado di decodificare in modo appropriato e in tempi compatibili con l’esigenza dell’operazione. In questi casi è indispensabile il ricorso ad un software di intelligenza artificiale (AI). Questi diventano operativi solo dopo una fase durante la quale “imparano” a riconoscere un elemento o a sviluppare una sequenza sulla base di informazioni non codificate.

Come una macchina impara a riconoscere una lattuga

Supponiamo che sia necessario riconoscere la pianta della lattuga in modo che l’utensile della sarchiatrice non lo danneggi. Ovviamente la “macchina” dovrà essere in grado di riconoscerla in fasi di sviluppo diverse e nelle diverse varietà che, com’è noto, sono caratterizzate da foglie di forme e colori differenti. Affinchè la macchina impari è necessario fornirgli centinaia di immagini della lattuga rappresentative degli stadi di sviluppo, delle varietà e delle condizioni colturali. Il software, reiterando innumerevoli volte un processo (che potremmo definire di autoapprendimento), impara ad associare alla lattuga una serie di attributi, proprietà, caratteri che consentiranno poi di riconoscerla all’interno di una immagine prelevata sul campo. Il processo reiterato è noto, non sono noti invece le condizioni e gli attributi scelti per assolvere il compito e che saranno diversi a seconda del variare degli input e dell’elemento che noi vogliamo che riconosca sia esso una pianta, un frutto, una foglia malata, … Come per noi è difficile capire su quali basi il nostro cervello riconosce una pianta, un animale o il volto di una persona così non è possibile conoscere quali tratti di una immagine inducano il software a discernere una lattuga da un crespigno o un senecio.

L’AI agricola: dal riconoscimento delle piante alla gestione del motore

Il ricorso all’intelligenza artificiale è quindi indispensabile per dirimere pacchetti di informazione complessi come ad esempio possono esserli quelli contenuti in una immagine. Le prime applicazioni e quelle tuttora più diffuse riguardano il riconoscimento nell’immagine di un volto (si pensi al riconoscimento facciale richiesto per poter accedere al telefono cellulare), di un uccello o di una pianta. In agricoltura è ampiamente utilizzata per distinguere la pianta coltivata da una infestante, la vegetazione dal terreno nudo, lo stato fisiologico di una coltura o una fitopatia. Un campo di sviluppo della AI in forte accelerazione riguarda anche il settaggio di sistemi meccanici complessi in risposta al mutare delle richieste impartite dall’operatore e alle condizioni ambientali in cui opera la macchina. Tipico è l’Internal Combustion Engine (Ice) che come evoca il nome sovraintende alla gestione dei motori endotermici con lo scopo di migliorare le prestazioni, ridurre l'impatto ambientale e di prolungare la vita del motore stesso. Tuttavia la regolazione dinamica dei parametri del motore utile per adattarsi istantaneamente alle condizioni operative, migliorando l'efficienza complessiva, si basa anche per i veicoli elettrici su software di AI dove si integra con una gestione efficace delle batterie.

Il futuro delle attrezzature agricole sarà sempre più intelligente

Oggi questi software sono impiegati anche per decrittare dalla realtà informazioni più semplici come il passaggio del seme nel tubo adduttore della seminatrice. Questo perché l’evoluzione del software e la sua diversificazione ha portato alla diffusione sul mercato di format idonei a svolgere numerose funzioni e applicabili in contesti molto diversi.

Per le attrezzature agricole ci sarà quindi sempre più meccatronica gestita da AI; un futuro quindi che potrà essere molto positivo.

Articolo di Lorenzo Benvenuti pubblicato sulla rivista Macchine Agricole (marzo 2026)