Utilizzare in modo proficuo i dati in possesso dell’azienda agricola per migliorarne la gestione, il bilancio e le prestazioni ambientali. È questo il principale obiettivo del progetto Data – Bus (Digital Agriculture Technology to Achieve data to Build User-friendly Sustainability indicators), coordinato dall’Università degli Studi di Bologna e che vede coinvolte in qualità di partner anche l’Università degli Studi di Catania, l’Università degli Studi di Padova, l’Università degli Studi di Torino e l’Università Cattolica del Sacro Cuore, nell’ambito del programma Prin - Progetti di ricerca di rilevante interesse nazionale. Il costo totale del progetto ammonta a poco più di cinquecento mila euro e la conclusione è prevista nel maggio del 2025.
La cornice di contesto in cui si colloca l’iniziativa è rappresentata dalle strategie Green Deal e Farm2Fork dell’UE, al cospetto di una popolazione in crescita che sta spingendo gli agricoltori ad aumentare la produttività e l’efficienza delle loro pratiche agronomiche. Si tratta di ambiziose e probanti sfide che, in particolare, richiedono la valutazione delle performance economiche e ambientali dell’agricoltura, fattori cruciali per aumentare la sostenibilità del settore. Pertanto, le performance aziendali, come sottolineato nell’ambito del progetto, devono essere attentamente monitorate in modo che gli agricoltori possano intervenire con azioni appropriate. Il problema di fondo è che, però, gli agricoltori solitamente non hanno gli strumenti adatti per monitorare le loro pratiche economiche e ambientali sul campo e una valutazione approssimativa delle loro aziende agricole si basa principalmente su dati disponibili pubblicamente. Ma tali dati non hanno il livello di accuratezza per rappresentare in dettaglio l’effettivo utilizzo di macchinari, input e manodopera. Il risultato è che tutto ciò può portare a possibili valutazioni imprecise.
Invece, l’accuratezza dei dati a livello di campo potrebbe essere notevolmente migliorata con una digitalizzazione automatica delle attività, sfruttando i dati già disponibili nella maggior parte delle aziende agricole in cui il contributo maggiore, e sottovalutato, è dovuto ai dati macchina disponibili nelle attuali macchine agricole.
Il progetto, quindi, si colloca in tale solco. In particolare, gli enti coinvolti sono chiamati ad analizzare gli strumenti avanzati di tracciamento digitale, la revisione della tecnologia incorporata nelle macchine attuali e l’uso odierno dei dati provenienti da tali macchine. Tali attività sono svolte da un gruppo di lavoro composto da ricercatori, associazioni, sviluppatori di tecnologia e utenti.
Nell’ambito del progetto vengono registrati i dati di macchine dedicate alla produzione di alcune colture completamente meccanizzate, prendendo in considerazione due interi cicli colturali, un’area agricola estesa e risoluzioni spaziali e temporali dei dati molto elevate. I big data ottenuti sono analizzati per delineare con precisione le attività agricole e tutte le risorse impiegate per ogni specifica attività sul campo, come carburante, macchine, tempo, lavoro, input e output. Dai risultati ottenuti vengono sviluppati indici sintetici per fornire una performance economica e ambientale complessiva dell’azienda agricola e per facilitare la fruizione delle informazioni guidate dai dati e per supportare gli agricoltori nei processi decisionali.
Infine, una serie di attività di divulgazione saranno indirizzate alle parti interessate al fine di supportarle nell’uso competente degli strumenti sviluppati e renderle consapevoli delle inefficienze operative che saranno migliorate con l’efficienza delle produzioni agricole.
di Antonio Longo
