Agricoltura intelligente per tutti: come le piccole aziende agricole possono pensare in grande

Il potenziale è enorme: dai big data e dai sensori agricoli alle soluzioni software personalizzate, le tecnologie digitali possono conservare le risorse, migliorare il benessere degli animali e ridurre i costi operativi. Le grandi aziende agricole in Germania e all'estero, in particolare, si stanno concentrando sempre più su queste innovazioni, spesso ad alta intensità di capitale. Tuttavia, le piccole e medie aziende agricole a conduzione familiare, come quelle che spesso si trovano nel Baden-Württemberg, rischiano di rimanere indietro rispetto a questi sviluppi e di non essere più competitive in futuro.

Il progetto "Catene del valore digitali per un'agricoltura sostenibile su piccola scala" (DiWenkLa) ha studiato come anch'esse possano beneficiare dei cambiamenti digitali per un periodo di cinque anni. In un totale di 14 sottoprogetti, i ricercatori hanno esaminato le opportunità che la digitalizzazione offre alle piccole imprese agricole.

"Le tecnologie digitali non solo possono ridurre il carico di lavoro e stabilizzare le rese agricole. Esse aiutano anche a proteggere l'ambiente e la natura, nonché il benessere degli animali e a ridurre l'uso di pesticidi", sottolinea il Prof. Dr. Enno Bahrs, coordinatore del progetto e scienziato agrario dell'Università di Hohenheim.

"Per garantire che anche le piccole aziende agricole possano trarne vantaggio, il nostro obiettivo era quello di mantenere i costi di acquisizione il più bassi possibile. Per questo abbiamo utilizzato principalmente soluzioni disponibili sul mercato, personalizzandone alcune", continua l'esperto. "Dal nostro punto di vista, inoltre, spesso ha senso per le aziende agricole unire le forze - come un anello di macchinari - quando si tratta di digitalizzazione".

Ad esempio, i droni di un fornitore di servizi incaricato congiuntamente potrebbero essere utilizzati su vari campi non solo per individuare e combattere le malattie, ma anche per il monitoraggio dell'irrigazione o il rilevamento precoce degli incendi boschivi. In generale, un'intera gamma di applicazioni è adatta alle aziende agricole più piccole, ad esempio nell'allevamento degli animali.

Più benessere per gli animali grazie alla digitalizzazione

Coltivazioni sostenibili, mangimi regionali, alimenti di alta qualità e un habitat eticamente accettabile per gli animali da allevamento: le richieste dei consumatori in materia di benessere animale e sostenibilità sono in aumento e diventano sempre più complesse. Tuttavia, "il desiderio diffuso di dare ai bovini e agli altri animali da allevamento un maggiore accesso al pascolo presenta anche delle insidie", afferma la Prof.ssa Eva Gallmann del Centro per le tecnologie zootecniche dell'Università di Hohenheim.

"Le mucche di oggi sono mucche ad alte prestazioni che hanno bisogno di un'alimentazione adeguata alle loro esigenze e alle loro prestazioni", spiega l'esperta. "Nella stalla, gli allevatori hanno un controllo migliore sul tipo e sulla quantità di mangime che gli animali mangiano. Un'alimentazione insufficiente porta a malattie e a una minore produzione di latte. Un'offerta eccessiva, invece, comporta costi economici più elevati e un maggiore impatto ambientale, poiché alcuni dei nutrienti contenuti nel mangime vengono espulsi inutilizzati".

L'impegno personale degli allevatori nei confronti degli animali rimane essenziale

Per questo motivo è particolarmente importante che gli animali al pascolo conoscano la quantità e la qualità del foraggio che mangiano. Solo così gli agricoltori possono nutrire gli animali in base alle loro esigenze. Per esempio, uno strumento che lavora con la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) può essere utilizzato per fare affermazioni precise sulla qualità del foraggio. "Finora questo strumento è stato utilizzato solo in laboratorio; il suo impiego sul campo è piuttosto nuovo", spiega il Prof. Gallmann.

Un altro dispositivo di misurazione registra l'altezza di crescita e aiuta quindi a stimare la quantità e la velocità di ricrescita dell'erba su un pascolo. Questi dati vengono inseriti in un'applicazione per la pianificazione della razione, che gli allevatori possono utilizzare per pianificare meglio la quantità necessaria di mangime supplementare.

Tuttavia, una cosa rimane particolarmente importante per lo scienziato: "Anche la tecnologia più moderna non può sostituire l'impegno personale degli allevatori nei confronti dei loro animali!".

Protezione efficiente delle colture con i sensori ottici dei droni

Il gruppo di lavoro del Prof. Dr. Ralf Vögele del Dipartimento di Fitopatologia dell'Università di Hohenheim si occupa dell'uso mirato dei prodotti fitosanitari. I ricercatori stanno studiando come riconoscere il più precocemente possibile le malattie degli ortaggi di campo e come introdurre tempestivamente le contromisure.

Spesso i vari prodotti fitosanitari contro le malattie fungine e i parassiti vengono ancora applicati contemporaneamente su tutto il campo. "Questo significa che vengono applicati più prodotti fitosanitari del necessario", spiega Christian Trautmann, dottorando del gruppo di lavoro. "Sarebbe più sensato applicare fungicidi per prevenire le malattie fungine in modo preventivo e su tutta l'area, ma applicare i pesticidi solo in base alle necessità e all'infestazione".

I sensori ottici dei droni possono essere d'aiuto. Misurano i riflessi alterati della luce delle piante infestate da funghi o parassiti in una fase iniziale. L'intelligenza artificiale (AI) analizza i dati e consente l'uso di agenti per combattere gli insetti nocivi o i ragnetti. Questi possono essere applicati specificamente alle piante infestate con l'aiuto di droni spruzzatori.

Una sfida speciale: l'IA sul campo

"Ma è anche qui che sta la sfida", spiega Christian Trautmann. "Perché l'intelligenza artificiale deve essere addestrata individualmente per ogni coltura e per ogni modello di danno, in modo da poter riconoscere in modo affidabile le piante infestate in condizioni pratiche. Per fare questo, migliaia di dati di addestramento devono essere prima analizzati e interpretati dall'uomo".

Si tratta di un grande sforzo, che probabilmente vale la pena di compiere per colture speciali come quelle ortofrutticole. Da un lato, gli agricoltori sono minacciati da perdite elevate in caso di fallimento del raccolto; dall'altro, è aumentata anche la richiesta di alimenti il più possibile incontaminati.

Robot intelligente per una semina rispettosa del suolo

La forza della robotica è evidente anche nella coltivazione degli ortaggi, dove la quantità di manodopera richiesta è elevata. Il robot multifunzionale Phoenix dell'Università di Hohenheim ha già dimostrato il suo valore in diversi progetti. Nel DiWenkLa, è un vero e proprio peso leggero, che pianta le piantine di cavolo a intervalli precisi senza compattare inutilmente il terreno. Un'intelligenza artificiale monitora l'intero processo e garantisce risultati ottimali.

Il dottor Nils Lüling del Dipartimento di Intelligenza Artificiale in Ingegneria Agraria dell'Università di Hohenheim spiega: "Il nostro obiettivo era sviluppare una soluzione autonoma. Grazie al monitoraggio basato sull'intelligenza artificiale, l'unità di semina può mantenere una qualità di lavoro costante, anche in campi con condizioni del terreno variabili, e reagire agli errori."

La Foresta Nera meridionale e la regione di Stoccarda come modelli per altre regioni

Due regioni del Baden-Württemberg sono state utilizzate come campi sperimentali: la Foresta Nera meridionale e la regione metropolitana di Stoccarda. Sono state scelte perché sono due aree rappresentative dell'agricoltura del Baden-Württemberg.

La regione metropolitana di Stoccarda rappresenta aree che in futuro si concentreranno principalmente sulla produzione di seminativi e ortaggi da campo (cavoli e lattuga), cereali, soia e altre colture. Inoltre, si assisterà a un aumento dell'allevamento di cavalli, che verranno utilizzati come animali da reddito e da svago. Il vantaggio delle regioni metropolitane è che dispongono già di strutture digitali altamente collegate in rete.

Al contrario, la Foresta Nera meridionale riflette la situazione delle regioni di bassa montagna, alcune delle quali hanno pendii ripidi. Queste regioni sono caratterizzate da molti pascoli, allevamento di bestiame e strutture digitali poco sviluppate. La scelta di queste due regioni dovrebbe consentire di trasferire i risultati ad altre regioni con una struttura simile.

BACKGROUND: DiWenkLa - Catene del valore digitali per un'agricoltura sostenibile su piccola scala

L'obiettivo principale della ricerca "Catene del valore digitali per un'agricoltura sostenibile su piccola scala" (DiWenkLa) è stato un progetto congiunto con un totale di 14 sottoprogetti. Sotto la guida del Prof. Dr. Enno Bahrs del Dipartimento di Gestione delle Imprese Agricole, sono stati coinvolti undici dipartimenti dell'Università di Hohenheim. Il partner del progetto era l'Università di Scienze Applicate di Nürtingen-Geislingen (HfWU). Oltre a circa 20 aziende agricole, sono stati coinvolti nel progetto anche singoli istituti statali del Ministero delle Aree Rurali e della Tutela dei Consumatori del Baden-Württemberg e oltre 35 partner del settore, come aziende industriali e di servizi.

Il Ministero federale dell'alimentazione e dell'agricoltura (BMEL) ha finanziato il progetto dal 2020 attraverso la linea guida di finanziamento "Campi sperimentali per la digitalizzazione in agricoltura" con un importo di circa 3,3 milioni di euro per l'Università di Hohenheim. Il finanziamento totale ammonta a circa 5,5 milioni di euro. Il progetto è stato completato nel febbraio 2025.