AGRI AI, il progetto del CREA che punta a mettere in rete ricerca scientifica, istituzioni e università per sviluppare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, migliorare la gestione delle risorse e affrontare le nuove sfide dell’agricoltura italiana
L’intelligenza artificiale entra sempre più nel dibattito sul futuro dell’agricoltura. La sfida, però, non è soltanto tecnologica: consiste nel trasformare la grande quantità di dati disponibili e le conoscenze della ricerca in soluzioni capaci di rispondere ai problemi quotidiani delle aziende agricole. È in questa direzione che si muove AGRI AI, il percorso avviato dal CREA per mettere in rete ricerca scientifica, istituzioni, università e mondo dell’innovazione.
L’iniziativa è stata al centro dell’incontro AGRI AI – Intelligenza artificiale, ricerca e agricoltura, promosso dal CREA con l’obiettivo di costruire le basi per una piattaforma condivisa dedicata all’applicazione dell’intelligenza artificiale nel settore agroalimentare.
«L’intelligenza artificiale può diventare un alleato strategico dell’agricoltura, a patto di saperla orientare verso le esigenze concrete del settore», ha dichiarato Andrea Rocchi, presidente del CREA. L’obiettivo, ha spiegato, è mettere in rete dati, ricerca e competenze per sviluppare strumenti affidabili e utili alle imprese e alle istituzioni, valorizzando il ruolo della ricerca pubblica nell’innovazione del sistema agroalimentare italiano.
Intelligenza artificiale in agricoltura: dalle colture ai modelli previsionali
Ma che cosa può fare concretamente l’intelligenza artificiale per l’agricoltura? Le applicazioni potenziali riguardano diverse fasi dell’attività produttiva, dal monitoraggio delle colture all’elaborazione di modelli previsionali, fino ai sistemi di supporto alle decisioni.
L’analisi dei dati può contribuire a comprendere meglio le condizioni dei terreni e delle coltivazioni, migliorare la pianificazione degli interventi e favorire un utilizzo più efficiente delle risorse. I modelli previsionali, invece, possono aiutare a valutare scenari e a gestire con maggiore consapevolezza variabili che incidono sui risultati produttivi.
Sono strumenti che possono assumere un valore particolare in un contesto segnato dal cambiamento climatico e da condizioni produttive sempre più variabili. Per le aziende agricole, disporre di informazioni attendibili e tempestive significa poter valutare meglio le alternative e programmare le attività sulla base di dati più solidi.
La tecnologia, tuttavia, non basta da sola. Perché le applicazioni siano realmente utili, è necessario integrare informazioni affidabili, competenze specialistiche ed esperienza maturata direttamente sul campo. È proprio su questo collegamento tra ricerca e produzione che si concentra il progetto AGRI AI.
La piattaforma condivisa: dati, ricerca e competenze in rete
Il primo obiettivo del CREA è mettere a sistema il patrimonio di dati e conoscenze già disponibile, individuando le priorità sulle quali concentrare il lavoro e le possibili aree di sperimentazione.
L’idea è favorire la collaborazione tra soggetti che dispongono di competenze complementari, evitando che le iniziative sull’intelligenza artificiale procedano in modo isolato. Una piattaforma condivisa potrebbe facilitare lo scambio di informazioni, sostenere lo sviluppo di nuove applicazioni e creare le condizioni per trasferire i risultati della ricerca verso il settore produttivo.
Il percorso prevede l’individuazione di soluzioni da sperimentare e la valutazione della loro efficacia e affidabilità. Un passaggio importante, perché l’innovazione possa tradursi in strumenti verificabili e replicabili, utilizzabili non soltanto in singoli contesti sperimentali ma anche in situazioni concrete.
In questo processo, la ricerca pubblica è chiamata a svolgere un ruolo centrale: contribuire allo sviluppo delle applicazioni, verificarne i risultati e mettere a disposizione del sistema agroalimentare conoscenze scientifiche solide.
CREA, università e istituzioni: chi partecipa ad AGRI AI
Il confronto coinvolge una rete articolata di enti e istituzioni. Accanto al CREA partecipano ISMEA, AGEA, INAIL e ICQRF, insieme alla LUISS, all’Università di Roma Tor Vergata, all’Università Roma Tre e all’Università Bocconi.
Al centro dei lavori ci sono il valore dei dati, le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale, il contributo delle start-up e le possibili sinergie tra ricerca, università e istituzioni.
La partecipazione di soggetti con competenze differenti punta a favorire l’individuazione di priorità comuni e a costruire un terreno di collaborazione per lo sviluppo di applicazioni destinate all’agricoltura e alle politiche pubbliche.
Dalla ricerca alle imprese agricole: la sfida dell’innovazione
La prospettiva di AGRI AI va oltre l’introduzione di nuove tecnologie. La questione centrale è rendere il patrimonio scientifico accessibile e utile a chi opera nel settore, dalle imprese agricole alle amministrazioni chiamate a definire e attuare le politiche pubbliche.
Perché questo accada, sarà determinante la capacità di passare dal confronto iniziale alla sperimentazione, individuando casi d’uso concreti e valutando i risultati delle soluzioni sviluppate. La disponibilità di dati, da sola, non garantisce infatti applicazioni efficaci: servono qualità delle informazioni, collaborazione tra competenze e verifiche sul campo.
AGRI AI avvia questo percorso con l’ambizione di collegare ricerca pubblica e innovazione, creando le condizioni per trasformare dati e conoscenze in strumenti a supporto dell’agricoltura italiana. La sfida sarà misurare quanto queste tecnologie riusciranno a rispondere alle esigenze reali delle aziende e a contribuire a una gestione più consapevole delle risorse e delle attività produttive.
