Agritech: la tecnologia in "campo"

Quali sono attualmente le soluzioni e le tecnologie innovative e digitali più adottate da parte delle aziende agroalimentari?

Il passaggio dall'automazione industriale a quella che viene chiamata 'Industry 4.0' o Quarta rivoluzione industriale prevede la centralità dei dati in tutti i processi, per migliorarli e renderli più efficienti. Anche il mondo delle aziende agricole ha effettuato questo passaggio, e si può infatti parlare di 'Agricoltura 4.0'.

È fondamentale essere in grado di raccogliere, immagazzinare, elaborare e analizzare sempre più dati, nel minor tempo possibile e direttamente sul campo, quando non è possibile la comunicazione con il cloud. Le aziende agricole stanno adottando sempre di più sensori intelligenti e tecnologie per permettere queste operazioni, come sistemi GPS, tecnologie IoT per il trasferimento dati con connettività wi-fi o cellulare, sistemi di visione artificiale e tecnologie AI per l'elaborazione dei dati in tempo reale e la loro traduzione in informazioni utili per i vari processi.

In quali applicazioni vengono impiegate maggiormente?

Una delle applicazioni di maggior rilievo che sfrutta queste tecnologie è l'agricoltura di precisione, che permette un'analisi della situazione di un campo e massimizzarne la rendita. Ecco che quindi è necessario avere dei mezzi con sistemi di localizzazione molto precisi (sull'ordine del centimetro), di dispositivi in grado di raccogliere e analizzare i dati per permettere agli operatori di sapere quali operazioni compiere e quando è meglio farlo, anche monitorando la situazione da remoto.

Eurotech fornisce un'ampia gamma di prodotti che va dai computer di bordo fino a dispositivi Edge Gateway dotati di un ampio range di connettività e GPS e che sono in grado di raccogliere i dati, filtrarli o elaborarli direttamente sul campo, o di inviarli sul cloud per le analitiche. Parlando di intelligenza artificiale, Eurotech mette anche a disposizione dei sistemi di supercalcolo per supportare applicazioni di deep learning e machine learning a bordo macchina, ad esempio per sistemi di visione artificiale o per la guida autonoma.

Più i mezzi sono in grado di lavorare in modo autonomo, più le aziende possono concentrarsi sul loro core business, assicurandosi rendite maggiori derivanti dall'efficientamento dei processi.