Anche in campo agricolo, ci sono margini di miglioramento alle attività svolte dagli esseri umani, soprattutto attraverso l’implementazione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale: Prospera, un’azienda israeliana attiva nel comparto delle tecniche di machine learning, ha realizzato una serie di soluzioni basate sul deep learning, la computer vision e data science per riuscire a trasformare l’agricoltura in un’attività basata su dati “certi”.
Attraverso l’installazione di fotocamere sul campo e una serie di sensori per il clima, infatti, Prospera è in grado di fornire un sistema remoto di gestione dell’attività agricola che tenga conto della situazione presente nell’area coltivata, monitorando parametri relativi all’influenza climatica sullo sviluppo delle piante, nonché al controllo dello stato delle stesse in tempo reale, ottimizzando quindi gli interventi volti a prevenire problemi.
L’uso di queste forme di intelligenza artificiale di Prospera permette quindi di controllare foglia per foglia, e pianta per pianta, i diversi campi coltivati in maniera diversa, prevenendo anche l’insorgenza (o comunque limitando la propagazione) di forme parassitarie, malattie delle piante, problemi dovuti ad un’eccessiva (o rispettivamente insufficiente) irrigazione, carenze nutrizionali e altre problematiche molto comuni in agricoltura.
Sfruttando le reti neurali in associazione con il cloud computing e i sensori, è possibile rivoluzionare il modo in cui si analizzano i risultati ottenuti con le diverse colture, promuovendo un approccio che garantisca migliori risultati, risolvendo anche il problema della disponibilità di prodotti agricoli, a livello globale, con un occhio di riguardo nei confronti della sostenibilità di questa fondamentale attività per il sostentamento umano.