tecnologie e agroalimentare

L’intelligenza artificiale nel piatto: tutti i vantaggi per l’agri-food e contro gli sprechi

L’intelligenza artificiale può supportare un settore posto di fronte a sfide importanti: dagli approvvigionamenti alla produzione sostenibile, dai cambiamenti climatici fino alla gestione della catena distributiva. I settori in cui la tecnologia può fare la differenza e il ruolo dell’Italia

10 Mar 2022
Fabio Moioli

Direttore della Divisione Consulting Services di Microsoft Italia

L’impatto che l’intelligenza artificiale può avere sul comparto agri-food è a oggi difficilmente quantificabile. I molteplici vantaggi che le soluzioni di AI possono portare a una filiera estesa che va dall’agricoltura di precisione fino a nuovi alimenti creati ad hoc per supportare esigenze specifiche dei consumatori sono oggi complessi da stimare.

Agrifood, una risposta alle sfide climatiche

Intelligenza artificiale e agri-food: le sfide

Quello che è certo è che l’AI può supportare un settore ampio posto di fronte a sfide importanti: a partire dal garantire approvvigionamenti alimentari a tutta la popolazione mondiale passando dalla produzione sostenibile fino alla gestione della catena distributiva. Ad oggi, infatti per far fronte alle stime delle Nazioni Unite secondo le quali entro il 2050 la fame nel mondo aumenterà del 50%, la tecnologia ha un ruolo chiave per aumentare in maniera consapevole e sostenibile la produzione alimentare e la distribuzione equa di cibo a tutti. Sono molti i casi in cui oggi, dati provenienti dai terreni e dall’ambiente circostante, mappati anche con lo storico dei raccolti precedenti possono essere analizzati per contribuire a un più efficiente sfruttamento del suolo e a indicare anche le colture da sfruttare a seconda delle diverse condizioni ambientali. Sono molteplici le tecnologie attive su questo fronte a partire dai trattori intelligenti: un recente progetto made in Italy utilizza mietitrebbia intelligenti e droni che mappano la resa delle colture per creare delle strategie di gestione della produzione agricola: un progetto di Coldiretti che col supporto di Bonifiche Ferraresi, vuole estendere i vantaggi dell’agricoltura di precisione alle aziende agricole italiane.

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Mutazioni climatiche: l’AI in soccorso del settore agricolo

Se l’AI aiuta a pianificare al meglio le attività del settore agricolo, quest’ultimo è anche sottoposto alle mutazioni climatiche sempre più rilevanti e con effetti devastanti sulle produzioni. Ma anche in questo caso le soluzioni di AI possono venire in soccorso di chi deve prevedere gli effetti del clima e nel caso prevenirli per proteggere le colture. Un caso particolare riguarda l’Austria dove nel 2017, i danni da gelate tardive sono costati ai vigneti e ai frutteti locali circa 70 milioni di euro. Grazie al partenariato europeo per l’innovazione in materia di produttività e sostenibilità dell’agricoltura (PEI-AGRI) è stato attivato un progetto pilota che posiziona sensori in aree a rischio dei vigneti e dei frutteti per registrare informazioni, tra cui temperatura, umidità e topografia. I dati vengono inviati su una piattaforma Cloud e, combinati con i modelli di previsione meteorologica e l’apprendimento automatico, forniscono ai coltivatori previsioni dettagliate a 48 ore sull’ora esatta in cui è attesa una gelata tardiva sui loro terreni. Ciò offre ai coltivatori la possibilità di proteggere vigneti e frutteti dal gelo di fine stagione. Il problema non riguarda solo l’Austria, che si posiziona tra i primi 10 produttori di vino in Europa. La rivista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) degli Stati Uniti riferisce che, se le temperature dovessero davvero aumentare di 2 gradi Celsius come previsto, le regioni del mondo adatte alla coltivazione dell’uva da vino potrebbero ridursi anche del 56%.

L’AI contro gli sprechi alimentari

L’AI gioca anche un ruolo centrale nel supportare una sfida del mondo alimentare, quella dello spreco. Secondo i dati Waste Watcher International Observatory on Food and Sustainability (su rilevazione Ipsos), in Italia nel 2020, 27 kg di cibo a testa sono finiti nell’immondizia. Il peso economico di questi sprechi a livello nazionale ammonta a 6 miliardi e 403 milioni di Euro e, sommando le perdite nel commercio e distribuzione si raggiunge la cifra 10 miliardi di euro per l’intera filiera. Ormai sono moltissime le applicazioni che utilizzando soluzioni di AI mettono in contatto consumatori, ristoranti, negozi di quartiere per favorire lo smaltimento di prodotti alimentari che altrimenti andrebbero sprecati o gettati. Tra quelle più famose Too Good to Go che consente alle persone di salvare il cibo rimasto invenduto nei negozi preferiti. Oltre a ridurre lo spreco, le soluzioni di AI possono aiutare le persone a nutrirsi in maniera equilibrata rispettando necessità alimentari specifiche. Anche l’app ceca Foodo.ai garantisce il delivery dei cibi nei luoghi di lavoro minimizzando l’impatto ambientale e lo spreco alimentare. Con il motto “zero waste nutrition”, la startup inserisce nel box lunch preparato per essere consegnato nei diversi uffici un tag RFID che consente all’utente di trovare tutte le informazioni nutrizionali, oltre a tracciare il proprio pranzo in avvicinamento.

Oltre all’applicazioni di delivery anche le catene di supermercati stanno pensando come innovare la distribuzione dei prodotti per evitare sprechi. La società Self Engine ha studiato soluzioni per scaffali intelligenti che sulla base dei dati raccolti dai prodotti prelevati nei negozi riesce a supportare previsioni di vendita e di richiesta di determinati prodotti, ottimizzando la rotazione dei prodotti e la riduzione dei prodotti invenduti.

L’AI e il foodpairing

Altri ambiti di applicazione dell’AI riguardano il mondo degli abbinamenti dei cibi che non sono riservati solo all’abilità degli chef, ma anche in questo la tecnologia può contribuire al cosiddetto food paring. Una startup che opera fra il Belgio gli Stati Uniti, Foodpairing, sviluppa “incroci” digitali tra i diversi cibi, facendo leva su una soluzione di AI per fornire ai consumatori raccomandazioni sugli abbinamenti tra alimenti cibi e bevande basate sia sulle preferenze e sullo storico dei consumi. La startup che sostiene di avere «uno dei più grandi database di sapori e di ingredienti del mondo» può aiutare le aziende del comparto food a orientare nuovi prodotti basandosi sui dati dei consumatori. Anche lo chef del futuro può essere aiutato dall’AI.

Il ruolo dell’Italia

L’Italia gioca un ruolo chiave in questo ambito, il nostro Made in Italy si coniuga spesso con i nostri prodotti della filiera agro alimentare conosciuti in tutto il mondo. Anche nel bel Paese, la sensibilità verso i temi della sostenibilità della filiera iniziano ad essere rilevanti: l’IBM Food Sustainability Study, rileva che 3 italiani su 4 sono disposti a pagare anche il 5-10% in più del prezzo allo scaffale per poter disporre di cibi di origine sostenibile e il 92% degli intervistati preferisce acquistare alimenti presso supermercati che abbiano avviato progetti e iniziative riguardanti lo spreco alimentare. Nel valutare gli acquisti, il 92% degli italiani afferma che la tracciabilità degli alimenti è preziosa perché permette di garantire l’autenticità dei prodotti, fornendo informazioni certificate su provenienza, freschezza e processo di lavorazione. Ci sono tantissimi progetti italiani su questo fronte, partendo per esempio dal caffè: Segafredo sta lavorando alla tracciabilità del caffè con Segafredo Storia, un prodotto che consente non solo di conoscere la storia di ogni tazzina dal chicco alla tavola, ma anche di sostenere e veder crescere i progetti che il Gruppo porta avanti nei territori dell’Honduras a favore di una migliore qualità di lavoro e di vita per la popolazione. Altro emblema del Made-in-Italy, Lavazza Group che utilizza l’intelligenza artificiale per le macchinette per il caffè. Attraverso il coud è possibile connettere le macchine del caffè Lavazza A Modo Mio e raccogliere dati in totale sicurezza, con l’obiettivo di attivare funzionalità di manutenzione predittiva, garantire il corretto funzionamento delle macchinette e la piena qualità del caffè, ma anche far evolvere in futuro il servizio in modo sempre più personalizzato.

Conclusioni

Dai molteplici esempi citati, è evidente come l’intelligenza artificiale trasformerà anche l’industria alimentare. Grazie all’utilizzo di soluzioni di Intelligenza Artificiale e di Machine Learning nelle attività di produzione alimentare sarà possibile continuare a combattere fenomeni come quello della fame nel mondo o degli sprechi alimentari. Deriveranno anche benefici per l’ambiente con nuove e mirate tecniche di coltivazione, riduzione di imballaggi, ottimizzazione di trasporti e servizi più personalizzati.

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