AgrIoT: il futuro digitale dell’agricoltura
AgrIot è un progetto di ricerca e sviluppo, in collaborazione con la Link Campus University che intercetta il paradigma dell’Agricoltura Digitale e dell’Internet of Food, una rivoluzione ormai in atto in molti paesi che vede l’implementazione di strumenti IoT negli ambiti agricoli più avanzati in un’ottica di integrazione tra Information e Operations Technology.
Grazie alle tecnologie IoT, come droni e sensori, possiamo osservare un campo coltivato (o un allevamento) e rilevare dati che, analizzati da specifici software di elaborazione, possono fornirci informazioni sul suo stato.
I dati acquisiti da questi device verranno elaborati da IOTA, una Distributed Ledger Technology in grado di garantire la sicurezza e l’immutabilità delle informazioni.
Il progetto ha l’obiettivo di sviluppare una piattaforma in grado di elaborare questi dati e utilizzando anche fonti open data (come previsioni metereologiche), di fornire una visione di sistema e creare modelli di riferimento. Grazie a questi modelli sarà possibile abilitare strumenti di prevenzione, pianificazione, tracciatura integrando così le filiere di trasformazione e di distribuzione facendo arrivare al consumatore finale la qualità e le informazioni necessarie alla valorizzazione della produzione.
Le direttive principali su cui il progetto si svolge riguardano:
- Una piattaforma di riferimento mutuata dall’offerta di mercato attuale, aperta a modifiche, integrazioni e sviluppi inizialmente utilizzata su Agricoltura 4.0 ma applicabile anche in altri settori.
- Un sistema di rilevazione inquadrato in un modello di comunicazione e standardizzazione dei formati.
- Una soluzione di riferimento per la connettività in campo aperto con valutazione delle diverse tecnologie a bassa frequenza e banda limitata fino alla diffusione del 5G.
- Integrazione di dati tipicamente disponibili sotto forma di Open data (ad esempio meteo locale, disponibilità idrica o energetica, disponibilità di strumenti in sharing, etc.) trasmessi alla piattaforma attraverso IOTA che ne garantisce correttezza.
- Impostazione di regole personalizzabili a seconda dello scenario, in ottica big data a scopo di monitoraggio, supporto alle decisioni e machine learning.
- Creazione di modelli per la prevenzione e simulazione di eventi.
Il risultato finale dovrà essere una piattaforma in una forma prototipale rivolta a diversi ambiti dell’Agrifood (agricoltura, allevamenti, acquacoltura, idro-acqua-ponica, gestione cross industria degli scarti, etc.) in grado di fornire servizi in cloud.
