Sfruttare il potenziale dell'intelligenza artificiale per un'agricoltura sostenibile

Condotto da Fraunhofer IESE, il rapporto valuta il potenziale degli strumenti di supporto decisionale basati sull'IA (AI DMST) nell'aiutare le aziende agricole ad aumentare l'efficienza, ridurre gli input e gestire meglio il rischio, identificando al contempo le barriere che attualmente ostacolano un'adozione più ampia.

Il rapporto rileva che, sebbene le tecnologie di IA per l'agricoltura stiano avanzando rapidamente, l'adozione rimane disomogenea. Persistono ostacoli strutturali e tecnici, in particolare per gli attori più piccoli. Tra queste figurano l'accesso limitato a dati di alta qualità, gli elevati costi di sviluppo, la mancanza di interoperabilità e l'incertezza in merito alla conformità normativa. Gli agricoltori e i consulenti incontrano spesso strumenti difficili da integrare nei flussi di lavoro esistenti o privi di trasparenza nel modo in cui vengono generate le raccomandazioni.

Per affrontare queste sfide, la relazione propone una serie di azioni politiche in sequenza. A breve termine, raccomanda di promuovere l'interoperabilità attraverso norme comuni, il finanziamento di archivi pubblici di dati agricoli e strumenti e servizi di supporto per l'annotazione dei dati, come le immagini di etichettatura o i dati dei sensori per addestrare i modelli di IA. Chiede inoltre il lancio di spazi di sperimentazione normativa per consentire la sperimentazione nel mondo reale di soluzioni di IA in condizioni di sicurezza e il cofinanziamento di progetti dimostrativi che dimostrino strumenti certificati e spiegabili con chiari vantaggi per gli utenti finali.

La relazione sottolinea inoltre il ruolo delle infrastrutture condivise nell'abbassare le barriere all'ingresso per i fornitori più piccoli. Una fabbrica di IA agroalimentare dedicata, lanciata nell'ambito del programma Europa digitale, è descritta come un'iniziativa chiave che offre accesso alle risorse di calcolo, alle serie di dati specifiche per settore e al sostegno normativo. Secondo lo studio, tale infrastruttura può contribuire a ridurre i costi di sviluppo e sostenere la diffusione di strumenti di IA affidabili su misura per le esigenze agricole.

Pur concentrandosi sul contesto dell'Unione europea, la relazione mette a confronto anche gli approcci internazionali e sottolinea l'importanza di costruire un ecosistema dell'innovazione coerente e inclusivo. Un coordinamento costante tra i responsabili politici, gli istituti di ricerca e i portatori di interessi del settore sarà essenziale per garantire che gli strumenti di IA siano sviluppati e adottati in modo trasparente, efficace e in linea con i più ampi obiettivi digitali e di sostenibilità dell'Europa.

È possibile scaricare il rapporto di studio completo qui sotto.