Con il costante aumento della popolazione mondiale ogni agricoltore dovrà produrre di più sulla stessa porzione di terreno e per farlo gli servono i big data. L’uso di prodotti agronomici deve essere quindi scelto nel modo più accurato possibile in modo da ottenere una produzione alimentare sostenibile per il futuro.
Grazie all’unità Digital Farming, Bayer consente di prendere decisioni più intelligenti molto più velocemente. Qualche numero a supporto: 100.000 foto caricate in un database su cloud privato AWS, 70 varietà di piante infestanti identificate, oltre 250.000 download dell’applicazione gratuita Weedscout.
L’agricoltura è stata sempre sarà il settore in cui le decisioni vengono prese in base a un mix di conoscenze, esperienze unitamente all’istinto. La digitalizzazione consente all’imprenditore agricolo di prevedere con maggiore precisione i risultati e di rispondere in modo più efficace alle sfide naturali. La digitalizzazione offre al coltivatore l’opportunità di prevedere con maggiore precisione l’impatto delle sue azioni, come la scelta della varietà di semi, il tasso di applicazione dei prodotti per la protezione delle colture, o i tempi per il raccolto.
Big data e IoT per l’agricoltura
Le erbe infestanti che danneggiano le colture rappresentano da sempre un problema per gli agricoltori. Una soluzione adeguata consiste nell’applicare un erbicida a stretto spettro che uccide efficacemente la specie esatta di malerba con il minor numero possibile di effetti collaterali. Ma per fare ciò, gli agricoltori devono prima identificare accuratamente le erbe infestanti presenti nei loro campi.
Nel 2014, quando il team Digital Farming di Bayer aveva iniziato a studiare e cercare di risolvere il problema, non era disponibile un’adeguata soluzione tecnica. L’azienda ha dunque identificato un metodo basato sulla creazione di un ampio database di foto di erbe infestanti, utilizzabile, tramite un’applicazione, per riconoscere il tipo di infestanti dalle foto che gli agricoltori scattavano dai loro telefoni e inviavano direttamente a Bayer.
“Avevamo bisogno di una soluzione big data per gestire la diversità di fonti e di destinazioni dei dati – dice Andreas Rotterdam, Business Analyst di Bayer Digital Farming GmbH -. Avevamo anche bisogno di una tecnologia infrastrutturale che fornisse accesso in tempo reale e gestisse il trasferimento dei dati in modo che gli imprenditori agricoli potessero ottenere una risposta in pochi secondi“.
Big data in tempo reale con la app
Bayer disponeva già di una soluzione Talend che garantiva un’integrazione e una comunicazione efficace ed efficiente tra le applicazioni. L’azienda utilizzava la soluzione per raccogliere dati meteorologici da diversi sistemi, nonché dati relativi alle colture, alle differenti varietà di colture e le proprietà di diversi prodotti fitosanitari.
Bayer ha poi deciso di utilizzare Talend Real – time Big Data per lo sviluppo di Weedscout, una nuova applicazione Big Data che gli agricoltori possono scaricare gratuitamente. L’app utilizza apprendimento automatico e intelligenza artificiale, per verificare la corrispondenza delle foto delle erbe infestanti catalogate nel database Bayer con quelle che inviate dagli agricoltori.
Accessibile in tutto il mondo, il database fotografico è disponibile su Amazon Web Services (AWS). “In Digital Farming, abbiamo scelto di collocare i nostri database, i servizi Web, le attività di sviluppo e altro ancora su cloud – afferma Rotterdam – perché dobbiamo essere agili e sviluppare rapidamente le nostre soluzioni. Talend si è confermata la soluzione perfetta per il nostro approccio e ci ha permesso di ridurre in modo significativo il tempo necessario per sviluppare una soluzione di back-end e di scambio dati stabile e affidabile per Weedscout“.
Talend elabora e associa le foto degli agricoltori, le informazioni sulle erbe infestanti, le loro colture e le informazioni di geolocalizzazione dal dispositivo mobile, insieme ad altri metadati XMP raggruppati, memorizzandoli nel database fotografico. Quindi, invia questi dati a un modulo di riconoscimento di immagini, che utilizza reti neurali alimentato da un database di foto di erbe infestanti. Quando un agricoltore invia una foto, l’app la identifica e invia il risultato al dispositivo mobile del coltivatore, di solito in meno di un minuto. L’app può riconoscere circa 70 diverse varietà di erbe infestanti abbinandole al suo database di oltre 100.000 foto.
Agricoltura più prevedibile e sicura
La tecnologia utilizzata per il riconoscimento delle immagini delle erbe infestanti si basa su algoritmi di autoapprendimento. Per garantire che le risposte dell’app siano complete e prive di errori, il database delle immagini di Weedscout deve essere alimentato con ulteriori immagini di piante infestanti.
Il sistema apprende ogni volta che riceve una nuova foto, migliorando costantemente il processo di riconoscimento. Inoltre, l’app può essere utilizzata anche offline in modo che gli imprenditori agricoli possono salvare le foto scattate mentre sono in viaggio e inviarle quando è nuovamente disponibile una connessione Internet. La versione estesa di Weedscout, ampliata per offrire servizi aggiuntivi, è stata lanciata con l’app “Scouting” sotto il brand xarvio.
