Rinnovabili

One Crop Health sostituisce i pesticidi con robotica e intelligenza artificiale

One Crop Health
One Crop Health
Immagine di rawpixel.com su Freepik

Un approccio olistico all’agricoltura

One Crop Health, o l’altra faccia dell’agricoltura. I pesticidi sono davvero l’unica soluzione possibile per fronteggiare le crescenti insidie che minacciano l’agricoltura in tutto il mondo? Ormai sembra proprio di no, dato che la ricerca e l’innovazione propongono soluzioni sempre più interessanti ed efficaci.

Come combattere le erbe infestanti, gli insetti nocivi e le malattie delle piante? La riposta sembra venire dall’integrazione fra tecnologie come il monitoraggio basato sull’intelligenza artificiale, la robotica e la biotecnologia di nuova generazione con ecosistemi agricoli sani e resilienti.

One Crop Health e i principi dell’agroecologia

La ricerca dell’Università di Copenhagen Robots, monitoring and healthy ecosystems could halve pesticide use without hurting productivity vuole dimostrare che un’agricoltura più sana è possibile. Hanno partecipato alla ricerca anche l’Università di Aarhus (Danimarca) e il Rothamsted Research del Regno Unito.

Il progetto One Crop Health propone per il settore agricolo la visione olistica del concetto One Health, ovvero una visione che comprenda la salute delle colture, la salute del suolo e la salute dell’agroecosistema. Solo così sarà possibile progettare sistemi più sostenibili di protezione delle colture.

In sostanza, One Crop Health si basa sui principi dell’agroecologia: l’approccio dal basso verso l’alto dovrebbe prevenire le epidemie di parassiti grazie a soluzioni digitali per il rilevamento e la previsione delle infestazioni più tempestive e precise. Novo Nordisk Foundation sostiene economicamente la ricerca con 60 milioni di corone danesi in sei anni.

Leggi anche Agroecologia circolare, la risposta alle domande di protezione dell’ambiente

Oggi si perde il 30% dei raccolti

A causa di erbe infestanti, malattie e parassiti si perde il 30% dei raccolti globali. Una situazione insostenibile, tanto più se pensiamo che la popolazione mondiale è destinata a crescere. Si calcola che entro il 2050 avremo bisogno del 60% di cibo in più rispetto a oggi. Per decenni, gli agricoltori hanno fatto largo uso di pesticidi per contrastare malattie e parassiti, causando un inquinamento drammatico. Per questo l’Unione Europea ha posto l’obiettivo di ridurre i pesticidi del 50% entro il 2030, ma si è scontrata con le dure proteste degli agricoltori.

Per i ricercatori danesi di One Crop Health le persone sane in un ambiente sano hanno meno probabilità di ammalarsi e di conseguenza hanno meno bisogno di cure. Lo stesso discorso vale per le piante: quelle che crescono in terreni sani hanno meno bisogno di pesticidi. La maggior parte degli agricoltori vorrebbe usare meno pesticidi, ma sono frenati dal timore di ridurre la produttività. One Crop Health ha l’obiettivo di dimostrare che diminuendo l’uso di pesticidi è possibile mantenere colture sane, ad alto rendimento e redditizie.

La transizione verde può avere successo solo con un approccio olistico all’agricoltura. I pesticidi sono un’arma spuntata perché per risolvere un problema ne creano altri, che vanno comunque affrontati.

Leggi anche Progetto GOOD, erbe infestanti e agroecologia

I “gemelli digitali” dei campi

Pertanto, i ricercatori ritengono che con ecosistemi sani si riducono erbe infestanti, parassiti e malattie, ovvero le sostanze chimiche devono lasciare il posto alle difese naturali. Esistono anche altri strumenti innovativi: il monitoraggio e la modellazione basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare a capire dove e quando i parassiti devono essere controllati. Inoltre, si può ricorrere a nuove soluzioni come i biopesticidi. Ad esempio, anziché irrorare intere colture i droni mostrano dove esiste un problema e fare quindi interventi mirati.

Il progetto prevede una collaborazione interdisciplinare con il dipartimento di Informatica: basandosi sulle informazioni dei droni saranno creati i “gemelli digitali” dei campi. L’elaborazione di questi modelli servirà a prevedere come si comporteranno i campi, individuare in anticipo i problemi e le relative soluzioni.

Exit mobile version