Smart farming e tecnologia per l'agricoltura: sistemi di monitoraggio, trattori autonomi, telematica e dati per le aziende agricole.
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La telematica avanzata per l'agricoltura consiste nel leggere i dati del CAN bus e del GPS di trattori, mietitrebbie e altri mezzi agricoli per sapere in tempo reale dove si trovano, come lavorano e quanto carburante consumano. Synapsis FMX Smart CAN Control di Mative lo fa con il dispositivo Teltonika FMB140 e la piattaforma Synapsis IoT, aggiungendo alert, geofencing e manutenzione programmata sul reale utilizzo dei mezzi.
Solo pochi trattori sono disponibili di fabbrica già pronti per la guida autonoma: i giapponesi Kubota e Yanmar sono stati i primi a offrirli commercialmente in Giappone, seguiti da Monarch Tractor e John Deere. Quasi tutti gli altri produttori stanno sviluppando modelli con guida autonoma opzionale, e la maggior parte dei trattori autonomi e dei prototipi ha ancora una cabina, così da poterli usare come al solito e spostarli da un campo all'altro su strade pubbliche.
IoT e machine learning permettono a un'azienda agricola di risparmiare acqua, energia e denaro: i sensori di umidità del suolo fanno irrigare solo quando serve, i sensori di temperatura e umidità limitano riscaldamento e ventilazione non necessari e i modelli di ML supportano previsioni meteo, gestione delle colture e pianificazione della produzione. Per un'azienda agricola media, le analisi previsionali di Mative dopo un anno indicano il 30% in meno di consumo d'acqua, il 25% in meno di costi energetici, il 20% in più di produzione e il 15% di risparmio sui costi operativi.
I sistemi di allerta in agricoltura monitorano condizioni ambientali, malattie delle piante, parassiti e meteo avverso, e avvisano per tempo gli agricoltori perché possano prendere decisioni informate, migliorare la produttività e ridurre le perdite. Si basano di solito su API di dati meteo come OpenWeatherMap, su modelli di machine learning che prevedono la diffusione delle malattie delle piante e su sistemi di supporto alle decisioni agricole (ADSS) che trasformano i dati di campo in raccomandazioni.
Lo smart farming usa software, sensori IoT e analisi dei dati per ottimizzare le pratiche agricole, migliorare la produttività, ridurre i costi e mitigare gli impatti ambientali. Il software raccoglie e analizza in tempo reale i dati di sensori e macchinari per gestire i dati agricoli, monitorare le colture, ottimizzare l'uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi e prevedere rese e malattie delle piante.