Gli algoritmi di intelligenza artificiale aiutano a sostenere le operazioni di agricoltura arborea, piantagione e mappatura in tutto il mondo

Una startup di tecnologia agricola SeeTree ha recentemente ricevuto 3 milioni di dollari di finanziamenti da Orbia Ventures, aiutando la startup a realizzare la sua missione di digitalizzare gli alberi coltivati. La società rappresenta una tendenza in crescita nell’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale per sostenere la crescita degli alberi in tutto il mondo.

Alcune delle sezioni più grandi e più redditizie dell’agricoltura perenne sono le colture arboree. Ad esempio, gli alberi di pecan possono produrre raccolti per quasi 150 anni, mentre un frutteto di mele può produrre un raccolto per circa 50 anni. Tuttavia, questi raccolti sono influenzati dalle fluttuazioni delle precipitazioni, dell’erosione del suolo, della temperatura e dell’ambiente in generale. Quando gli alberi sono sottoposti a uno stress significativo, muoiono.

Per garantire la salute delle colture arboree, gli agricoltori devono monitorare la salute degli alberi individuali e prevedere come potrebbero rispondere ai cambiamenti ambientali. Monitorare la salute degli alberi attraverso semplici indagini può essere incredibilmente difficile, poiché gli agricoltori devono tenere conto di molte variabili come le malattie e i cambiamenti climatici, i cui effetti possono spesso essere prolungati e difficili da quantificare. Per rispondere a queste sfide, gli agricoltori stanno ricorrendo a soluzioni tecnologiche che consentono loro di analizzare la salute delle colture arboree e ottimizzare la produzione, consentendo soluzioni meno laboriose e più economiche.

Come riportato da Forbes, SeeTree utilizza algoritmi di intelligenza artificiale supportati da droni, sensori a terra, scienziati dei dati e agronomi per creare un profilo più completo della salute di un albero. La startup attualmente fornisce servizi di digitalizzazione e monitoraggio agli agricoltori di alberi di agrumi, nocciole, mandorle, avocado e olivo. La startup ha l’obiettivo di estendere i suoi servizi agli agricoltori di alberi di pistacchio, palma e eucalipto.

Come spiegato dal co-fondatore di SeeTree, Israel Talpaz, i dati raccolti e elaborati dagli strumenti di scienza dei dati e dai modelli di intelligenza artificiale hanno portato a una riduzione significativa degli alberi che non producono, riducendoli del 50-85%. La capacità di determinare quali alberi sono sotto stress e hanno bisogno di supporto, come l’irrigazione, diventerà ancora più importante negli anni a venire a causa degli effetti dei cambiamenti climatici. Come ha spiegato Talpaz via Forbes:

“I cambiamenti climatici stanno avendo un impatto sugli alberi sotto molti aspetti; il tempo più caldo e estremo richiede protocolli di irrigazione diversi e infrastrutture, nonché livelli di adattabilità più elevati per ogni bosco e fattoria. Inoltre, vediamo aree che tradizionalmente non erano irrigate che soffrono di livelli di stress più elevati poiché gli alberi non possono far fronte senza l’aiuto di irrigazione specifica.”

Gli algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati da SeeTree sono solo un esempio di come l’intelligenza artificiale stia essere utilizzata per gestire la piantagione e la manutenzione degli alberi in tutto il mondo. Sia NASA che Google (GOOGL ) hanno recentemente sviluppato modelli di intelligenza artificiale destinati a quantificare la copertura del canopea degli alberi in tutto il mondo, sulla base di immagini aeree.

Google ha lanciato un’iniziativa chiamata Tree Canopy Lab. La piattaforma è destinata all’uso da parte dei pianificatori urbani, per aiutarli a determinare quali aree della città hanno bisogno di più copertura del canopea degli alberi. Molte città non hanno il budget necessario per valutare con precisione dove sono necessari gli alberi, ma Tree Canopy Lab mira a consentire ai pianificatori urbani di utilizzare variabili come la densità di popolazione, la copertura arborea esistente e la vulnerabilità al caldo estremo per prendere decisioni più informate su dove piantare gli alberi.

Tree Canopy Lab utilizza tecniche di visione computerizzata e algoritmi di intelligenza artificiale addestrati su immagini aeree degli alberi per produrre mappe che mostrano la densità della copertura arborea. Il laboratorio consente agli utenti di identificare i blocchi della città dove potrebbero essere piantati un gran numero di alberi, nonché determinare quali marciapiedi sono vulnerabili a temperature estremamente elevate a causa della mancanza di ombra. Tree Canopy Lab è attualmente disponibile per l’uso a Los Angeles e, secondo Google, lo strumento ha scoperto che oltre la metà di tutti i residenti di Los Angeles vivono in aree con meno del 10% di copertura del canopea degli alberi e che circa il 44% di tutti i residenti vivono in aree a rischio di caldo estremo. Google prevede di portare lo strumento a centinaia di altre città nel corso del prossimo anno.

La NASA sta ora utilizzando immagini aeree ad alta risoluzione e intelligenza artificiale per creare mappe molto precise degli alberi della Terra, inaugurando un nuovo metodo di mappatura degli alberi che ha già catalogato milioni di alberi precedentemente non mappati in biomi aridi e semiaridi in tutto il mondo.

I ricercatori del Centro di volo spaziale Goddard della NASA in Maryland hanno utilizzato algoritmi di apprendimento automatico e immagini aeree ad alta risoluzione per creare algoritmi in grado di mappare il diametro della corona di un albero. L’algoritmo è stato utilizzato per mappare oltre 1,8 miliardi di alberi su un’area di 1.300.000 chilometri quadrati/500.000 miglia quadrate. Gli algoritmi utilizzati dal team di ricerca hanno utilizzato reti neurali convolutive eseguite su Blue Waters all’Università dell’Illinois, uno dei supercomputer più potenti del paese.

Secondo Martin Brandt, autore principale dello studio e professore assistente all’Università di Copenaghen, il processo di etichettatura dei dati di training ha richiesto oltre un anno. Nonostante lo sforzo necessario per etichettare i dati di training, è stato comunque un processo molto più veloce rispetto ai metodi di mappatura tradizionali. Dopo che i dati sono stati etichettati, lo studio ha richiesto solo poche settimane per essere completato, rispetto agli anni che potrebbero essere necessari per mappare gli alberi utilizzando metodi di analisi tradizionali.

I ricercatori ecologici, i conservazionisti e i responsabili delle politiche hanno bisogno di avere conteggi precisi degli alberi all’interno delle aree di interesse. I dati forniti dal modello della NASA saranno utili per determinare come i cambiamenti climatici influenzano gli alberi e le aree boschive nel corso degli anni. Inoltre, determinare come la densità e la dimensione degli alberi variano in base ai cambiamenti delle precipitazioni medie fornirà ai sforzi di conservazione dati importanti sul campo.