Progetti

SowStain: Digital Twins for Precision Agriculture

Un Gemello Digitale per migliorare l'agricoltura

Finanziamento: ICSC Innovation Funds

Tecnologia abilitante: Digital Twin, Geographic Information Systems (GIS), Image recognition

Obiettivi di sviluppo sostenibile

Verrà sviluppato un Digital Twin per studiare e ottimizzare i processi nell’agricoltura di precisione (PA). Gli obiettivi sono:

ottimizzare i sistemi di agricoltura di precisione, imparando dai dati;
gestire in modo efficiente l’acqua e adattarsi in modo efficace agli eventi estremi;
raccogliere dati durante tutte le fasi fenologiche, concentrandosi su: qualità del prodotto, attenzione all’intera catena di approvvigionamento, capacità di ottimizzare le previsioni stagionali in base alle colture, al suolo, alla disponibilità di acqua e ai rischi di patogeni;
riduzione delle problematiche grazie alla condivisione di informazioni.

Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing Big Data e Quantum Computing (ICSC), progetto finanziato dall’Unione Europea – NextGenerationEU – e dal Piano Nazionale Ripresa e Resilienza (PNRR) – Missione 4 Componente 2.

Obiettivi

I punti di forza del progetto sono la qualità del prodotto, l’attenzione all’intera filiera, la capacità di ottimizzare le previsioni stagionali e di fare previsioni basate su colture, disponibilità idrica e rischi di patogeni.

L’obiettivo finale è quello di risolvere i problemi del settore grazie alla condivisione delle informazioni ottenute dal Digital Twin.

Sfida iniziale

La sfida principale è la necessità di sviluppare un sistema in grado di gestire in modo efficiente l’acqua e di adattare la gestione agli eventi estremi per il successo dei processi agricoli.

Questa necessità si accompagna all’impossibilità di condurre prove in campo.

Soluzione

Implementazione di un ambiente Digital Twin per analizzare e ottimizzare i processi nella PA.
Utilizzo dei dati raccolti da sensori, satelliti e droni.
Simulazioni what-if per gestire eventi estremi e migliorare la resilienza delle colture.

Benefici

Miglioramento della resilienza delle colture.
Riduzione dello spreco di risorse e delle emissioni.
Aumento della produzione sui terreni agricoli esistenti.
Supporto ai decisori con strumenti di analisi avanzati.
Contributo all’agricoltura sostenibile e alla gestione delle acque resiliente al clima.

Il ruolo di IFAB

IFAB ha operato come partner tecnico nello sviluppo del progetto. Il lavoro svolto dal team ha preso avvio dalla fase di data engineering, raccogliendo e armonizzando i dati provenienti dalle diverse fasi fenologiche delle colture per costruire una base informativa strutturata e interoperabile. Su questo fondamento è stato progettato e implementato il Gemello Digitale, una rappresentazione digitale dinamica dei processi agricoli capace di apprendere dai dati reali e di simulare scenari a supporto delle decisioni operative.

In parallelo, sono stati sviluppati modelli predittivi per le previsioni stagionali e colturali, in grado di stimare la disponibilità idrica, anticipare i rischi di patogeni e orientare la pianificazione agronomica. Il percorso si è chiuso con la definizione di metodi data-driven per l’ottimizzazione della gestione dell’acqua e per l’adattamento agli eventi estremi, valorizzando le informazioni raccolte lungo l’intero ciclo colturale.

Il progetto ha rappresentato per Fondazione IFAB un’occasione per approfondire l’applicazione di tecnologie di gemellaggio digitale e modellazione predittiva al settore agricolo, maturando esperienza in un dominio in cui la capacità di integrare dati ambientali, agronomici e climatici è destinata a diventare un fattore competitivo sempre più rilevante.