Obiettivi
Realizzare e validare il prototipo di un indicatore quantitativo di rischio agro-climatico per i mercati di mais, frumento tenero, caffè e seme di girasole, raggiungendo un TRL 7. Il progetto si articola in cinque work package:
- raccolta e post-processing di dati satellitari e di rianalisi meteorologiche;
- costruzione del framework di previsione meteorologica con visibilità fino a 12/18 mesi;
- identificazione di cluster e scenari previsionali;
- sviluppo di indici agro-climatici;
- realizzazione e validazione dell’indicatore prototipale sul periodo 2022-2025. Durata prevista: 11 mesi.
Sfida iniziale
Le aziende del settore agrifood sono fortemente esposte alla volatilità dei prezzi delle materie prime agricole. Gli strumenti previsionali esistenti si basano su metodologie qualitative (sondaggi e valutazioni on-site), aggiornate al massimo con frequenza mensile e non direttamente correlate alle previsioni meteo.
Manca la capacità di considerare previsioni meteo con orizzonte sufficientemente ampio su scala globale. Ne deriva l’assenza di strategie di mitigazione del rischio efficaci e tempestive.
Soluzione
Per rispondere alla sfida iniziale, il progetto sviluppa un indicatore prototipale di rischio agro-climatico che integra previsioni meteorologiche stagionali generate con modelli AI e i fondamentali di produzione delle materie prime, restituendo con anticipo fino a 12/18 mesi la probabilità di superamento di soglie meteo-climatiche critiche con impatto sui prezzi.
La soluzione:
- sfrutta dataset satellitari, di rianalisi e indicatori agro-climatici globali;
- impiega algoritmi di clustering per individuare scenari di riferimento;
- sviluppa uno schema ibrido di deep learning che combina un modulo ricorrente per trend e stagionalità con un modulo ad alberi decisionali per le relazioni non lineari.
L’indicatore è validato sui dati reali 2022-2025 per il mercato italiano.
Benefici
CropCast si traduce in vantaggi misurabili per tutti gli attori esposti al rischio agro-climatico:
- Previsioni e indicatori real-time, tempestivi e quantitativi, con maggiore precisione rispetto agli strumenti attuali
- Possibilità di anticipare gli impatti del meteo sui prezzi con frequenza anche giornaliera
- Ottimizzazione delle scelte di acquisto e vendita lungo tutta la filiera agrifood
- Supporto a strategie di hedging più accurate per la gestione della volatilità
- Nuove opportunità per operatori finanziari, bancari e assicurativi (rating, polizze parametriche)
- Incremento della resilienza e della competitività della filiera agroalimentare
Il ruolo di IFAB
IFAB ha ricoperto un duplice ruolo: finanziatore del progetto, selezionato nell’ambito delle proprie linee di investimento in ricerca e innovazione per il suo valore scientifico e applicativo, e partner tecnico attivo nello sviluppo delle metodologie di intelligenza artificiale alla base dell’indicatore di rischio agro-climatico.
Sul piano tecnico, il contributo di IFAB ha coperto l’intero arco metodologico del progetto. La base informativa è stata costruita armonizzando dataset satellitari, dati di rianalisi e indicatori agro-climatici globali, integrati con previsioni meteorologiche stagionali generate da modelli di intelligenza artificiale su un orizzonte di dodici-diciotto mesi. Su questi dati, algoritmi di clustering hanno consentito di individuare scenari di riferimento per interpretare la variabilità delle condizioni agro-climatiche sui mercati del mais, frumento, caffè e girasole. Il cuore del sistema è un’architettura ibrida di deep learning che combina un modulo ricorrente per la cattura di trend e stagionalità con un modulo ad alberi decisionali per le relazioni non lineari.
La partecipazione a CropCast ha permesso a Fondazione IFAB di rafforzare competenze all’incrocio tra previsione climatica, modellazione di serie temporali e analisi del rischio finanziario su mercati delle materie prime.
Per informazioni rivolgersi a: projects@ifabfoundation.org
