fonte: visionari.org

L’acquisizione di una startup per la visualizzazione computerizzata accelera l’obiettivo dell’azienda di aiutare gli agricoltori a coltivare cibo a sufficienza per una popolazione mondiale in piena crescita.

 

In un isolato del quartiere SoMa di San Francisco, vicino alla sede centrale di LinkedIn e a decine di startup, un’azienda di 180 anni molto nota per la produzione di trattori ha aperto uno splendente nuovo ufficio nella Silicon Valley. Ma al suo interno, invece di costruire l’ultima app, John Deere si concentra su come utilizzare l’intelligenza artificiale per creare attrezzature agricole in grado di rispondere alle moderne sfide della sostenibilità e della produzione alimentare.

John Deere Labs, che ha aperto le sue porte in primavera, ha fatto il suo primo grande affare il 6 settembre. L’azienda ha speso 305 milioni di dollari per acquisire Blue River Technology, una startup con tecnologia di visione computerizzata e di apprendimento della macchina in grado di identificare le erbacce, rendendo possibile spruzzare erbicidi solo dove necessari. La tecnologia riduce l’uso di sostanze chimiche di circa il 95%, migliorando anche la resa.

È un passo nell’abbraccio di John Deere alla “agricoltura di precisione”, l’uso della tecnologia per mirare alle colture e al suolo per ottimizzare produttività e salute. Il produttore ha iniziato a incorporare aspetti dell’agricoltura di precisione più di due decenni fa, costruendo l’autopilota in trattori molto tempo prima che iniziasse a comparire nelle automobili. Ma i progressi nell’AI implicano che le attrezzature agricole possono ora migliorarsi in modo più significativo.

“Ciò che la tecnologia Blue River ci permette di fare è passare al livello dell’impianto ed iniziare a gestirlo”, afferma Alex Purdy, direttore di John Deere Labs. “Questo avrà un potere di trasformare l’agricoltura sia in termini di rendimento che di costi per i coltivatori”.

Blue River sapeva di aver sviluppato la tecnologia più avanzata del suo genere nel settore, ma ha scelto di collaborare con John Deere per raggiungere il passo successivo. “Era giunto il momento di scalare”, afferma Willy Pell, direttore della nuova tecnologia di Blue River Technology. “Questo significa fare lotti e lotti e lotti di grandi pezzi di metallo. Non si tratta solo di acquistare nuovi server”. Piuttosto che sviluppare il proprio marchio, la startup si è anche resa conto che era sensato collaborare con un’azienda di cui gli agricoltori già si fidavano — anche se John Deere, in particolare, è stato criticato negli ultimi anni per aver venduto trattori ad alto contenuto tecnologico difficili da riparare in autonomia.

La tecnologia sarà commercializzata in primo luogo ai coltivatori di cotone, che lottano per affrontare le erbacce che hanno sviluppato resistenza alle sostanze chimiche negli erbicidi convenzionali. “Ci sono tutti i tipi di erbacce che si sviluppano e che non puoi più uccidere con il Roundup”, dice Pell. Prima, gli agricoltori avrebbero cercato di utilizzare Roundup insieme al cotone “Roundup-ready” progettato per tollerare le sostanze chimiche. Ora, utilizzando la tecnologia della visione computerizzata per identificare e spruzzare solo erbe infestanti, gli agricoltori possono passare ad altri erbicidi, compresi potenzialmente anche gli erbicidi organici ai quali le erbe infestanti non hanno ancora sviluppato resistenza (e che altrimenti potrebbero uccidere il cotone, se fossero irrorati ovunque). Uccidendo le erbacce in modo preciso, i raccolti possono raddoppiare, anche quando l’erbicida si riduce radicalmente. L’azienda prevede di puntare anche ai coltivatori di soia.

Per gli agricoltori, la nuova tecnologia “vedi e spruzza” per gli erbicidi può essere molto interessante perché può far risparmiare denaro producendo una coltura più grande. Ma l’azienda afferma che anche gli agricoltori riconoscono la necessità di alternative più sostenibili. “Si può immaginare che i coltivatori vedano dollari e centesimi quando vedono una riduzione del 95% nell’erbicida, il che li rende chiaramente interessati. Ma con tutto quello che stiamo vedendo nell’ultimo anno, con la resistenza agli erbicidi e alla loro tendenza, questo sta diventando anche un gioco di sostenibilità molto più importante”.

La tecnologia di visione computerizzata e di apprendimento della macchina può essere utilizzata anche in ogni altra fase dell’attività agricola: lavorazione del terreno, semina dei semi nei luoghi ottimali, irrorazione di fertilizzanti o nutrienti e raccolta. Le macchine che raccolgono il mais, per esempio, in genere fanno cadere una percentuale di mais sul terreno. Una macchina con lame in grado di adattarsi dinamicamente alla larghezza di un peduncolo di mais potrebbe aumentare la resa (e ridurre gli sprechi di risorse utilizzate per coltivare il raccolto) semplicemente catturando più raccolto.

Ognuna di queste applicazioni della tecnologia è un modo per contribuire a prepararsi alla crescita demografica globale; ci saranno altri 2,4 miliardi di persone da nutrire nei prossimi tre decenni. Senza cambiamenti nella tecnologia agricola, è improbabile che saremo in grado di coltivare abbastanza cibo per tutti.

“In termini di fornitura, ciò in cui si traduce la crescita della popolazione è che l’offerta alimentare globale dovrà quasi raddoppiare”, afferma Ganesh Jayaram, vicepresidente della tecnologia dell’informazione di Deere & Co. La produttività agricola, dice, ha bisogno di crescere di circa l’1,7% su base annua per soddisfare tale domanda; negli Stati Uniti ora, la crescita è attualmente dell’1% o meno. “Non c’è molto altro terreno da mettere in produzione, quindi quello che dobbiamo fare è fare di più con meno”.

“Il settanta per cento della crescita verrà dalla tecnologia”, dice Purdy, “e dobbiamo farlo nel modo più sostenibile possibile”.

A tal fine, l’azienda continua a sviluppare la tecnologia dei trattori elettrici (il suo prototipo più recente può funzionare per quattro ore prima della ricarica). Continuerà inoltre a cercare nuove startup che si occupano di tecnologia in ambito agricolo e a reclutare esperti di macchine ad autoapprendimento per il suo personale.

“San Francisco è davvero la patria del machine learning e sembra essere il nucleo del luogo in cui si svolge questa attività”, dice Purdy. “Ci siamo trovati, quando stavamo reclutando i candidati esperti in questo ambito, a trascorrere molto tempo qui in giro e ad avere difficoltà a muoverli a Moline o Des Moines, Iowa”.

“Mentre l’azienda ha sviluppato una tecnologia simile a quella di Blue River, l’acquisizione ha avuto più senso che cercare di costruirla internamente. Ci sarebbe voluto molto tempo e avremmo corso molti rischi per cercare di eguagliare il tipo di competenze che questo team porta in ambito agricolo, e pensiamo che il tempo sia essenziale. Si tratta di muoversi rapidamente e di portare queste capacità ad un utilizzo molto più ampio”.


Tradotto in Italiano. Articolo originale: FastCompany


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