Smart Innovation Farm: Big Data for an intelligent orchard

Alte competenze Marconi 2021

Abstract

Stato corrente in cui il progetto s’inquadra. Il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione (DEI) ha avviato da circa 5 anni una collaborazione con il Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-Alimentari (DISTAL) per un progetto congiunto di robotica agricola e digitalizzazione di ambiti agrari con lo scopo di automatizzare alcune operazioni di campo (come irrorazione, diradamento e trinciatura) e monitorare in modo continuativo parametri critici di campo utili a svolgere operazioni di agricoltura di precisione. La collaborazione, che trae forza anche dal progetto Dipartimento di Eccellenza in capo al DEI, ha portato alla realizzazione di un frutteto sperimentale presso la sede di Cadriano del DISTAL e alla progettazione e costruzione di primi sistemi robotici per l’automatizzazione del frutteto e la raccolta di informazioni massive. Più nel dettaglio, è stata sviluppata una piattaforma robotica terrestre con funzionalità di navigazione autonoma nei filari del frutteto che, oltre ad eseguire le operazioni di campo prima citate, permette una raccolta massiva di informazioni (tra le quali immagini e video) per i diversi stadi evolutivi delle colture analizzate. Inoltre, i frutteti sperimentali sono stati equipaggiati con un sistema di raccolta dati in termini di umidità e temperatura (suolo e terreno), irraggiamento e accrescimento frutti, complementando quindi la raccolta mobile del sistema robotico con un sistema di raccolta statico di campo. Il punto di partenza è quindi un’infrastruttura perfettamente operativa a Cadriano in grado di raccogliere H24 dati di campo utili a monitorare il frutteto, generare mappe di prescrizione e quindi eseguire operazioni di agricoltura di precisione. Obiettivo tecnico/scientifico della proposta. L’infrastruttura robotica e di data harvesting sopra descritta rappresenta il contesto operativo in cui s’inquadra l’attività del dottorato di ricerca proposto. L’obiettivo è dare seguito allo sforzo profuso fino ad oggi, che ha portato ad un sistema automatico di raccolta massiva di dati di campo, per realizzare un’infrastruttura software e algoritmica in grado di memorizzare tale quantità di informazioni e analizzarla con l’obiettivo di realizzare mappe di prescrizione utili per finalità di agricoltura di precisione. La mole e l’eterogeneità dei dati presenti connota in modo esplicito il presente progetto in ambito Big Data. Più nel dettaglio l’obiettivo scientifico del progetto è realizzare un’infrastruttura Big Data in grado di fornire gli strumenti e la base di conoscenza necessaria per implementare strumenti intelligenti a servizio dei gestori di impianti agricoli. L’infrastruttura oggetto della borsa di dottorato dovrà affrontare i seguenti ambiti tecnici di sviluppo: Applicazione di metodologie di deep learning basate su reti neurali per la classificazione e riconoscimento oggetti; Applicazione di metodologie di deep learning basate su reti neurali per il riconoscimento di pattern all’interno di serie temporali; Applicazione di algoritmi di computer vision per la stima di parametri morfologici; Sviluppo di sistemi di realtà aumentata / realtà virtuale immersiva per il training degli operatori e l’interfacciamento con sistemi di supporto alle decisioni (DSS); Utilizzo e padronanza dei principali sensori per la raccolta dati (camere multispettrali, termocamere, LiDAR, stereocamere). A livello applicativo, la cooperazione con il DISTAL ha permesso di identificare i seguenti ambiti che rappresenteranno il contesto nel quale le metodologie specificate in precedenza saranno sviluppate: Monitoraggio delle condizioni ambientali e ricerca/sviluppo di modelli di correlazione di questi parametri con la produzione e /o elementi chiave per l’ottenimento di essa. Monitoraggio dello stato di vigore delle piante nel frutteto, utilizzando indici vegetativi e videocamere multispettrali, per gestire in modo preciso la fertilizzazione M

Dettagli del progetto

Responsabile scientifico: Lorenzo Marconi

Strutture Unibo coinvolte:
Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Coordinatore:
ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna(Italy)

Contributo totale di progetto: Euro (EUR) 86.743,44
Durata del progetto in mesi: 36