intervista alla prof.ssa anna Meron
COLLECTION AND
3.4 gli orizzonti della ricerca in aPQuesti dati di campo sono messi in relazione a:
- Caratteristiche del suolo (tessitura, analisi chimico/fisiche, pro- filo)
- Caratteristiche dalla coltura - Sistema irriguo
Tutti i dati raccolti vengono analizzati dal software e in base alla neces- sità del suolo e della coltura, il DSS è in grado di configurare una risposta irrigua-nutrizionale utile e tempestiva. Un esempio di DSS irriguo è Blu- lief sviluppato da Sysman progetti e servizi Srl. Per quanto riguarda le informazioni meteo regionali e la diffusione dei relativi dati, ad uso degli operatori agricoli attualmente sono disponibili on-line diverse piattafor- me di controllo meteorologico, da fonti ministeriali, regionali e private. Altri DSS si occupano ad esempio della difesa dalle malattie. Si tratta di modelli previsionali integrati a colonnine meteo dislocate in campo che forniscono dati in tempo reale, i quali vengono utilizzati per monitorare l’andamento dei fenomeni che concorrono all’incidenza di una certa malattia su una determinata coltura. In sostanza i DSS sono software gestionali che se opportunamente progettati possono aiutare gli agri- coltori agricoli a programmare l’attività produttiva in tutte le sue fasi, dalla preparazione del suolo alla raccolta fino anche alla gestione della distribuzione e alla vendita dei prodotti con relative schede di calcolo contabile. La loro utilità è indiscutibile, come lo è quella di un software gestionale di altro tipo per qualsiasi altra organizzazione. La differenza risiede nel grado di preparazione tecnico/informatica richiesta all’uten- te a monte dell’utilizzo. Fermo restando il bisogno di diffondere nuove conoscenze e competenze tra gli operatori agricoli, anche i sistemi de- vono diminuire i livelli di complessità linguistica, al fine di aumentare l’interattività, l’usabilità e dunque la loro stessa diffusione.
L’agricoltura di precisione è in continua evoluzione; perché essa trovi maggiori applicazioni, è necessario che la tecnologia sviluppi nuovi supporti utili all’analisi e all’elaborazione di dati diversi relativi a: suolo, colture, agenti patogeni, agenti climatici. Subito dopo aver studiato e compreso l’agricoltura di precisione, per questo studio, sono state mes- se a confronto tre discipline diverse: il design, l’ingegneria informatica e le scienze agrarie. Per poter esplorare i campi della ricerca esistenti e futuribili, è stato da me organizzato un incontro esplorativo al quale era- no presenti i proff. Giuseppe Di Giacomo e Andrea Vitaletti per il diparti- mento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale dell’università Sapienza di Roma e il prof. Gabriele Chilosi per il dipartimento per l’in- novazione nei sistemi biologici, agroalimentari e forestali dell’Università degli studi della Tuscia di Viterbo. Riassumo qui i punti fondamentali della discussione.
Ambiti di riferimento della sperimentazione in AP I maggiori ambiti considerati dalla ricerca in AP sono: la difesa dalle malattie, l’irrigazione e la fertilizzazione. Questi sistemi sono basati su modelli previsionali opportunamente tarati sulle caratteristiche del sito, sull’uso intelligente delle risorse e la gestione incrociata dei dati di campo e di macchina. Questi sono sistemi strutturati dei quali esiste un’ampia letteratura sia per quanto riguarda le scienze agrarie sia per quanto riguarda l’informatica. Di fatto, come vedremo, per i sistemi di difesa fitosanitaria occorrono ancora maggiori sperimentazioni e nuovi supporti tecnologici.
Fattori ostativi la diffusione della AP La distinzione tra imprenditore agricolo (IAP) e agricoltore fatta nel capitolo 1 spiega adesso, in ultima analisi, quale sia la differenza sostan- ziale che distingue le due figure. L’agricoltore è qualcuno che coltiva una specie e in qualche modo ne riesce a vendere i prodotti, mentre invece l’imprenditore agricolo è in primo luogo un manager che gestisce in modo ponderato l’equilibrio tra costi e ricavi della produzione, inserito in determinati circuiti di assistenza alla produzione e in altrettanti cana- li di vendita. Per cui, in primo luogo, agricoltore e imprenditore agricolo
sono due figure aventi una base culturale e una preparazione agricola completamente diversa; poi, sono figure che gestiscono patrimoni diver- si (capitale fondiario, capitale di anticipazione e mezzi di produzione). Solitamente gli IAP operano in aziende di medie/grandi dimensioni, mentre gli agricoltori operano su aziende piccole o piccolissime. Il prin- cipale fattore ostativo alla diffusione dalla AP in Italia è rappresentato dal costo di investimento, per cui questi sistemi si trovano solamente in quelle aziende che lavorano colture ad altissimo reddito, cioè sistemi in grado di supportare il costo d’investimento nel breve periodo. Il secondo fattore è la preparazione. La preparazione culturale e la predisposizio- ne all’utilizzo di supporti intelligenti è fondamentale. In precedenza lo abbiamo detto più volte, la naturale ritrosia degli agricoltori alle inno- vazioni impedisce che queste si diffondano velocemente, soprattutto quando i loro vantaggi richiedono un periodo di tempo relativamente lungo. Il terzo fattore è l’economia di scala. Se l’azienda è troppo picco- la, questa non avrà i mezzi di produzione integrati nel modo giusto per poter ottimizzare costi e ricavi. Si tratta di aziende troppo specializzate in alcune colture per ricavare reddito e operano trattamenti in modalità indiscriminata, senza tenere conto dell’importanza del vantaggio de- rivante dall’uso di sistemi e supporti intelligenti, utili alla gestione e al risparmio delle energie e delle risorse. Il quarto fattore è rappresentato dall’impianto normativo. Molto spesso le politiche agricole dei vari paesi tengono poco in considerazione le aziende di piccole dimensioni, avvan- taggiando di più le aziende di medie o grandi dimensioni o le aggrega- zioni e i consorzi. Sebbene questa, di primo acchito, possa sembrare una discriminante, occorre invece dire che solitamente le aziende di medie o grandi dimensioni sono soggette a maggiori controlli e a specifiche regole per l’introduzione dei loro prodotti sul mercato, di conseguenza sono più attente ad osservare le normative; invece, le aziende di piccole dimensioni, data proprio la loro ristretta area di intervento, scelgono spesso di non aderire a determinati dettami normativi. Per compren- dere meglio ecco un esempio pratico: la normativa sull’uso dei pesticidi prevede un indice chiamato Intervallo di sicurezza99, che rappresenta il
periodo di tempo che intercorre tra l’ultimo trattamento e la raccolta. Questo indice è differenziato per pesticida e per coltura e determina il periodo di tempo che occorre alla pianta per metabolizzare il pesticida e schermarsi o guarire dalla malattia. Attendere l’intervallo di sicurezza in alcuni casi significa avere delle perdite nella produzione. Per evitare per- dite o ritardi sulla produzione, l’agricoltore sceglie di non rispettare l’in- tervallo e raccoglie i prodotti prima del termine. Il rischio è che residui di fitofarmaco permangano nei raccolti e di conseguenza vengano im-
tari_uso_corretto.pdf messi nell’alimentazione. In questo caso le normative dovrebbero pre-
vedere l’obbligatorietà dell’utilizzo di sistemi intelligenti per introdurre interventi correttivi di cattive pratiche nocive e sconsiderate. La bozza di PAN100 (Piano Agricolo Nazionale D.L. 150/14-08-2012) prevede l’ob-
bligatorietà della difesa integrata. Per difesa integrata e lotta integrata si intendono tutti quei mezzi di produzione alternativi all’uso di prodotti di sintesi, che possono essere messi in atto allo scopo di prevenire o di ridurre al massimo l’uso dei pesticidi. Per cui, tra questi mezzi alternati- vi, è pensabile l’introduzione di sistemi intelligenti.
Bisogni e richieste della ricerca in AP Come abbiamo visto in precedenza, la ricerca e le sperimentazioni in AP hanno avuto molto seguito per quanto riguarda l’uso dei sistemi GPS e GIS per: la guida assistita, il diserbo selettivo, l’irrigazione e la fertilizza- zione. Attualmente, i maggiori bisogni da me riscontrati, provengono dalla ricerca in fitopatologia. Una prima necessità proviene dallo snelli- mento dei sistemi previsionali delle malattie: si ritiene che l’imprendito- re debba essere in costante aggiornamento per quanto riguarda le con- dizioni che concorrono all’occorrenza di una determinata malattia su una certa coltura. Questo permetterebbe loro di avere in tempo reale i dati utili al controllo e alla gestione dei parametri in campo, al variare dei quali una semplice applicazione da smartphone può notificare l’al- larme, quando se ne presenta la necessità. Da quando questa esigenza è stata riscontrata ad oggi, sono stati già immessi nel mercato applicativi che rispondono a questa esigenza. Ne sono un esempio le applicazioni BASF101. Tuttavia, l’ambito è aperto e in continua evoluzione. Una secon-
da tematica, sempre riferita alla fitopatologia, può essere quella della diagnostica per immagini. Ovvero, sempre utilizzando un’applicazione da smartphone o tablet, avere la possibilità di scattare fotografie diretta- mente sulle parti della pianta che mostrano sintomi di malattia. Questo tipo di analisi permetterebbe all’operatore di riconoscere la patologia e lo stadio a cui essa si trova in quel momento. Attraverso questi dati è possibile trattare tempestivamente e con accuratezza la coltura, ridu- cendo al minimo gli impatti sulla resa e sull’ambiente. Applicazioni simi- li sono attualmente state sviluppate da BAYER102. Questo tipo di software
sarebbero molto importanti per due motivi: il primo, perché fornirebbe agli operatori agricoli degli strumenti facili da utilizzare per riconoscere in tempo le malattie direttamente dai sintomi che presentano le colture non dovendo aspettare l’intervento dell’agronomo; il secondo perché aiuterebbe il lavoro degli agronomi stessi, riducendo la strumentazione e aumentando la precisione, perché questo tipo di applicazioni si basa su dati enciclopedici acquisiti, indici di incidenza e dati storici generali.
100. https://www.politichea- gricole.it/flex/cm/pages/Serve- BLOB.php/L/IT/IDPagina/5743 101. http://www.agricentre.basf. co.uk/agroportal/uk/en/tools/ mobile_tools/disease_id_app/cere- als_disease_ID_app.html - http://www. agricentre.basf.co.uk/agroportal/ uk/en/newsdesk/thinking_series/ cereals_disease_identification.html 102. http://www.bayercropscience. co.uk/tools-and-services/mobile-app/
Avere tutta la conoscenza a portata di mano, snellirebbe di certo molti passaggi e aumenterebbe il grado di precisione nella difesa dalle malat- tie. Sempre per quanto riguarda la difesa o la lotta integrata, un altro in- teressante sistema da sviluppare potrebbe riguardare la lotta biologica. Un sistema in grado cioè di gestire dati utili all’applicazione di bio-agenti ovvero micro-organismi che combattono gli agenti patogeni. Un esempio di lotta biologica può essere rintracciato nella difesa contro il cinipide galligeno del castagno (Dryocosmus kuriphilus Yasumatsu), il quale ha causato ingenti danni nei boschi di castagno in diverse aree d’Europa. La lotta a questo insetto è stata condotta introducendo nell’ambiente il suo antagonista naturale (Torymus sinensis Kamijo). I sistemi di gestione della lotta biologica possono essere utili a conoscere con precisione quando si verificano le condizioni ideali per immettere nell’ambiente i bio-agenti e avere un controllo in tempo reale sui loro effetti. Dal punto di vista della fertilizzazione, invece, sono in atto diverse ricerche sull’uti- lizzo di compost in sostituzione dei fertilizzanti di sintesi. Il compost è un insieme organico di sostanze che mineralizza a una certa temperatu- ra, cioè si decompone in sostanze inorganiche. Avendo a disposizione dati quali: temperatura, umidità e grado di mineralizzazione, è possibile ottenere un modello che indica, per quel tipo di compost, che livelli di mineralizzazione ha avuto a determinate temperature e quali minerali (e in quali quantità) ha prodotto. Questo tipo di modellatore, può aiutare la gestione della fertilizzazione per una determinata coltura e per deter- minate condizioni climatiche. Oltre a queste applicazioni, riguardanti la difesa dalle malattie e la fertilizzazione con compost, un’importante in- novazione in termini di supporti è rappresentata dai sensori di campo. Attualmente, i sensori di campo misurano alcune proprietà biologiche del suolo che vengono poi convertite dal sensore in impulsi elettrici che saranno a loro volta trasmessi ad un server. Per quanto riguarda il con- tenuto di sostanza organica, l’attività microbica e altre proprietà chimi- co-fisiche del suolo non è possibile utilizzare sensori, le analisi vengono ancora svolte in laboratorio a seguito dell’estrazione di campioni. In ge- nerale, i sensori attualmente disponibili sono in grado di esaminare ele- menti biologici contenuti nei liquidi; il suolo invece è solido e alcune ca- ratteristiche come il pH e altri dati fondamentali devono essere studiati per campionatura in laboratorio. Avere biosensori che riescono ad ope- rare all’interno di materie solide, offrirebbe nuove opportunità di studio e ricerca. Un ultimo punto, riguarda lo studio e la progettazione della ro- botica come alternativa alla meccanizzazione; questo tipo di ricerca tro- va anche supporto nei programmi quadro europei, in particolare nel pi- lastro Social Challenges 2 nella voce “Food security, sustainable
agriculture and forestry, marine and maritime water research and bioe- conomy”. L’obiettivo è l’incremento della produttività dell’agricoltura, ridurre il lavoro manuale ed aiutare gli agricoltori a ridurre i costi di produzione, aumentare i livelli di sostenibilità, raccogliere dati più preci- si in campo e ridurre significativamente gli sprechi. Come detto, il dibat- tito sui robot accende diversi nodi ancora insoluti, per quanto riguarda l’etica che dovrebbe regolamentarne l’uso; ma, ancora una volta affermo con positività che la ricerca ha sempre lo scopo di migliorare la realtà e sono più che fiduciosa che progetti di questo tipo saranno sviluppati con approccio cosciente di tutte le problematiche che vi orbitano intorno. A questo punto, la ricerca cominciava ad assumere un corpo semi-solido e le possibilità che le si aprivano davanti erano molteplici e di gran lunga affascinanti. In un primo momento, ho cercato di portare avanti la ricer- ca su un preciso modello previsionale che si occupasse di prevenire una specifica malattia: la Peronospora del pomodoro. Avremmo dovuto ac- quisire i dati storici di incidenza della malattia in un determinato conte- sto rurale e affrontare la riprogettazione dell’interfaccia utente di questo software già esistente. Purtroppo, però, le risorse e i mezzi a disposizio- ne erano insufficienti per poter inoltrare una ricerca che potesse preve- dere anche la sperimentazione in campo del software e diverse sessioni di user testing. Non ritengo che questo sia stato un fallimento, perché in ogni caso, l’iter seguito ha comunque permesso di scoprire nuovi casi e nuovi argomenti a noi precedentemente sconosciuti, ci ha altrettanto consentito di notare che l’innovazione, come detto nel capitolo 1, molto spesso nasce dal basso, da esigenze di settore che si avvalgono di quei pochi strumenti a disposizione dei centri di ricerca. In ogni caso, questo “vicolo cieco” mi ha permesso di toccare con mano un altro aspetto osta- tivo della ricerca. Sebbene vi siano diversi centri di fermentazione di progetti, molti di questi purtroppo restano “congelati” nell’iperuranio delle idee a causa della scarsità delle risorse economiche a disposizione dei centri universitari di ricerca. Anche gli stessi strumenti di finanzia- mento erogati dalla Comunità Europea richiedono processi laboriosi e un gran lavoro di preparazione della domanda di sovvenzionamento, cosa che riduce, se non supera, il tempo a disposizione di un dottorato. Devo però ammettere che il lavoro di coordinamento di tre curricula così diversi, già di per sé, è stato altamente stimolante e formativo e ha dato origine a molte idee, le quali mi auguro, attraverso la pubblicazione di questa tesi, possano essere raccolte e indagate da altri, nutrire cioè la curiosità e lo spirito d’indagine di nuove ricerche ovunque sia possibile attuarle. Il primo obiettivo di una ricerca pioneristica è proprio la disse- minazione della conoscenza che questa porta in luce in contesti dove so-
litamente determinati argomenti non sono mainstream; già a questo li- vello mi ritengo soddisfatta per aver raccolto e suddiviso argomenti di erudizione su nuove frontiere della ricerca in Design. Con questo lavoro invito il lettore ad approfondire tali argomenti e ad avviare nuove ricer- che che partano da questi ragionamenti, generandone di nuovi e, ancor più interessanti intrecci tra Design e Agricoltura. Avendo molto seguito le attività di promozione del programma Horizon 2020 ho, in ultima istanza, scelto di operare nella linea dello sviluppo rurale progettando un nuovo modello di sviluppo e diffusione dell’innovazione sull’agricol- tura di piccola scala, che dimostri che l’uso di strumenti innovativi unita- mente alle linee guida del design rappresentino sia un vantaggio strate- gico sia un vantaggio produttivo nel fronte dello sviluppo rurale sostenibile.