Un’innovativa soluzione Smart Agriculture per ottimizzare la produzione agricola e accrescerne la redditività avvalendosi delle più avanzate tecnologie Internet of Things. L’ha realizzata in demo e in collaborazione con Olivetti il Joint Open Lab Wave di Catania, uno dei 5 laboratori di ricerca e innovazione creati da Tim all’interno di prestigiosi atenei italiani (Politecnico di Milano, Politecnico di Torino, Università di Trento e Fondazione Bruno Kessler, Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, Università di Catania). Il sistema consente di monitorare le condizioni delle colture attraverso un sistema di sensori a basso impatto energetico, algoritmi predittivi e una piattaforma IoT cloud based.
I sensori dislocati all’interno delle coltivazioni rilevano i parametri di interesse (per esempio temperatura, umidità, irradiazione solare, direzione e velocità del vento e quantità di pioggia) e li trasmettono attraverso la rete mobile di Tim alla piattaforma cloud. Questi dati vengono elaborati e resi disponibili all’utente grazie a un’applicazione mobile fruibile da tablet o pc, caratterizzata da interfacce di facile utilizzo e personalizzabili secondo le esigenze delle diverse filiere produttive. Oltre a consentire il monitoraggio in tempo reale dell’intera rete dei sensori e l’elaborazione dei dati acquisiti, Smart Agriculture fornisce informazioni utili per l’ottimizzazione delle risorse, con benefici in termini di risparmio economico ed energetico, e abilita la ricezione di notifiche da parte dell’utente in caso di superamento delle soglie impostate, permettendo di intervenire tempestivamente in caso di necessità.
Il sistema, che sarà presentato al summit “Seeds & Chips” in programma dall’11 al 14 maggio a Milano, comprende anche il cosiddetto “quaderno di campagna”, uno strumento utile per tracciare tutte le operazioni compiute dalle aziende agricole, dalla semina alla raccolta, garantendo la rintracciabilità delle produzioni e la qualità del prodotto, oltre a funzionalità evolute di “clustering” e “forecasting”, che consentono di evidenziare le zone del territorio con caratteristiche simili e di effettuare previsioni sullo stato della coltura.
