IA e machine learning al servizio dell'agricoltura

La manioca è una pianta coltivata in buona parte del continente africano a causa della sua capacità di resistere alla siccità e di crescere in terreni poco fertili: la sua radice tuberizzata è commestibile e fornisce una fonte di alimentazione per le popolazioni. È la terza più importante fonte di carboidrati per chi vive nei paesi tropicali. Al tempo stesso è però soggetta anche a malattie e pesticidi che possono compromettere il raccolto, anche in modo significativo.

Un team di ricercatori ha realizzato un’applicazione chiamata Nuru (il termine significa “luce” in lingua swahili) che ricorrendo ad algoritmi di analisi delle immagini è in grado di identificare i problemi che affliggono le piante semplicemente inquadrandole con la fotocamera dello smartphone, grazie alle informazioni raccolte in un dataset creato dal gruppo PlanetVillage della Penn State University e sfruttando l’infrastruttura di TensorFlow. È così possibile conoscere con precisione la natura del problema e intervenire di conseguenza con un trattamento mirato. Di seguito un video che illustra l’iniziativa, condiviso da Google sulle pagine del proprio blog ufficiale.

Viene così dimostrata ancora una volta l’efficacia dell’intelligenza artificiale e del machine learning per trovare una soluzione concreta a problemi del mondo reale. Si pensi ai possibili benefici di un’applicazione su larga scala della stessa dinamica e del medesimo approccio: sebbene il software in questione al momento risulti efficace solo per le coltivazioni di manioca, nulla vieta di creare nuovi dataset riguardanti altre tipologie di piante, in modo tale da ottenere informazioni utili a individuare le cure migliori per ogni singola specie.