Agricoltura e intelligenza artificiale.
Vantaggi in Viticoltura ed Enologia
L’agricoltura sta vivendo una rivoluzione grazie all’integrazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il calcolo quantistico. Questo articolo esplora come queste innovazioni stanno trasformando la viticoltura e l’enologia, offrendo soluzioni sostenibili e migliorando l’efficienza produttiva.
Quali vantaggi apportano a viticoltura ed enologia il paradigma dell’agricoltura di precisione e i sistemi di rilevazione?
Abbiamo avuto modo di affrontare l’argomento del calcolo quantistico in particolare come i quanti possono essere impiegati nello studio professionale del commercialista. Oggi vogliamo guardare al settore maggiormente impegnato nell’impiego dei quanti; L’agricoltura.
Indice
- Quali vantaggi apportano a viticoltura ed enologia il paradigma dell’agricoltura di precisione e i sistemi di rilevazione
- Cos’è il progetto AGRIART e come anticipa le problematiche agricole con l’early detection
- Il ruolo delle reti neurali nella progettazione del sistema agronomo
- Elementi chiave di ingegnerizzazione del sistema enologico
- Storia del calcolo quantistico
- Perché il calcolo quantistico è più veloce del calcolo CMOS
- D-Wave: il computer quantistico di Google
- Il prezzo di un computer quantistico da desktop
- Conclusione
Quali vantaggi apportano a viticoltura ed enologia il paradigma dell’agricoltura di precisione e i sistemi di rilevazione
Quali vantaggi apportano a viticoltura ed enologia il paradigma dell’agricoltura di precisione e i sistemi di rilevazione?
Abbiamo avuto modo di affrontare l’argomento del calcolo quantistico in particolare come i quanti possono essere impiegati nello studio professionale del commercialista. Oggi vogliamo guardare al settore maggiormente impegnato nell’impiego dei quanti; L’agricoltura.
Cos’è il progetto AGRIART e in che modo consente di anticipare le problematiche agricole puntando sull’early detection?
Grazie al digitale, gli agricoltori possono affrontare problemi come il consumo eccessivo di acqua e pesticidi, il rilevamento precoce delle malattie delle colture, la perdita di biodiversità. Ma l’Agriart dev’essere inclusiva e sostenibile o creerà nuove disparità.
Qual è il ruolo delle reti neurali nella progettazione del sistema agronomico?
L’agricoltura di precisione e le funzionalità di intelligenza artificiale consentono di affrontare con successo la sfida della sostenibilità ambientale e rispondere alle esigenze del mercato.
Per questi motivi, in Italia, stanno aumentando i progetti di ricerca che metteranno a disposizione degli imprenditori agricoli soluzioni che implicano l’utilizzo di tecnologie IoT, intelligenza artificiale e strumenti di machine learning.
Questi sistemi consentono, per esempio, di creare modelli predittivi che aiutano a migliorare il prodotto e permettono la gestione sostenibile delle risorse.
E quali gli elementi chiave di ingegnerizzazione del sistema enologico?
Cos’è il progetto AGRIART e come anticipa le problematiche agricole con l’early detection
Il progetto AGRIART mira a sviluppare soluzioni innovative per l’agricoltura attraverso l’utilizzo di tecnologie IoT, intelligenza artificiale e machine learning. Grazie all’early detection, gli agricoltori possono identificare precocemente malattie delle colture, stress idrico e altre problematiche, intervenendo tempestivamente per minimizzare i danni.
Il white paper, fornito da TopNetwork, illustra i vantaggi che si possono ottenere implementando un piattaforma per l’agricoltura di precisione supportata da tecniche di intelligenza artificiale. Leggendolo, approfondirete questi argomenti chiave:
-
- il vantaggio dell’agricoltura di precisione e delle rilevazioni prossimali
- quali fabbisogni soddisfano le soluzioni di agricoltura 4.0
- numeri e trend del mercato mondiale dell’agricoltura smart
- in cosa consiste e quali vantaggi apporta il progetto AGRIART
- come anticipare le problematiche agricole puntando sull’early detection
- l’addestramento delle reti neurali per la progettazione del sistema agronomico
- gli elementi chiave di progettazione e ingegnerizzazione del sistema enologico
Il ruolo delle reti neurali nella progettazione del sistema agronomo
Le reti neurali artificiali sono utilizzate per analizzare grandi quantità di dati raccolti dai sensori e prevedere trend futuri. Nella progettazione del sistema agronomo, aiutano a creare modelli predittivi che supportano decisioni strategiche, come la pianificazione delle irrigazioni o l’applicazione di fertilizzanti.
Elementi chiave di ingegnerizzazione del sistema enologico
L’ingegnerizzazione del sistema enologico comprende l’integrazione di tecnologie avanzate per monitorare e controllare ogni fase del processo di produzione del vino. Questo include l’uso di sensori per monitorare la fermentazione, sistemi automatizzati per il controllo della temperatura e l’utilizzo di software per la gestione dell’intera filiera produttiva.
Storia del calcolo quantistico
È dagli anni ’80 che gli scienziati si cimentano nello sviluppo del computer quantistico.
Un super elaboratore che sfrutta le leggi della fisica e della meccanica quantistica per superare le barriere dei supercomputer di oggi; aprire nuovi orizzonti per l’intelligenza artificiale.
Già da dicembre 2022 sono stati commercializzati in Giappone i primi computer portatili quantistici al mondo, basati sulla risonanza magnetica nucleare e sul dimetil fosfito.
Nell’aprile 2023 l’Università Federico II di Napoli realizza il primo computer quantistico full stack operante in Italia.
Grazie alla disponibilità sempre maggiore della potenza di calcolo, grazie anche alla possibilità di stimolare il qubit a temperatura “ambiente” in luogo dello zero assoluto intorno ai -260 gradi c.
Il settore che sta traendo maggiore beneficio dall’impiego del calcolo quantistico è L’agricoltura in particolare l’attività viti vinicola.
L’agricoltura di precisione e le funzionalità di intelligenza artificiale consentono di affrontare con successo la sfida della sostenibilità ambientale e rispondere alle esigenze del mercato.
Le moderne soluzioni tecnologiche come sensoristica sul campo o monitoraggio tramite satellite e droni consentono, infatti; di ridurre l’impatto delle attività sulle risorse naturali e sul territorio.
Ottenere anche benefici economici e sociali, in termini di minori costi e riduzione dell’impiego della manodopera.
Per questi motivi, in Italia, stanno aumentando i progetti di ricerca che metteranno a disposizione degli imprenditori agricoli soluzioni che implicano l’utilizzo di tecnologie IoT.
Intelligenza artificiale e strumenti di machine learning.
Questi sistemi consentono, per esempio, di creare modelli predittivi che aiutano a migliorare il prodotto e permettono la gestione sostenibile delle risorse.
Perché il calcolo quantistico è più veloce del calcolo CMOS
I processori tradizionali (CMOS) elaborano dati in modo sequenziale, mentre nel calcolo quantistico i qubit possono eseguire calcoli in parallelo grazie al fenomeno della sovrapposizione quantistica. Questo permette di risolvere problemi complessi in tempi estremamente ridotti. Ad esempio, un problema che richiederebbe 9.000 anni con un computer tradizionale può essere risolto in 36 microsecondi con un computer quantistico.
Mentre i processori canonici (CMOS) si occupano di gestire le masse di dati sempre in maniera sequenziale grazie alle loro caratteristiche di memoria di massa e frequenza di elaborazione.
Nel calcolo quantistico i qubit eseguono tutti i calcoli in maniera ordinata e simultanea.
Immaginiamo una scacchiera del gioco, dove le mosse dei singoli pezzi sono eseguite in maniera sequenziale pezzo per pezzo ed alternata giocatore zero e giocatore 1.
Con il calcolatore quantistico il medesimo gioco sarebbe eseguito in maniera simultanea da entrambe i giocatori e senza sequenziare i pezzi da utilizzare ma impiegandoli tutti contemporaneamente.
Grazie a questa capacità è possibile risolvere un problema matematico da 9000 anni in 36 microsecondi.
Questo è il potere di un computer quantistico, dimostrato attraverso il processore fotonico Borealis della Startup canadese Xanadu.
Le porte quantistiche sono i mattoni elementari per il calcolo quantistico, agendo sui qubit nello stesso modo in cui le porte della logica classica agiscono sui bit per cambiare il loro stato in maniera controllabile.
Il Composer è un’interfaccia utente grafica per la programmazione di un processore quantistico. Pensato come strumento per costruire algoritmi quantistici usando una libreria di misure e porte ben definite (operazioni che cambiano lo stato del qubit).
D-Wave: il computer quantistico di Google
Su cifre di qubit enormemente più elevate si attesta il computer quantistico presentato da Google e dalla NASA, nel Quantum Artificial Intelligence Lab in California, il D-Wave Two, computer quantistico a 512 qubit.
Realizzato in realtà dalla D-Wave Systems di proprietà dell’ex dottorando dell’Università della British Columbia, il quarantenne canadese Geordie Rose (che lavora al computer quantistico già dal 2007), il D-Wave nasce “ufficialmente” nel 2011 come elaboratore a 128 qubit (D-Wave One).
Il D-Wave Two si presenta come un computer quantistico con un processore a 512 qubit. Ognuno dei quali è un circuito superconduttore mantenuto a temperature bassissime (2 o 3 K, -271 Celsius) grazie all’utilizzo dell’elio e ad alcuni dischi di rame.
I quali provvedono sia a dissipare il calore sia a schermare il sistema da eventuali interferenze elettromagnetiche; l’interno del D-Wave si presenta come una grande griglia metallica composta da centinaia di piccoli anelli di niobio (un metallo molto elastico).
Quando la temperatura si alza, la corrente può con uguale probabilità girare in senso orario o antiorario: questa indeterminazione viene sfruttata come unità di informazione usata per svolgere i calcoli.
Il prezzo di un computer quantistico da desktop
I prezzi per i computer quantici variano molto in base al tipo di computer che vuoi acquistare. Ovviamente i computer a molti qubit che vanno super veloci e moltissima potenza di calcolo costano tanto.
Ma se volessimo acquistare un computer quantistico per casa, possiamo sicuramente rivolgerci ad aziende cinesi o internazionali e acquistare computer quantici a un prezzo irrisorio tenuto conto delle potenzialità ma soprattutto degli impieghi.
Con circa 5.000 euro è possibile portare a casa un computer quantico da utilizzare per le nostre attività.
Conclusione
L’integrazione di intelligenza artificiale e calcolo quantistico nell’agricoltura rappresenta una svolta significativa per il settore. Queste tecnologie offrono strumenti potenti per affrontare le sfide della sostenibilità ambientale, migliorare l’efficienza produttiva e soddisfare le esigenze di un mercato in continua evoluzione. Investire in queste innovazioni è fondamentale per il futuro dell’agricoltura e dell’enologia.
Agricoltura e intelligenza artificiale.
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