L'intelligenza artificiale al servizio del territorio: il progetto brasiliano riceve il supporto del colosso Nvidia
Un importante rinforzo aiuterà i ricercatori del Rio Grande do Sul a sviluppare nuove tecnologie che utilizzano modelli di intelligenza artificiale (IA) per l'agricoltura di precisione.
Presente sul territorio dal 2017, un gruppo dell'Università Federale di Pampa (Unipampa), in collaborazione con Embrapa Pecuária Sul, può ora contare sul supporto di Nvidia, multinazionale con sede negli Stati Uniti e leader mondiale nei componenti di intelligenza artificiale.
Selezionato per un programma di finanziamento per la ricerca accademica, il progetto Terrapampa Smart Systems: Bridging AI and Livestock ha ora accesso a risorse informatiche all'avanguardia, stimate in 1,2 milioni di R$. Il progetto coinvolge accademici specializzati in informatica applicata, agronomi, veterinari, amministratori e tecnici agricoli.
"Questo finanziamento internazionale rafforza il fatto che siamo all'avanguardia nella conoscenza dell'intelligenza artificiale applicata all'agroalimentare", afferma Sandro Camargo, coordinatore della ricerca del master in informatica applicata dell'Unipampa.
Il modello di intelligenza artificiale effettua il conteggio istantaneo delle zecche sugli animaliUno dei modelli è stato addestrato a contare le zecche sui bovini utilizzando immagini catturate da una telecamera installata nelle aree di movimentazione degli animali.
Oggigiorno, il processo viene solitamente eseguito manualmente da un dipendente della proprietà, il che, oltre a essere dispendioso in termini di tempo e denaro, può comportare errori umani.
Dopo circa sei mesi di addestramento di un modello di intelligenza artificiale, i ricercatori hanno già raggiunto un tasso di accuratezza del 94%. "Questo significa che per ogni 100 zecche presenti sull'animale, l'algoritmo ne rileva tra 94 e 106", spiega Camargo.
Il sistema funziona già sugli smartphone, ma l'idea è di trasferire l'applicazione su un dispositivo che possa essere posizionato nelle aree in cui pascola il bestiame. "Il produttore può distribuirlo in due o tre punti, ad esempio dove gli animali bevono acqua. La telecamera ne rileva la presenza e conta immediatamente le zecche."
Contando e identificando l'animale tramite una marca auricolare, è possibile attivare una notifica per informare della presenza e della quantità di zecche su ciascun individuo. "L'allevatore può impostare una soglia minima, ad esempio di 10 zecche, da notificare."
Su un altro fronte, i ricercatori stanno sviluppando modelli che contribuiscono al miglioramento genetico dei bovini Hereford e Braford. Una possibilità già testata è la selezione di individui meno sensibili all'esposizione solare.
Periodi di eccessiva radiazione solare inducono gli animali a smettere di alimentarsi e a cercare riparo in zone d'ombra, il che influisce direttamente sul loro peso. "Da diversi anni è in corso il miglioramento genetico per dare priorità all'accoppiamento di animali con i cosiddetti 'occhiali', una pigmentazione rossa intorno agli occhi", spiega Camargo.
La quantità di pigmentazione è direttamente correlata alla resistenza di un animale all'esposizione ai raggi ultravioletti, poiché è collegata al carcinoma squamocellulare. Un animale meno sensibile trascorre più tempo al pascolo, aumentando di peso anche durante i periodi di sole.
Attualmente, le valutazioni oculistiche vengono eseguite da tecnici specializzati che visitano gli allevamenti e assegnano a ciascun individuo un punteggio da 1 a 5, dove il primo corrisponde alla completa assenza di pigmentazione e il secondo a un punteggio eccellente. Gli animali con punteggi pari a 4 e 5 sono i più adatti alla riproduzione, poiché producono vitelli più adatti.
"Il problema principale è che gli esperti in genere visitano un allevamento per analizzare fino a 500 animali al giorno. Oltre a richiedere molto tempo, dopo un po' l'occhio umano inizia ad affaticarsi. C'è un problema significativo di incoerenza tra i valutatori", afferma il coordinatore del gruppo di ricerca.
Un modello già adattato al sistema Android consente a un tecnico o al produttore di utilizzare uno smartphone per catturare un'immagine dell'animale e ottenere immediatamente una valutazione del punteggio della pigmentazione oculare, eliminando la possibilità di errori e ottimizzando i tempi di processo.
L'intelligenza artificiale identifica la cheratocongiuntivite e l'anemia bovinaUn altro modello sviluppato dai ricercatori consente la diagnosi precoce della cheratocongiuntivite bovina. Gli animali con cornee e congiuntiva infiammate generalmente non mostrano cambiamenti comportamentali nelle fasi iniziali della patologia, il che significa che la patologia viene identificata solo in una fase più avanzata.
Proprio come il sistema di conteggio delle zecche, un algoritmo sviluppato dai ricercatori di Unipampa ed Embrapa, eseguito su un dispositivo installato sul campo, è in grado di rilevare il passaggio di un animale in un dato luogo e di catturarne l'immagine.
Un'analisi istantanea eseguita da un modello di intelligenza artificiale addestrato è ora in grado di identificare visivamente i segni della cheratocongiuntivite anche in assenza di altri sintomi visibili.
La stessa tecnica, con l'ausilio di un altro modello di intelligenza artificiale sviluppato dal gruppo, consente di rilevare l'anemia negli animali senza dover fotografare direttamente la mucosa oculare di ogni singolo individuo.
"L'idea è che possiamo avere, in qualsiasi punto della fattoria, come in uno scivolo [struttura utilizzata per contenere il bestiame], ad esempio, un minicomputer, delle dimensioni di un cellulare e alimentato da energia solare, che costerà al produttore tra R$ 700 e R$ 800", afferma Camargo.
"Al passaggio dell'animale, il sistema rileverà immediatamente se ha zecche, se è a rischio di anemia, cheratocongiuntivite e diverse altre malattie." Il sistema eliminerebbe la necessità di un tecnico per scattare foto di ogni animale. "È quello che raggiungeremo presto. Tutto sarà automatico", afferma.
Il ricercatore spiega che l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale comporta l'acquisizione di fino a duemila foto di animali presso le stazioni Embrapa e l'elaborazione di ciascuna immagine singolarmente. Questo processo, afferma, ha richiesto settimane o mesi perché richiedeva molte risorse di calcolo.
Grazie all'accesso all'infrastruttura cloud di Nvidia, ogni ora impiegata per addestrare un modello ora richiede circa tre minuti, il che ci consente di testare nuove possibilità applicative, affrontare problemi più complessi e perfezionare gli agenti di intelligenza artificiale.
I modelli vengono anche addestrati per rilevare i parassiti in agricolturaLa stessa tecnologia utilizzata nell'allevamento può essere applicata anche per rilevare specie invasive in agricoltura. Un altro progetto sviluppato nell'ambito del progetto di ricerca riguarda l'identificazione dell'annoni nei pascoli autoctoni, un problema comune nel Rio Grande do Sul.
Questa specie di erba è considerata un parassita nelle proprietà rurali e necessita di una gestione tempestiva per evitare un'infestazione, poiché una singola pianta è in grado di produrre circa 14 mila semi all'anno, con una vitalità del 90%.
I ricercatori stanno già addestrando un modello di intelligenza artificiale per rilevare la presenza dell'erba. La tecnologia può essere replicata anche per altre specie invasive, come l'amaranto. Secondo il coordinatore della ricerca, un'immagine può essere elaborata in tre millisecondi, il che consente l'analisi di circa 350 foto al minuto.
Attualmente, l'accuratezza del modello è di circa l'88%, ma il gruppo sta lavorando per portare l'algoritmo a un tasso di accuratezza del 98%, un risultato che Camargo considera del tutto fattibile con le risorse disponibili. "È solo questione di tempo prima di raggiungere quel risultato."
L'idea è che i prodotti, già testati sperimentalmente sul campo tramite Embrapa, siano presto disponibili sul mercato. "È una tecnologia molto facile da scalare perché si tratta essenzialmente di un software che può essere installato su un telefono Android o su un minicomputer alimentato a energia solare."
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