L’intelligenza artificiale scende in campo al VT-DAY 2026

Dall’elaborazione dei dati in tempo reale alle macchine a guida autonoma e all’interoperabilità in cloud: tutte le novità sull’integrazione dell’IA nel settore agricolo presentate al VT-DAY 2026

Di intelligenza artificiale (IA) ormai si parla in ogni settore, agricoltura inclusa. Se in passato l’agricoltura era di precisione, oggi diventa intelligente. La vera sfida non è più solo raccogliere dati, ma elaborarli direttamente in campo per ottenere reazioni immediate e automatizzate.

 

VT-DAY 2026: IA OPERATIVA IN AGRICOLTURA

Questo cambio di paradigma è stato il filo conduttore del VT-DAY 2026, promosso dalla Rete IDEAgri presso il Digital Automation Lab di Reggio Emilia lo scorso 9 luglio con il titolo “IA operativa in agricoltura: Dato – Collaborazione – Decisione – Azione”.

«Occorre sviluppare architetture intelligenti capaci di azzerare la complessità d’uso per l’operatore, colmando la carenza strutturale di manodopera qualificata attraverso il trasferimento dell’esperienza direttamente a bordo delle macchine», ha sottolineato Alberto Rocchi, direttore della progettazione elettronica di Walvoil e moderatore dell’incontro.

 

L’intelligenza artificiale nelle macchine agricole

OLTRE I DATI TELEMETRICI TRADIZIONALI

Nelle configurazioni tradizionali, i mezzi agricoli comunicano il proprio stato di funzionamento, come i giri motore, i consumi istantanei e la velocità di avanzamento. Tuttavia, questi dati mancano del contesto ambientale circostante. Per colmare questa lacuna, l’architettura di bordo deve introdurre un livello intermedio capace di interpretare lo spazio di lavoro.

 

LE MACCHINE DIVENTANO INTELLIGENTI CON L’IA

«L’intelligenza artificiale deve fungere da livello intermedio, sovrapponendosi all’architettura elettronica esistente della macchina e traducendo i segnali fisici in conoscenza operativa dell’ambiente, ad esempio rilevando ostacoli, contando le piante o identificando fitopatie», ha spiegayo al VT-DAY 2026 Gino Mainardi di COBO Group.

 

IL SISTEMA AI PLUGGED DI COBO

COBO ha sviluppato il sistema AI Plugged, che inserisce un nuovo livello tecnologico sui mezzi esistenti, senza alterarne la struttura. Il sistema si muove sempre in uno spazio operativo entro cui l’algoritmo IA garantisce la massima affidabilità. Dal punto di vista pratico, questa tecnologia si traduce in soluzioni immediate per l’operatore.

 

MONITORAGGIO INTELLIGENTE DEI FUSTI NEI VIVAI

Un trattore che lavora in un vivaio con trecentomila piante non ha più bisogno di una complessa mappatura georeferenziata preventiva per mantenere la traiettoria e monitorare il raccolto. Sfruttando stereocamere capaci di riconoscere le piante, l’AI Plugged gestisce la guida automatica e, contemporaneamente, conta i fusti rilevando quali abbiano superato il diametro minimo commerciale. Al termine del filare, l’operatore visualizza i dati pronti sul monitor, inviando i report direttamente in azienda.

 

ANALISI DELLE RESE IN TEMPO REALE NEI FRUTTETI

Allo stesso modo, su un carro per la raccolta della frutta, l’AI Plugged permette alla macchina di avanzare da sola a velocità ridottissima tra i filari, mentre un sistema di visione artificiale basato su reti neurali analizza le cassette di frutti raccolti in tempo reale. L’algoritmo riconosce la varietà, ne calcola il volume e stima il peso specifico corrispondente, fornendo all’imprenditore un bilancio della produttività mentre il lavoro è ancora in corso.

 

IRRORAZIONE ELETTRICA E DI PRECISIONE CON LANDINI, ZEPHYRO E X-VISION

L’integrazione tra intelligenza artificiale ed elettrificazione delle attrezzature è un ulteriore passo in avanti per ottimizzare le performance del cantiere di lavoro. Lo dimostra l’irroratrice Caffini Zephyro 100% elettrica (48 Volt), abbinata alla trattrice Landini Rex4 Energy che può fornire fino a 10 kW di potenza elettrica.

Oltre alla comodità dell’alimentazione elettrica che consente una fine regolazione dei parametri di lavoro, il cuore pulsante del sistema è il modulo di visione X-Vision, sviluppato da xFarm. L’algoritmo AI esclude automaticamente dal calcolo il suolo e gli elementi estranei alla coltura, traducendo le immagini in comandi immediati per le otto elettro-ventole indipendenti poste sul retro dell’atomizzatore.

«Attraverso stereocamere multispettrali, il sistema effettua una segmentazione dell’immagine in tempo reale, modellando la geometria tridimensionale della vegetazione del filare per modulare il trattamento solo dove è davvero presente la chioma, senza bisogno di mappe di prescrizione precaricate commentato Claudio Modenese di Caffini.

 

AGRICOLTURA INTELLIGENTE: PIÙ SOSTENIBILITÀ E MENO FATICA

Questa precisione millimetrica permette di dimezzare l’uso di agrofarmaci, specialmente nelle prime fasi di sviluppo vegetativo dove il sistema rileva ed esclude istantaneamente i vuoti d’impianto o le fallanze nel filare. L’IA permette quindi di ridefinire radicalmente l’interazione tra uomo e trattore, non solo semplificando la complessità tecnologica a bordo, ma agevolando l’operatore durante il lavoro.

«Se il conducente è sgravato dalla guida del veicolo, può concentrarsi sul risultato dell’operazione e regolare al meglio l’attrezzatura, senza il rischio di danneggiare l’impianto o la trattrice», ha spiegato Francesco Pagani di Argo Tractors.

 

IL SISTEMA ULTRAPILOT DI ARGO TRACTORS

La visione di Argo Tractors si è concretizzata nel sistema UltraPilot. A differenza dei sistemi satellitari, che richiedono ricevitori RTK e mappature preventive del campo, UltraPilot usa sensori a ultrasuoni integrati nella carrozzeria per guidare il trattore tra i filari stretti e preservarlo da tentativi di furto. I sensori scansionano costantemente la parete vegetativa circostante, calcolando la mezzeria e correggendo attivamente lo sterzo per mantenere il veicolo in traiettoria.

«L’interfaccia di bordo è stata semplificata. Attraverso schermate intuitive, l’utente può impostare la distanza desiderata dalle pareti vegetali in metri o disallineare lateralmente il trattore rispetto alla mezzeria del filare per lavorare agevolmente anche in impianti molto larghi», ha aggiunto Pagani.

 

INFRAROSSO: OLTRE I LIMITI DEI SISTEMI OTTICI CLASSICI

Se la visione tridimensionale basata su stereocamere trova la sua applicazione ideale nei vigneti e nei frutteti a velocità moderate, servono tecnologie capaci di operare a velocità di avanzamento superiori, tra i 15 e i 25 chilometri orari, nelle grandi colture estensive in pieno campo. In queste condizioni, la polvere, le vibrazioni e le variazioni repentine della luce solare diretta possono mettere in crisi i sistemi ottici convenzionali.

 

L’INNOVAZIONE DI SPRAY LOGICS

La soluzione sviluppata da Spray Logics affronta questo problema con sensori a infrarossi che misurano la fluorescenza della clorofilla per determinare in tempo reale l’indice di vegetazione. Ciascun modulo sensore montato sulla barra irroratrice integra una propria unità di calcolo dedicata, eliminando la necessità di una sola unità di calcolo centrale più costosa.

«L’infrarosso funziona in qualsiasi condizione climatica, con una latenza di soli 20 millisecondi tra il rilevamento e l’attuazione sulla valvola dello sprayer, garantendo precisione anche a velocità elevate fino a 25 chilometri orari», ha dichiarato Nicola Baldo di Spray Logics.

 

APPLICAZIONI IN PIENO CAMPO E IN FRUTTETO

In pieno campo la tecnologia di Spray Logics consente di identificare singole infestanti, attivando i singoli ugelli della barra, e di misurare la distanza dal suolo per mantenere, per via idraulica, la barra perfettamente parallela al terreno. Nei frutteti i sensori a infrarossi permettono invece di riconoscere la densità dei fiori e modulare il diradamento chimico in modo mirato solo dove il carico fiorale è eccessivo, riducendo l’uso di prodotti chimici e favorendo uno sviluppo equilibrato dei frutti. In questo caso, la tecnologia è ancora in fase di studio.

 

IA, un aiuto concreto per gli agricoltori

Uno dei principali ostacoli alla digitalizzazione dell’agricoltura risiede nel tempo richiesto per l’inserimento manuale delle informazioni nei sistemi gestionali aziendali. Spesso gli operatori percepiscono la compilazione dei registri di trattamento e dei quaderni di campagna come un carico di lavoro aggiuntivo a fine giornata.

 

L’ASSISTENTE VIRTUALE IN CAMPO DI XFARM

Per risolvere questo problema, xFarm ha sviluppato xFarm Agent, un assistente virtuale basato su modelli linguistici IA che si integra direttamente con le più diffuse applicazioni di messaggistica istantanea come WhatsApp, riducendo fino al 70% il tempo di inserimento dati.

«Con l’introduzione di Agent, l’operatore deve solo inviare un messaggio vocale o di testo descrivendo l’attività svolta direttamente dal campo. Ad esempio: ‘Oggi ho fatto un trattamento contro la peronospora nel campo vicino al canale usando due chili di prodotto’. A questo punto l’IA decodifica il messaggio, identifica il campo corretto, seleziona il fitofarmaco dal database e compila la scheda di trattamento», ha spiegato Alfonso De Girolamo di xFarm.

 

ARGO TRACTORS: MANUALI D’USO INTERATTIVI CON L’IA

Questo principio di semplificazione attraverso l’intelligenza artificiale generativa supporta l’operatore anche nella gestione dei mezzi. I trattori moderni sono ormai piattaforme digitali complesse che rendono i manuali corposi e difficili da consultare.

Argo Tractors ha applicato i modelli linguistici addestrati sulla documentazione ingegneristica aziendale per supportare direttamente la rete di concessionari, le officine e gli stessi agricoltori. «L’IA trasforma così il manuale d’officina e d’uso in un agente online interattivo in grado di dialogare con l’utente, supportandolo nell’identificazione del problema e guidandolo passo dopo passo nella risoluzione», ha aggiunto Pagani.

 

PIANIFICAZIONE STRATEGICA SENZA SENSORI FISICI

Mentre l’elaborazione sul campo supporta le decisioni immediate a bordo macchina, la pianificazione strategica delle risorse – come l’acqua – può avvalersi di modelli predittivi capaci di simulare l’andamento idrico di interi appezzamenti. Tali modelli non richiedono investimenti in sensori fisici nel terreno, spesso costosi, fragili e difficili da posizionare correttamente in presenza di suoli disomogenei.

 

IL MODELLO DI BILANCIO IDRICO DI VAIMEE

La start-up Vaimee, spin-off dell’Università di Bologna, ha affrontato questa sfida sviluppando Agorà, un modello di bilancio idrico predittivo basato sul concetto di Gemello Digitale (Digital Twin). Il sistema incrocia i dati fisici del suolo, ottenuti tramite campionamenti periodici, con i modelli fenologici di crescita della pianta e le rilevazioni meteo radar-satellitari.

«Il vero cambio di paradigma tecnologico non è ridurre l’uso dell’acqua, ma creare un sistema il più efficiente possibile che sfrutta l’effettiva risorsa disponibile in base alle reali necessità della coltura», ha spiegato Luca Roffia di Vaimee.

 

Gestione dati: spazi condivisi e interoperabilità in cloud

La coesistenza in azienda di parchi macchine multimarca e sistemi informatici di brand diversi costringe l’agricoltore a destreggiarsi tra diverse piattaforme cloud proprietarie. Per superare questa frammentazione, è necessario adottare sistemi in grado di standardizzare i flussi di dati per renderli immediatamente accessibili.

 

PROGETTO CEADS: VALORIZZAZIONE E DIFFUSIONE DEL DATO

La Commissione Europea promuove lo sviluppo di spazi comuni di condivisione dati in agricoltura con il progetto CEADS (Common European Agricultural Data Space). L’obiettivo è creare un’infrastruttura sicura in cui gli enti pubblici e i privati delle aziende agricole possano scambiarsi dati e informazioni in modo standardizzato e trasparente.

«Ci sono tanti dati nel mondo agricolo, ma il vero problema è come accedervi e come premiare chi li raccoglie ed effettivamente li usa. Di questo si occupa il progetto CEADS: creare infrastrutture dedicate e percorsi di condivisione standardizzati per mettere a disposizione dati pronti all’uso», ha sottolineato Raffaele Giaffreda della Fondazione Bruno Kessler, partner del progetto.

 

AGIN: VERSO UNO STANDARD DI INTEROPERABILITÀ PER I DATI

Sempre in questa direzione si muove l’iniziativa AgIN (Agricultural Interoperability Network), promossa dall’Agricultural Industry Electronics Foundation AEF. Risposta pratica al problema delle flotte miste, AgIN definisce una rete che connette in sicurezza i cloud dei diversi costruttori di macchine agricole.

«Sempre più agricoltori gestiscono flotte multimarca: l’obiettivo non è più limitarsi a raccogliere dati in cloud isolati, ma garantire l’accesso trasversale in ogni sistema utilizzato in azienda. AgIN mira a replicare quanto fatto in passato dall’Isobus, standardizzando e rendendo interoperabili non solo i mezzi, ma l’intero flusso dei dati agricoli», ha commentato Andrew Olliver, presidente di AEF.

 

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Nella foto di apertura, da sinistra: Alberto Rocchi, direttore della progettazione elettronica di Walvoil, e Andrew Olliver, presidente dall’associazione internazionale Agricultural Industry Electronics Foundation, al VT-DAY 2026.