Connect with us

Ciao, cosa stai cercando?

Food Affairs

SOSTENIBILITÀ

Sgambaro primo in Italia a utilizzare intelligenza artificiale per migliorare qualità e resa del grano, lancia il progetto “I Field Good”lancia

Aumentare la resa e la qualità del raccolto del grano, assicurando al contempo un’agricoltura sostenibile in un contesto di cambiamenti climatici. Analizzare le principali regioni di produzione agricola, anticipando i dati sulla produzione attesa, quantità e qualità della produzione. Calibrare i fertilizzanti nell’ottica di ridurre l’impatto ambientale. Sono questi gli obiettivi che animano il progetto “I Field Good. Tutto filiera liscio”, realizzato per la prima volta in Italia da Sgambaro, lo storico pastificio trevigiano conosciuto nel mondo per la sua pasta d’eccellenza prodotta con grano duro 100% italiano.

Creato in collaborazione con Cybeletech, azienda francese specializzata nello sviluppo di tecnologie digitali applicate al mondo agricolo e vegetale, il progetto pilota, che ha preso il via con la semina del 2021 nell’ottobre scorso, si articolerà lungo un arco temporale di due anni fino al raccolto del 2023, andando a monitorare per ben due volte il ciclo completo di produzione del grano.

“Da anni siamo al fianco degli agricoltori che consideriamo veri e propri partner”, racconta Pierantonio Sgambaro, presidente del pastificio. “Metteremo a disposizione una delle tecnologie più avanzate nel settore, in grado di raccogliere un patrimonio di dati importantissimi per dare un supporto concreto agli agricoltori e alle cooperative con cui lavoriamo, in un momento di grandi sfide determinate dall’esigenza di avere colture sempre più sostenibili e dall’emergenza climatica di questi ultimi mesi, che ha ridotto i raccolti per via della siccità. Non ultimo, la crisi internazionale del settore e il rincaro delle materie prime. La possibilità per l’azienda e per i nostri fornitori di monitorare la resa media e la qualità della produzione ci consente di ottenere i migliori chicchi per produrre una pasta ottima sotto ogni punto di vista”.

ANALISI PREDITTIVA PER VALORIZZARE LA PRODUZIONE: I VANTAGGI DELLA PIATTAFORMA

La piattaforma messa a disposizione da Sgambaro analizza le principali regioni di produzione agricola, riconoscendo automaticamente gli appezzamenti seminati a grano duro, quando è in fase di crescita (levata). Grazie all’utilizzo di tecnologie di geolocalizzazione e modelli meccanicistici di analisi che sfruttano l’intelligenza artificiale e i big data, emersi dai rilevamenti satellitari e meteorologici, si riesce a ottenere un’analisi predittiva, o meglio una stima accurata dell’andamento produttivo atteso, anticipando valori importanti per il settore, come la resa per ettaro e il contenuto proteico del grano.

I vantaggi sono molteplici: la piattaforma consente di valorizzare al meglio la produzione dei terreni in stretto collegamento con il pastificio veneto, di dosare con maggior precisione i fertilizzanti per potenziarne la resa, riducendo al minimo gli input che non vengono sfruttati dalle piante, con un impatto positivo sull’ambiente e sui costi. Inoltre, comprendere e anticipare le quantità e la qualità della produzione permette di garantire al meglio l’approvvigionamento di grano “locale” e di organizzare nel modo più funzionale la logistica di raccolta e lavorazione, preservando le proprietà organolettiche del grano ricavato da ogni appezzamento.

Advertisement. Scroll to continue reading.

In allegato il comunicato con tutte le informazioni relative al progetto e le immagini che riguardano le rilevazioni della piattaforma. Nell’immagine in allegato la rilevazione delle parcelle a grano duro del 2022 e la rilevazione legata alla stima attesa del tenore proteico del grano nel 2022 relativo alle parcelle della Cooperativa La Pineta, presenti a Cerignola.

Cliccando qui si possono trovare altre immagini in alta risoluzione relative al rilevamento della piattaforma e l’immagine del Presidente Pierantonio Sgambaro, artefice del progetto

Food ESG Affairs

TM

Food ESG Affairs

Articoli correlati

-