C’è una dimensione molto particolare della digital transformation che non si concretizza negli uffici, nelle fabbriche o negli uffici delle Pubbliche amministrazioni e che vede l’integrazione tra i temi dell’agrivoltaico e quelli dell’Intelligenza artificiale. Ci siamo abituati da tempo alla diffusione di impianti fotovoltaici in tanti territori, non solo a copertura dei tetti di abitazioni e imprese ma su porzioni di suolo normalmente utilizzato per l’agricoltura.
C’è stata infatti una fase importante nello sviluppo e nella diffusione delle energie rinnovabili che ha portato alla creazione di impianti creati espressamente con l’unico obiettivo di produrre energia. Questa fase ha sollevato e solleva tuttora tante perplessità e contestazioni in merito al prezzo che “si deve pagare” in termini di consumo di suolo (a questo proposito è nato un importante lavoro che ha esteso le logiche e i parametri di monitoraggio del suolo n.d.r.).
Con l’avvento dell’agrivoltaico è stato possibile individuare e sperimentare delle soluzioni di compromesso e di sintesi tra la produzione di energia rinnovabile e la produzione agrìcola.
Con l’integrazione tra agrivolaico e intelligenza artificiale si inizia un percorso che consente di creare le condizioni per una produzione e un consumo sempre più ottimizzati e intelligenti di energia, con una dinamica che permette di gestire le variabili della domanda con le variabili della produzione evitando o almeno riducendo qualsiasi forma di spreco.
Agrivoltaico e Intelligenza artificiale: quali connessioni
L’agricoltura e l’energia solare non sono mai state così interconnesse come nell’approccio agrivoltaico, una sinergia che promette di portare nuovo valore nel settore primario attraverso l’integrazione dell’energia solare. Queste soluzioni permettono appunto di ottimizzare l’utilizzo del terreno combinando la produzione di energia pulita con quella agricola, riducendo al contempo il consumo di risorse naturali e migliorando la sostenibilità delle pratiche colturali.
L’Intelligenza artificiale sta giocando un ruolo fondamentale in questo processo, non solo facilitando la gestione e l’ottimizzazione dei sistemi agrivoltaici ma anche nel monitoraggio e nell’aumento dell’efficienza produttiva, con una sempre più precisa capacità predittiva sia a livello metereologico e sia in termini di consumi di energia.
Che cos’è l’agrivoltaico
Prima di analizzare il rapporto tra agrivoltaico e intelligenza artificiale conviene fare un piccolo passo indietro e puntualizzare perché e come il concetto di agrivoltaico rappresenti una delle più innovative frontiere nel campo delle energie rinnovabili e dell’agricoltura sostenibile. Questo sistema, che combina la produzione di energia solare fotovoltaica con quella agricola, permette di massimizzare l’uso del terreno garantendo contemporaneamente la generazione di energia pulita e la coltivazione agricola.
Le strutture fotovoltaiche vengono installate ad un’altezza tale che non solo proteggono le colture dagli eccessi climatici, ma permettono anche una normale operatività agricola. L’efficienza di tale sistema non si limita alla sola produzione energetica: contribuisce anche a una significativa riduzione dell’evapotraspirazione, un fattore cruciale in aree soggette a stress idrico.
Agrivoltaico e Intelligenza artificiale: quali impieghi
L’integrazione tra agrivoltaico e Intelligenza artificiale permette di ottimizzare sia la produzione energetica sia quella agricola. Attraverso algoritmi avanzati, l’AI può analizzare una vasta quantità di dati ambientali e operativi, regolando in tempo reale l’orientamento dei pannelli solari per massimizzare l’assorbimento della luce solare senza compromettere la crescita delle colture sottostanti. A fronte di una corretta progettazione nella quale sono coinvolti anche gli agronomi, l’Intelligenza artificiale consente di migliorare la resa delle colture più adatte a questo tipo di coabitazione.
L’AI facilita inoltre il monitoraggio delle condizioni delle colture e del suolo, permettendo un uso più efficiente delle risorse idriche e nutrienti, essenziale per un’agricoltura resiliente e produttiva.
L’ottimizzazione del rapporto tra agrivoltaico e intelligenza artificiale
Il vero valore di una integrazione tra agrivoltaico e intelligenza artificiale dipende dall’ottimizzazione dell’interazione tra i pannelli solari fotovoltaici e attività agricole. La disposizione, l’orientamento e la spaziatura dei pannelli solari influenzano direttamente la crescita e la resa delle colture, rendendo cruciale minimizzare l’ombreggiamento mentre si massimizza la produzione di energia.
Gli approcci tradizionali di ottimizzazione, come la programmazione lineare, sono stati utili in questo contesto ma faticano a gestire la complessità e la dimensionalità dei sistemi agrivoltaici con sempre più variabili da considerare simultaneamente come quelle della temperatura, dell’umidità, della presenza di vento e altri.
L’utilizzo di applicazioni di Intelligenza artificiale e di Machine learning nelle fasi operative e di pianificazione dei sistemi agrivoltaici rappresenta un fattore chiave per la determinazione e in raggiungimento dei risultati definiti. La capacità di analizzare enormi quantità di dati e identificare correlazioni permettono di ottenere preziose intuizioni sulle prestazioni dei sistemi e sui comportamenti delle colture, portando a decisioni basate sui dati per una maggiore efficienza e produttività.
Agronomi: una nuova prospettiva operativa grazie al rapporto tra agrivoltaico e intelligenza artificiale
La coesistenza di pannelli solari fotovoltaici con attività agricole rappresenta una sfida anche per gli agronomi. Questa integrazione richiede pratiche colturali specifiche per massimizzare i benefici di entrambe le componenti. Ecco alcune delle pratiche colturali più adatte all’agrivoltaico.
- Le piante che tollerano l’ombra, come le verdure a foglia verde (lattuga, spinaci) e alcune varietà di erbe aromatiche, sono ideali per crescere sotto i pannelli solari. Queste colture possono prosperare con una luce solare ridotta, beneficiando al contempo della protezione dai raggi solari diretti e dalle temperature estreme.
- L’ombra parziale fornita dai pannelli solari può ridurre l’evaporazione dell’acqua, diminuendo la necessità di irrigazione. In questo senso è importante disporre di dati che consentano di monitorare attentamente l’umidità del suolo per evitare sia l’eccesso che la carenza d’acqua. L’uso di sistemi di irrigazione a goccia può ottimizzare l’uso dell’acqua, fornendo l’umidità necessaria direttamente alle radici delle piante.
- La densità di piantagione è una ulteriore variabile da considerare e deve essere attentamente pianificata per garantire che le piante ricevano sufficiente luce solare e spazio per crescere. Una densità troppo elevata può portare a competizione per la luce e le risorse, mentre una densità troppo bassa potrebbe non sfruttare appieno lo spazio disponibile.
- Occorre considerare e controllare attentamente il fatto che i pannelli solari influenzano inevitabilmente il microclima sottostante, modificando la temperatura e l’umidità. Le pratiche colturali devono essere attentamente monitorate. Sensori e tecnologie di monitoraggio utilizzate per l’agricoltura di precisione possono fornire dati in tempo reale per ottimizzare le condizioni di crescita.
- Intelligenza artificiale e machine learning grazie all’analisi sempre più precisa dei dati climatici unitamente ai dati relativi alla crescita delle piante possono fornire raccomandazioni su misura, migliorando l’efficienza e la produttività.
- La rotazione delle colture infine può migliorare la salute del suolo e ridurre la pressione dei parassiti. La presenza di pannelli solari può modificare le logiche di rotazione e aiuta a mantenere la fertilità del suolo e a prevenire l’accumulo di malattie specifiche delle piante.
Capacità predittiva e pianificazione tra i vantaggi del rapporto agrivoltaico e Intelligenza artificiale
Uno dei vantaggi più significativi dell’Intelligenza artificiale e del Machine learning risiede nelle loro capacità predittive. Analizzando dati storici provenienti da varie fonti, inclusi modelli meteorologici, dati dei sensori, rese delle colture, nonché domanda di elettricità e prezzi di mercato all’ingrosso, questi algoritmi possono prevedere con precisione le prestazioni future che si possono ottenere. Grazie a queste previsioni è possibile prendere decisioni informate riguardo alla selezione delle colture, all’allocazione delle risorse e alla gestione del territorio. La pianificazione proattiva consente agli sviluppatori di mitigare i rischi, ottimizzare l’uso delle risorse e migliorare la sostenibilità complessiva dei sistemi agrivoltaici.
I benefici dell’adozione di sistemi agrivoltaici assistiti da AI sono tangibili sia in termini di efficienza che di sostenibilità. Questa sinergia consente non solo una riduzione dei costi energetici e una maggiore resa delle colture, ma promuove anche una diminuzione della carbon footprint dell’attività agricola. Tuttavia, le sfide non sono trascurabili: l’elevato costo iniziale dell’installazione e la necessità di competenze tecniche avanzate per la gestione dei sistemi AI possono rappresentare ostacoli significativi.
Agrivoltaico, Intelligenza artificiale e adattamento ai cambiamenti climatici
L’agrivoltaico rappresenta anche una importante opportunità di sviluppo di nuove soluzioni per l’adattamento ai cambiamenti climatici. In questo senso ci sono alcuni punti chiave che possono permettere alle imprese agricole di valorizzare in modo ancora più importante gli impegni e gli investimenti in agrivoltaico.
- I cambiamenti climatici stanno alterando i modelli meteorologici, modificano la disponibilità di risorse idriche e creano nuovi vincoli per la produttività agricola. L’agrivoltaico rappresenta una forma di adattamento ad alcuni di questi effetti fornendo ombra alle colture, riducendo l’evaporazione dell’acqua e proteggendo le piante dalle temperature estreme.
- L’Intelligenza artificiale permettendo di analizzare grandi quantità di dati climatici e agricoli è in grado di fornire previsioni accurate e raccomandazioni strategiche. Gli algoritmi di AI possono identificare pattern nei dati meteorologici e suggerire misure di adattamento per proteggere le colture. Questo aiuta gli agricoltori a pianificare meglio le attività agricole e a ottimizzare l’uso delle risorse.
- L’AI consente inoltre di ottimizzare l’uso delle risorse idriche e dei nutrienti, riducendo gli sprechi e migliorando la sostenibilità. I sistemi di irrigazione intelligenti, ad esempio, possono regolare automaticamente l’apporto d’acqua in base alle condizioni del suolo e alle previsioni meteorologiche, garantendo che le colture ricevano la giusta quantità di umidità.
- L’integrazione tra agrivoltaico e Intelligenza artificiale permette di migliorare la resilienza delle colture ai cambiamenti climatici. Attraverso l’analisi dei dati storici e in tempo reale, l’AI può suggerire varietà di colture più resistenti alle condizioni climatiche avverse e ottimizzare le pratiche colturali per massimizzare la resa.
- L’AI infine mette a disposizione maggiori informazioni per la pianificazione energetica e agricola, aiuta a bilanciare la produzione di energia solare con le esigenze agricole con una previsione sempre più precisa della domanda energetica e della capacità di produzione solare, garantendo che l’energia sia disponibile quando necessario e riducendo al minimo l’impatto sulle colture.
Agrivoltaico e Intelligenza artificiale: un percorso verso nuovi green skill
L’integrazione tra agrivoltaico e Intelligenza artificiale rappresenta anche una sfida per le competenze, a tutti gli effetti di Green skill, necessarie per ottenere i migliori risultati. Per realizzare appieno il potenziale di questa sinergia, è essenziale una collaborazione tra agronomi, energy management, sviluppatori e data management
- Gli agronomi sono fondamentali per comprendere le esigenze delle colture e le dinamiche del suolo. Questi professionisti devono selezionare le colture più adatte a crescere sotto i pannelli solari e sviluppare pratiche colturali che ottimizzino la resa agricola. Collaborando con esperti di AI, gli agronomi possono utilizzare dati climatici e di crescita per migliorare le decisioni agronomiche, come la rotazione delle colture e la gestione dell’irrigazione.
- Gli energy manager si devono occupare dell’ottimizzazione della produzione e dell’uso dell’energia. Nel contesto specifico dell’agrivoltaico, devono garantire che i pannelli solari siano posizionati e gestiti in modo da massimizzare la produzione energetica senza compromettere la crescita delle colture. L’Intelligenza artificiale può supportare gli energy manager nell’analisi dei dati di produzione energetica e nella previsione della domanda, consentendo una gestione più efficiente delle risorse energetiche.
- Gli sviluppatori di software e sistemi di AI a loro volta sono essenziali per creare le piattaforme tecnologiche che integrano i dati agricoli ed energetici. Questi professionisti progettano algoritmi che analizzano grandi volumi di dati per fornire previsioni e raccomandazioni. La loro collaborazione con agronomi ed energy manager assicura che le soluzioni tecnologiche siano pratiche e rispondano alle esigenze del settore.
- Il vero valore aggiunto della collaborazione tra queste figure professionali può arrivare dalla comprensione più approfondita delle sfide e delle opportunità che arrivano grazie alla conoscenza sul campo di variabili come il clima, la crescita delle colture e la produzione energetica. Questa collaborazione e questi modelli sono nella condizione di cambiare anche profondamente i processi decisionali delle imprese agricole.
