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GamberoRosso
  • 22 minuti fa

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Trascrizione
00:11Il tema che lega il microclima della chioma al vigneto Smart è certamente anche semplicemente
00:20in termini semantici un tema molto attuale, moderno e proprio per questo ha bisogno però
00:29di essere chiarito proprio anche in termini di etimologia delle parole che vengono utilizzate.
00:40Quindi partiremo anzi oggi con alcune doverose definizioni, cercheremo anche di dare qualche
00:49elemento conoscitivo sull'avvento della viticoltura Smart, la parola Smart anglosassone da questo
00:56punto di vista ha davvero preso il suo pravvento, nel senso che Smart è un approccio di tipo
01:03preciso, di tipo furbo in un certo senso, abbiamo già oggi come ormai in tutti i settori della
01:13vita quotidiana una irruzione di elementi di intelligenza artificiale anche in viticoltura,
01:22vedremo anche rapidamente alcune prime applicazioni, perché esistono già applicazioni addirittura
01:30in commercio che sfruttano dei principi di intelligenza artificiale e poi dovremo anche in qualche misura
01:37fare una chiosa finale per cercare di delimitarne o di individuarne limiti ed eventuali anche
01:47prospettive positive future.
01:52Dicevo definizioni, le definizioni sono molto importanti, è chiaro che il termine microclima
02:01della chioma in qualche misura richiama un concetto di spazialità. Secondo questa classificazione
02:13piuttosto datata, come potete vedere, ma estremamente efficace da un punto di vista della visualizzazione
02:21del concetto, noi possiamo partire da delle grandi macro scale, quindi in questo senso addirittura
02:29un paese o un settore di un paese per arrivare ad una scala regionale, che è una scala di
02:40mesoscala in un certo senso, scala vigneto, quindi scala locale, all'interno del vigneto
02:46il cosiddetto plot, che sarebbe il mio appezzamento, sarebbe quel vigneto che ha quella particolare
02:54giacitura, esposizione che mi consente di avere risultati particolarmente buoni, per arrivare
03:02poi alla micro scala che nella sua accezione più ampia è relativa alla chioma, chioma intesa
03:12come popolazione di germogli che compongono la parte aerea della vite, fino ad arrivare
03:18addirittura alla singola foglia, quindi capite che la scala è amplissima, si parte dall'estremamente
03:27grande per arrivare all'estremamente piccolo, ma è bene avere una chiarezza dei livelli anche in termini
03:37di confronto dell'uno con l'altro. Un esempio se vogliamo assolutamente banale, che ci fa capire
03:49come le differenze in questo caso a livello mesoclimatico, quindi stiamo parlando per esempio
03:59di un vigneto composto da vari appezzamenti che hanno una diversa esposizione, sud oppure
04:06nord. È del tutto evidente che a seconda di come sia l'esposizione del versante principale,
04:14con il modificarsi della pendenza è del tutto evidente che l'esposizione luminosa può cambiare
04:23in maniera assolutamente rilevante e questo occorre tenerne conto, occorre tenerne conto perché
04:33c'è da dire oggi che con la cappa del cambio climatico che incombe, in un certo senso c'è
04:45anche
04:46una rimodulazione di come possono essere considerate delle esposizioni un tempo considerate ottimali,
04:54mediamente sud e sud-est, rispetto a delle esposizioni invece magari un tempo considerate di poco pregio
05:02che però in alcuni ambienti cominciano invece a rivelarsi piuttosto interessanti come alcune esposizioni
05:09a nord. Ecco, mi sono concesso licenza di estrapolare questa vecchissima graficizzazione
05:21da un testo di viticoltura che però ci dà conto anche in maniera molto puntuale di quella che è
05:30l'interazione anche che esiste tra il mesoclima dei siti viticoli e per esempio l'opportunità
05:40di piantare in quel determinato sito un vigneto. Qui c'è per esempio una, chiamiamola una sezione
05:49di paesaggio, mi piace definirla così, che identifica chiaramente un asse nord-sud, quindi
05:57esposizione a sud, esposizione a nord rispettivamente, identifica delle pendenze, identifica un fondo
06:05valle che è il D, identifica una sorta di frangimento che è rappresentato da quella fila che potrebbe
06:14essere assimilato da una fila di cipressi e poi c'è anche un altipiano, diciamo pianeggiante
06:21ma di maggiore altitudine. Ecco, diciamo che qui sarebbe di particolare interesse andare
06:27ad esaminare singolarmente le singole postazioni, quindi da A a H, valutandone poi l'eventuale
06:37idoneità ad ospitare un vigneto. Perché è del tutto evidente che per esempio A e B sono
06:45due belle esposizioni che possono chiaramente ricevere un vigneto, ma è altrettanto evidente
06:53che ci sarà una differenziazione in termini di sommatorie termiche tra quelle che sono
06:59disponibili in A e quelle che sono disponibili in B, presumibilmente maggiori in A rispetto
07:06a B e quindi a quel punto si pone il problema di dire mettiamo il vitigno giusto al posto
07:12giusto, ovvero quello che ha maggiori esigenze termiche lo mettiamo essenzialmente in A, quello
07:20che ha minori esigenze termiche lo mettiamo in B, così come è difficile poter pensare
07:26di poter investire a vigneto il settore D e poi ci sono anche altre considerazioni da fare
07:34in rapporto a tutte le altre lettere minuscole di questo paesaggio e vi assicuro che è una
07:44palestra abbastanza istruttiva per cercare di capire quali sono i fattori che possono essere
07:50predisponenti oppure che si oppongono o che sconsigliano l'impianto di un vigneto in una
07:57determinata zona mesoclimatica. Usare il termine microclimatico in questo caso sarebbe
08:04un po' esagerato, direi mesoclima è la scala giusta. Per esempio abbiamo tutti la percezione
08:14di che cosa vuol dire microclima della chioma, microclima dei grappoli, questa è una genericissima
08:24vita di Sauvignon bianco in cui è stata applicata di tutta evidenza una defogliazione basale completa
08:35e quindi quei grappoli sono stati praticamente esposti alla luce in maniera continuativa e da questo
08:45punto di vista ci si potrebbe, dovrebbe chiedere se questo tipo di intervento anche alla luce delle
08:52prerogative moderne del cambio climatico è ancora un intervento che può avere una sua validità
08:59complessiva o se dovrebbe in qualche misura essere valutato in funzione della crescente valenza termica
09:07del clima a cui ci troviamo di fronte. È del tutto evidente peraltro che come è stato anticipato anche in
09:16un altro
09:17seminario nel momento in cui il microclima si rende sbilanciato, ovvero il microclima tende a provocare
09:29una sovraesposizione dei grappoli, anche delle foglie naturalmente, ma vedete mentre la foglia è tipicamente
09:39un organo traspirante, quindi un organo che ha una funzione specifica di traspirazione mediata dagli stomi e che
09:48quindi è in grado in qualche modo di raffreddarsi, di fare il cosiddetto cooling, la cosa per un grappolo è
09:56impresa mi verrebbe da dire quasi disperata. Perché? Perché il grappolo, l'acino in particolare, è un organo con
10:05elevato inerzia termica, quindi lui si scalda molto rispetto all'ambiente circostante, tende a scottarsi, a sinistra vedete
10:14queste prime macchie più scure che vedete con un effetto di acino lucido sono l'anticamera della scottatura che poi
10:27si appalesa
10:28in maniera evidente in B per poi evolvere negativamente a necrosi in C, questo è un passaggio complessivo che è
10:38tipico
10:38del tipico danno da caldo. Allora l'avvento della viticoltura smart, cosa vuol dire?
10:48Guardate, sinceramente lo spazio che richiederebbe questo tema è davvero sconfinato. Sono, devo dire,
10:59particolarmente affazionato a questo figura, a questo grafico, che in maniera straordinariamente efficace ci fa vivere
11:10l'evoluzione temporale che parte dai primissimi computer. Chi si è laureato come sottoscritto a metà degli anni
11:1980 ricorderà che a quei tempi si cominciavano a vedere i primissimi computer, poi è arrivato internet anni 90 e
11:31poi via via
11:31tutte le altre tecnologie satellitari, sensori, modelli matematici e oggi siamo nell'epoca della realtà aumentata,
11:45dei big data, dell'internet of things e di tantissime altre applicazioni, per non parlare delle guide satellitari
11:55e delle primissime applicazioni di robotica in Vigneto. Si cominciano a vedere i primi robot telecomandati
12:04o autocomandati che agiscono in Vigna. Non c'è dubbio, non c'è dubbio che da un punto di vista,
12:15diciamo,
12:16uno della semplicità e da un punto di vista due del grado di applicabilità, quello che vi sto facendo vedere,
12:25cioè la mappatura di suoli o di vigneti attraverso immagini acquisite da varie piattaforme, può essere il classico
12:39satellite, il classico Sentinel che mi eroga foto periodiche a risoluzione abbastanza ampia, gratuite fra l'altro,
12:52possono essere immagini acquisite da drone, possono essere immagini acquisite da sensori cosiddetti prossimali,
13:00cosa vuol dire prossimali? Vuol dire un sensore semplicemente montato sulla trattrice, che mentre io faccio il mio
13:09trattamento antiparassitario o la mia cimatura, intanto acquisisce immagini in tempo reale e le elabora ormai in tempo reale.
13:21E qual è il risultato? Qual è l'output? Utilizzando le immagini così prese e poi andando a calcolare
13:30vari indici, che possono essere indici di vigoria, di funzionalità, di qualità, io mi faccio una mappatura,
13:38per esempio, di stress idrico, oppure come vedete qui al centro in basso, una mappatura di resa del vigneto,
13:46cioè io so all'interno del mio vigneto, anche piccolo, un ettaro, come si è distribuita la produzione in termini
13:54quantitativi da una zona all'altra, molte volte parliamo di filari anche adiacenti e poi chiaramente c'è anche
14:02tutta quanta una casistica riguarda la mappatura della conducibilità elettrica del suolo.
14:09Dicevo, perché a me colpisce in particolare l'elemento, per esempio, delle mappe di vigore?
14:21Ripeto, per due motivi, ormai commissionare una mappa di vigore è un costo veramente di pochi Euro,
14:33viene fornita una mappa di vigore, per esempio, questa è una mappa di vigore che si riferisce
14:38ad un micro vigneto, neanche un ettaro di superficie sito sui colli piacentini, in basso vedete
14:50all'interno di quelle tre aree, con tre diversi colori, tipicamente le mappe presentano un colore
14:57marrone o rosso per identificare le zone di bassa vigoria, colore giallo per identificare
15:04una media vigoria della vite, colore verde per identificare un'elevata vigoria.
15:10Guardate in realtà in due annate successive conseguenti come la lunghezza del germoglio,
15:19uno dei tanti parametri di vigoria si differenzia bene, si distacca bene tra le varie zone,
15:25soprattutto nel 2013, vedete come sono ben separate. Allora qual è, diciamo, come posso dire,
15:35l'elemento smart di tutto questo? Beh ce ne sono tanti di elementi smart, intanto il primo elemento smart
15:42è molto semplice, il viticoltore che conosce meno a dito la propria azienda, perché ci vive da sempre,
15:51ci cammina, va su e giù per i vigneti, non è che non abbia una percezione se non altro visiva
16:00del fatto
16:01che la vigoria può cambiare anche all'interno di piccoli spazi. Il problema però è che non ha la misura
16:09di questa variabilità, non riesce a misurarla. Una mappa di vigore te la misura in maniera facile.
16:16E allora ricordate quei tre colori con quei tre livelli di vigoria, verde, alto, medio, giallo,
16:24basso, rosso o marrone, che dir si voglia. Bene, allora a quel punto noi in alcune ricerche
16:31siamo andati poi nel vigneto e stando coi piedi a terra questa volta, abbiamo fatto quella che si chiama
16:38una calibrazione al suolo, cioè abbiamo preso delle viti nelle tre zone e le abbiamo caratterizzate,
16:43quanto producono, com'è il grappolo, quanto pesa. E allora qui vedete, vado veramente a dire solamente
16:51alcune cose, ma produzione per vite, la variabilità è enorme, perché si va da 5,9 kg a 3,2
16:59kg.
16:59Se voi la riportate a ettaro, qui si va da 120 quintali a più di 200 quintali per ettaro.
17:06E tutto questo sta succedendo in un vigneto di meno di un ettaro di superficie.
17:12Ma a questo punto domanda chiama domanda, nel senso, a fronte di una differenza così elevata
17:21nella produzione e guardate in particolare chi sono i componenti della produzione che la giustificano,
17:27in particolare il peso del grappolo. Qui avete un peso di circa 300 g che diventa di 180,
17:34quindi allora molto importante e anche guardate la compattezza del grappolo, un indice molto importante
17:40per la sussistibilità ai marciumi che decresce in maniera praticamente lineare con il diminuire della vigoria.
17:47Dicevo, l'impatto sulla qualità? Eccolo. Allora, per gli stessi livelli di vigoria, un lavoro del professor Gatti,
17:59pubblicato ormai sette anni fa. Guardate, questo è Barbera, fra l'altro, qui in basso a destra
18:07è interessantissimo vedere l'alto vigore e il basso vigore alla stessa data. Vedete che sono totalmente diversi,
18:16in cui in particolare si nota già una emissione di femminelle che è veramente irrilevante, ma lo vediamo qui.
18:24Sono tre Brix in più nel basso vigore, un'acidità più bassa, un pH in questo caso abbastanza simile,
18:33ma soprattutto, notate, malico più basso e guardate la differenza in termini di antociani totali e di polifenoli totali.
18:44quasi quasi questi raddoppiano rispetto all'alto vigore. Allora, è del tutto evidente, è del tutto evidente che
18:52siamo di fronte ad un qualche cosa che io, diciamo anche a lezione, mi piace definire il tutto abbastanza rivoluzionario
19:03inaspettato, cosa intendo? Nei nostri studi molti di noi hanno avuto a che fare con la variabilità nel vigneto
19:15e ci è sempre stato insegnato e detto che bisogna minimizzare questa variabilità, la si può minimizzare a partire
19:23dal materiale di propagazione, non è un caso che usiamo cloni per impiantare i vigneti,
19:30cerchiamo di essere il più possibile uniformi in tutte quante le varie operazioni.
19:36purtroppo però, per motivi in parte spiegabili, in parte non spiegabili, noi ci ritroviamo indipendentemente
19:45dalla dimensione del vigneto, con dei livelli di variabilità soprattutto spaziale all'interno dello stesso vigneto
19:53che sono veramente rilevanti. Ma attenzione, in assenza di un approccio smart, questo si manifesta ed è fondamentalmente
20:05un tratto negativo, ma in presenza di approccio smart, noi siamo in grado a quel punto di fare due cose,
20:14perché io questa variabilità, una volta che l'ho caratterizzata, la posso sfruttare, per esempio vendemmie differenziate
20:24e possono anche essere vendemmie meccaniche differenziate, il selective harvesting, oppure ho deciso per esempio
20:34che di quei tre livelli di vigore quello che mi va bene è quello medio? Benissimo, io faccio qualcosa
20:40a livello di tecnica culturale, sia irrigazione che concimazione, per fare in modo che quel livello di basso vigore
20:48diventi medio e quel livello di alto vigore diventi anche lui medio, cioè in poche parole.
20:54io riesco con buona approssimazione a trasformare un elemento fondamentalmente negativo, la variabilità spaziale,
21:06in un elemento positivo, ovvero di redditualità, perché vado a sfruttare meglio quella che è la variabilità
21:18che mi si è sviluppata nel vigneto, ed è molto interessante come concetto.
21:24Una delle tante applicazioni, voglio dire il cosiddetto rateo variabile,
21:32io lo posso applicare a tantissime tecniche, lo posso applicare all'irrigazione, alla concimazione,
21:40lo posso applicare a tecniche di potatura verde, per esempio defogliazione meccanica ad intensità variabile.
21:46Cosa significa? Abbiamo detto anche all'inizio di questo seminario che dobbiamo cercare di evitare
21:54le sovraesposizioni prolungate degli acini alle alte temperature, bene, una macchina defogliatrice a rateo variabile
22:02non defoglia dove non ce n'è bisogno e defoglia dove effettivamente la copertura fogliare dei grappoli
22:10è molto forte e molto intensa. Quindi un concetto di adeguamento in tempo reale, come si suol dire on the
22:19go,
22:20all'inglese di quello che sto facendo. La curiosità è tanta, perché quando si parla di intelligenza artificiale
22:30magari l'immaginario collettivo, la prima cosa che viene in mente c'ha GPT per dire, con tutte le sue
22:40molteplici sfaccettature,
22:43ma volendo rimanere in tema viticolo, che cosa possiamo dire?
22:48Intanto sposo al mille per mille questa frase che è in un libro famoso di intelligenza artificiale
23:01applicata all'agricoltura, che dice nella parte bassa che l'intelligenza artificiale non è l'uomo contro la macchina
23:13in una specie di duello finale, ma è di fatto l'uomo che ha la sinergia della macchina e quindi
23:26che diventa ancora più efficace da questo punto di vista.
23:30Guardate, mi è stato relativamente semplice derivare questa diapositiva in cui sono riportati alcuni dei campi
23:44in tema agrario in cui la intelligenza artificiale può trovare applicazione.
23:50per esempio tutto il remote sensing che ha a che fare con il monitoraggio dello stato di salute delle colture,
23:58i trattori senza pilota, l'intelligenza artificiale per la lotta alle infestanti,
24:07il robottino che va a un certo punto e sente con il suo sistema di visione la presenza dell'infestante
24:16e spruzza il diserbante solamente dove ce n'è bisogno.
24:19Sistemi di irrigazione automatizzata, tutta quanta la robotica.
24:23Vi farò vedere in chiusura di questo seminario un'applicazione che è particolarmente forte da questo punto di vista.
24:32Poi l'utilizzo estremamente ampio del weather forecasting che fra l'altro oggi ha anche la prerogativa del now casting,
24:43cioè quello di avere proprio delle previsioni a strettissimo raggio temporale
24:50per aiutare ancora meglio chi si accende a fare una determinata cosa o a spostarsi in una certa direzione
24:57e così poi tante altre. I chatbot sono anche questi particolarmente famosi e conosciuti.
25:08molte di queste tecniche di intelligenza artificiale lavorano con dei modelli che fanno capo al cosiddetto
25:20machine learning e al big data analytics. Guardate molto rapidamente se osserviamo il diagramma di flusso
25:32che è presentato in questa diapositiva. Si cattura un'immagine, si processa l'immagine, si riconverte l'immagine
25:44in maniera da mettere in evidenza l'oggetto che si vuole studiare e renderlo percepibile rispetto al background.
25:53in questo caso sono delle erbe rispetto alla superficie del suolo. Si fa una trasformazione in grigio per poter
26:03meglio identificare la copertura delle infestanti e poi dopo naturalmente si va a fare la selezione finale dell'immagine
26:16che è quella che viene poi utilizzata per un eventuale braccio operatore che deve andare a diserbare esattamente in quei
26:25punti.
26:30assolutamente fantastico, peraltro veramente futuribile, ma in realtà già un paio di aziende melicole del Piemonte
26:41hanno utilizzato, stanno utilizzando da un paio d'anni questa raccolta da drone delle mele, ci sono due droni, due
26:53batterie di droni
26:54che vanno a diciamo con il braccio operatore che si avvicinano vedete al gruppo dei frutti e con, devo dire,
27:04io ho visto anche
27:05una specie di slow motion di questo video che è disponibile in rete in maniera molto ampia in cui vanno
27:13veramente a discernere il singolo frutto
27:16e sono in grado di applicare quella tipica rotazione che viene applicata nella raccolta manuale, ovvero piccola rotazione in senso
27:27orario
27:28e poi distacco gentile del frutto che viene poi depositato. Allora, in viticoltura, diciamo che cinque esempi per dare anche
27:41un, come posso dire,
27:43un assaggio di quelle che sono le potenzialità, di quelle che sono le potenzialità. Allora, intanto i primi tre esempi
27:56fanno riferimento
27:58ad applicazioni pronte, davvero qualcuno che ascolta questo seminario rimane assolutamente folgorato dall'efficacia di una di queste applicazioni
28:10e dovesse chiedere, ma a chi mi posso rivolgere per cominciare a parlarne, per poterlo provare, noi possiamo fornire risposte
28:22perché i prodotti sono a TRL, il TRL è una sigla che identifica il livello di, ne posso dire, di
28:33maturità merceologica
28:35di un determinato prodotto, Technology Readiness Level, i TRL sono molto alti perché i prodotti sono praticamente in commercio.
28:44Il primo parla di stima dell'angolo fogliare e previsione di stress idrico tramite app, riduzione dosi fungicidi e volumi
28:53di acqua tramite app,
28:56previsione di rischio di stress idrico da Big Data Analytics in assenza di sensori fissi e permanenti,
29:03questo è un'applicazione che si chiama Viti App e che deriva proprio da un nostro progetto che è concluso
29:12ora,
29:12un progetto che si chiamava Big Vite, finanziato dalla regione Emilia Romagna e poi ecco, diciamo,
29:22un futuro prossimo ma neanche così prossimo perché queste cose sono già in una fase piuttosto avanzata,
29:29stima da drone di danni da gelata tardiva o grandine, guardate, un aspetto di straordinaria attualità e di straordinaria importanza
29:40e poi ecco, infine mi concedo anche una specie di prospettiva veramente di medio e lungo periodo,
29:48ma stiamo anche lavorando su un robo per la potatura invernale della vite.
29:55Andando con ordine, in un altro seminario avevo fatto riferimento a questa condizione,
30:01ovvero una foglia di vite che in condizioni diciamo non di stress idrico presenta un angolo fogliare direi del tutto
30:12normale,
30:13come quello che vedete nei riquadri di sinistra, mentre quando lo stress arriva ed è più pesante,
30:20la foglia tende a diventare verticale. Allora è chiaro che la manifestazione visiva da un punto di vista qualitativo è
30:29percepibile,
30:31ma ci si può chiedere è possibile averne una quantificazione e soprattutto è possibile tradurre questa variazione di angolo fogliare
30:41in un qualche indice di stress che possa essere poi applicato? È fatto, nel senso che vedete questa è un
30:52'applicazione
30:55diciamo esclusivamente su mobile, ci si collega posizione vigneto, ci sono due database georeferenziati a cui si può accedere,
31:06sia con i dati di suolo sia con i dati climatici e poi passando sulla parte destra il programma sulla
31:16base di questi dati di partenza
31:18è in grado di calcolare un contenuto idrico del suolo iniziale, è in grado di calcolare anche il cosiddetto LAI
31:27del vigneto,
31:28quindi la copertura fogliare, andando quindi a calcolare anche un bilancio idrico giornaliero e poi a un certo punto si
31:38entra in un probabile
31:41regime di potenziale stress idrico, vedete qui arriva a un certo punto un early warning, cosa vuol dire early warning?
31:49vuol dire attenzione, expected water deficit, potrei trovarmi nella condizione di stress idrico, come faccio a saperlo?
31:58Vado a lanciare l'applicazione che si chiama Pocket Plan 3D che mi fa un'analisi della distribuzione degli angoli
32:07fogliari
32:08e sulla base chiaramente di alcuni calcoli, in alcuni casi un po' complessi, mi dice probabilità elevata di stress oppure
32:18no, stai ancora tranquillo
32:20per esempio vedete questo è quello che abbiamo ottenuto in termini di risposta su due vitigni interessanti
32:29una è la malvasia di candia aromatica, una dei vitigni bianchi autoctoni più importanti dei coli piacentini e uno lo
32:38chardonnay, vitigno internazionale
32:40che non ha bisogno di presentazioni e vedete questo parametro, questo parametro canopy parameter è il parametro legato appunto
32:52alla variazione dell'angolo fogliare e vedete che man mano che questo si abbassa, questo vuol dire che la foglia
33:02diventa
33:03via via più verticale e vedete questo parametro che trovate sull'asse delle X GS è la conduttanza stomatica, cioè
33:12è un parametro
33:13che ci dice guarda che la tua foglia sta chiudendo gli stomi. Allora vedete la relazione lineare è buona
33:21in entrambi i vitigni e io posso dire quando con il laggeggio con la app 3D ti viene fuori un
33:31calcolo che ti è per esempio
33:34diciamo ancora entro 0,6 0,7 è ancora tollerabile, quando andiamo al di sotto e quindi andiamo al di
33:44sotto dei 100 millimoli metro quadro al secondo
33:47il consiglio è quello di regare. Secondo esempio, questo è particolarmente affascinante poiché perché ha a che fare anche con
34:01la difesa
34:02il principio è abbastanza sovrapponibile, un vigneto georeferenziato, scatta un allarme da un punto di vista della probabilità di avere
34:16un'infezione, ci sono dei modelli epidemiologici per i principali funghi che funzionano molto bene, l'apti consente anche di
34:27selezionare
34:28il fungicida più idoneo per quel tipo di trattamento in funzione anche dell'epoca fenologica
34:34ma soprattutto che cos'è che qui manca? Perché capite in un trattamento normale entro in vigneta col mio automizzatore
34:44e tratto
34:44ma attenzione, il trattamento specialmente se precoce riguarda una chioma che ha ancora un volume limitato
34:53come faccio allora eventualmente a dosare la quantità di prodotto in funzione della superficie fogliare effettivamente formata?
35:04ecco allora vedete che l'app ti va a stimare un LAI, un Leaf Area Index, usando lo smartphone
35:13facendo una foto alla chioma con un'inclinazione di 57,5 gradi si riesce ad avere un'idea del LAI
35:21e a quel punto, noto il LAI, si fa una prescrizione di volume e di dosaggio
35:27e poi si può applicare il tutto anche ad una eventuale mappa di vigore
35:33nel senso che poi sapendo dove sono le zone di alto e bassa vigoria
35:37la cosa diventa ancora più precisa
35:41ecco poi a questo qui io sono particolarmente affezionato perché è un nostro prodotto
35:48ripeto progetto PSR Regione Emilia Romagna
35:52ci siamo avvalsi della preziosa collaborazione della società di informatica Latitude di Piacenza
35:59i quali lavorando veramente a stretto contatto con noi
36:04e vedete questo è un dashboard che vi fa vedere l'approccio di Big Data
36:09noi siamo riusciti ad un certo punto a sviluppare questa app
36:16che cosa fornisce ma guardate oggi questa app è collaudata
36:23mi permetto di dire in maniera molto soddisfacente per produrre due tipi di output
36:29una stima di tre principali date fasi fenologiche
36:35germogliamento, fioritura e invaiatura
36:39e una stima della probabilità di incorrere in uno stress idrico
36:45ma vedete che cos'è che diciamo può rendere un'app diversa dall'altra
36:55perché sinceramente se andate sul mercato
36:58veramente ormai il numero di applicazioni che tendono un pochettino a produrre questi output è elevatissimo
37:06e quindi io direi questo
37:09da cliente mi aspetterei
37:12oltre che ovviamente un costo ragionevole
37:15mi aspetterei però due cose
37:18oltre all'aspetto economico
37:20primo vorrei che ci prendesse abbastanza
37:24nel senso che tutto quello che viene modellizzato è chiaramente un output stimato
37:30noi con i modelli non riusciremo mai a duplicare la realtà
37:35noi vogliamo avvicinarci alla realtà
37:37quindi un grado di accuratezza buono
37:41ma soprattutto sapete l'altra caratteristica che molte volte funziona da deterrente totale
37:49nei confronti di certi viticoltori, di certi imprenditori
37:53è cosa mi chiedi per fare girare questo modello
37:58quali sono i dati che ti devo fornire affinché tu possa darmi l'output
38:03e questi dati devono essere il più possibile semplificati
38:09a quel punto se c'è questa semplificazione di partenza
38:14c'è la strada spianata per arrivare anche a avere un livello di gradimento sul mercato rilevante
38:24e infatti vedete vitigno, sistema di allevamento, porta innesto, anno, numero piante per ettore, esposizione, presenza irrigazione, tipo di potatura,
38:34numero filare, lunghezza minima e massima, estensione, spessore e altezza della chioma, distanza sulla fila, tipo gestione del suolo, tessitura
38:42e sostanza organica
38:43vi assicuro che questi sono degli elementi di anagrafe aziendale elementari
38:51sulla base di questi si riesce a dare un output piuttosto preciso
38:58questo è il grafico che ho avuto modo di fare vedere anche in occasione di un altro modulo
39:05semplicemente per richiamare di nuovo l'output
39:09in basso ci sono le curve di evapotraspirazione stimate dal Big Data Analytics
39:15per quello che riguarda vigneto e cotico erboso
39:20mentre in alto c'è il modello vero e proprio
39:23che vi fa vedere come cambia nel tempo
39:26la quantità di umidità presente nel terreno
39:29alla capacità di campo naturalmente
39:32per esempio dopo delle piogge intense
39:35oppure in primavera
39:36e poi tipicamente a scendere
39:39quando siamo nei mesi estivi
39:45andiamo sempre più
39:47diciamo verso il futuro
39:49in questo senso
39:53recentissimamente direi
39:54abbiamo avuto il finanziamento di un progetto PRIN
39:59progetti rilevanti di ricerca nazionale
40:04e stiamo conducendo questo progetto PRIN
40:08con gli amici del CNR di Firenze
40:12IBIMET di Firenze
40:14in particolare il dottor Di Gennaro
40:18e il dottor Matese
40:20e ci stiamo un pochettino
40:22tra virgolette divertendo
40:25nel cercare di individuare
40:29stimare e quantificare i danni
40:32che sono provocati per esempio
40:34da eventi di gelate tardive
40:38ed eventi grandinigeni
40:41e eventi grandinigeni
40:41ahimè sono eventi che ultimamente si verificano
40:46con una frequenza direi molto preoccupante
40:51casistiche anche di più di una grandinata
40:55nella stessa annata agraria
40:57casistiche di gelate tardive
41:00meno frequenti
41:02ma quando arrivano
41:03come si suol dire
41:05picchiano veramente duro
41:06perché mediamente
41:08con un anticipo generalizzato
41:10della fenologia
41:11trovo la vita più avanzata
41:13e quindi più suscettibile
41:15però in poche parole
41:17da drone
41:18è possibile fare più o meno
41:20quel giochetto
41:21che abbiamo visto
41:23parlando all'inizio
41:24di quell'esempio
41:26sulle infestanti
41:27ovvero
41:28vedete
41:29l'immagine
41:31una volta elaborata
41:32è in grado di essere segmentata
41:34in maniera da isolare
41:37prima la parte che riguarda la vite
41:40quindi la superficie fogliare
41:41e poi da isolare
41:44la parte di tessuto fogliare
41:46che ha effettivamente subito il danno
41:49e quindi voi capite
41:51che ecco
41:51questa è un'immagine
41:53che mi permetto di dire
41:54assolutamente impressionante
41:58capite
41:59questo è il vigneto
42:00diciamo non
42:01questa qui è una grandina
42:02sì
42:03non grandinato
42:05fortissimamente grandinato
42:06vedete
42:07con una defogliazione
42:09pari almeno al 70-80%
42:11e guardate
42:13come viene restituita
42:14l'immagine segmentata
42:16questa parte colorata
42:18è tutta la chioma integra
42:19mentre in questi filari qui
42:22vedete che di chioma integra
42:23ce n'è veramente poca
42:25allora
42:25il vantaggio
42:27insomma
42:28è chiaro che i vantaggi
42:29dovranno essere poi commisurati
42:31anche
42:32alle altre considerazioni relative
42:35ovviamente ai costi
42:37ovviamente alle opportunità
42:38però rendiamoci conto
42:41che
42:41quando arrivano questi danni
42:43che fra l'altro
42:44sono estremamente
42:46a macchia di leopardo
42:48nel senso che
42:50all'interno della stessa azienda
42:51ci può essere
42:52il nulla
42:53rispetto ad un danno
42:55veramente molto
42:56molto pesante
42:57ecco ricordiamoci
42:59che da questo punto di vista
43:01chiaramente
43:02avere un elemento
43:03di
43:04posso dire
43:05rilevazione
43:08indipendente
43:09da questo punto di vista
43:10cioè obiettivo
43:11che va a vedere
43:12a quantificare
43:13il tessuto
43:14necrotizzato
43:15è un qualche cosa
43:17di
43:18importante
43:20a mio modo di vedere
43:21proprio perché
43:22la variabilità spaziale
43:24del danno
43:25può essere meglio studiato
43:26a questo punto
43:27direi
43:28a vantaggio
43:28sia
43:29del cliente
43:30sia eventuale
43:31di una compagnia assicuratrice
43:33ecco poi
43:34capite che
43:36siccome non ci si accontenta mai
43:38quando
43:38si utilizzano questi
43:40questi strumenti
43:42nello stesso progetto
43:43noi stiamo anche
43:45lavorando
43:46su quella che è
43:47la seconda parte
43:48dell'applicazione
43:49che
43:50magari
43:51può anche essere
43:52intuibile
43:53cioè quella relativa
43:54al fatto di dire
43:56ma riusciamo anche
43:57a fare una stima
43:58di quella che è
43:59la produzione pendente
44:01in presenza
44:02o in assenza
44:03di danno
44:03e
44:04ovviamente
44:05voglio dire
44:06tutto è fattibile
44:08ci si sta lavorando
44:09ma sarebbe veramente bello
44:11poter stabilire
44:12una correlazione
44:13sia
44:14tra la quantità
44:15di tessuto danneggiato
44:17che la produzione
44:18da un lato
44:19e il
44:19riflesso qualitativo
44:21dall'altro
44:21ecco
44:23qui adesso
44:24vado
44:25veramente
44:26in maniera
44:27rapida
44:28un po'
44:29anche alle conclusioni
44:30e
44:30ecco
44:31vi ho tenuto
44:32in fondo
44:33la cosa più forte
44:35la cosa forse più
44:36avveniristica
44:37che è quella
44:39di una eventuale
44:41potatura robotizzata
44:42invernale
44:43della vite
44:44noi
44:44da 5 anni
44:46ormai
44:46facciamo
44:47abbiamo una collaborazione
44:48con il prestigioso
44:49istituto
44:51tecnico
44:52tecnologico
44:54di Genova
44:54che è
44:56una
44:56diciamo
44:57istituzione
44:58decisamente
44:59all'avanguardia
45:00per quello che riguarda
45:01tutti
45:02diciamo
45:03le applicazioni
45:04di robotica
45:05soprattutto
45:05in campo
45:06medico
45:06militare
45:07ma tantissimi
45:08altri campi
45:09oggi anche
45:09in campo
45:10agrario
45:11e
45:13ecco
45:14qui
45:14sinceramente
45:15voglio dire
45:16l'impressione
45:17che potrebbe
45:19sorgere
45:19insomma
45:20il vecchio
45:20potatore
45:21che porta
45:22la vite
45:22da tempo
45:23immemorabile
45:24ma come fa
45:25lui
45:25a capire
45:26cosa deve fare
45:27ecco
45:27e qui c'è
45:28proprio
45:29vedete
45:29la
45:29come posso dire
45:30l'intelligenza
45:33artificiale
45:34nel senso
45:35che
45:35adesso
45:36senza entrare
45:37chiaramente
45:39diciamo
45:40nei dettagli
45:41però
45:42diciamo
45:43cerco
45:43di darvi
45:44questo tipo
45:45di quadro
45:46lui
45:47inizialmente
45:48non sa nulla
45:49il robot
45:50all'inizio
45:51è stupido
45:51poi
45:53a un certo punto
45:54lo si manda
45:55a scuola
45:55in che modo
45:57lo si manda
45:57a scuola
45:58dandogli
45:59impasto
45:59un numero
46:01di fotografie
46:02che riguardano
46:04vari sistemi
46:06di potatura
46:06viti
46:07di vario vigore
46:08lunghezze
46:09di potatura
46:10diverse
46:10ma sto parlando
46:11veramente
46:11di tantissime
46:13immagini
46:14e
46:15gli si
46:16insegnano
46:17i criteri
46:18per arrivare
46:19progressivamente
46:20al taglio
46:21giusto
46:22nel senso
46:23che lui
46:23prima
46:23dovrà capire
46:24dov'è la vite
46:26ci si mette
46:28di fronte
46:28dovrà capire
46:29dov'è la zona
46:30di taglio
46:31quindi
46:33identificare
46:33le zone
46:34di taglio
46:35e poi
46:35una volta
46:36che avrà capito
46:37riconoscere
46:38i vari organi
46:39vedete
46:39il tralcio basale
46:41il tralcio apicale
46:42su di uno sperone
46:43la porzione
46:44di legno vecchio
46:45la posizione
46:47della gemma
46:48la posizione
46:48dell'internodo
46:49lui
46:50eseguendo
46:51una serie
46:52di istruzioni
46:54in ordine
46:55e pensate
46:56fino ad ora
46:58può ricevere
46:59fino a
47:00sette
47:01tipi
47:02di istruzioni
47:03diverse
47:03progressive
47:04e alla fine
47:05di questo percorso
47:07proprio perché
47:07è una macchina
47:08intelligente
47:09quando lui
47:10fa quell'operazione
47:12non sbaglia
47:13perché
47:14esegue
47:15una
47:16procedura
47:17che l'uomo
47:18gli ha insegnato
47:19ma che lui
47:20chiaramente
47:20per le proprie
47:21caratteristiche
47:22non sbaglia
47:23vi ho fatto
47:25evidentemente
47:26un quadro
47:28se vogliamo
47:29avveniristico
47:30ma
47:30non così
47:32lontano
47:33da alcune
47:34applicazioni
47:35faccio
47:36ancora l'inciso
47:37non è
47:38così lontana
47:40l'epoca
47:40in cui
47:41per esempio
47:42la raccolta
47:44di alcuni
47:45frutti
47:46da consumo
47:47fresco
47:47delicati
47:49tipo
47:49drupace
47:50sararo
47:51robotizzata
47:52questo è un qualcosa
47:53che avverrà
47:54sicuramente
47:55a volte
47:56diciamo che
47:57e qui entro
47:58anche
47:59nell'ultimo punto
48:00di questo seminario
48:02parlando
48:03di prospettive
48:04e limiti
48:04ecco
48:05è chiaro
48:06che
48:06qual è la differenza
48:08per esempio
48:09tra
48:10un'operazione
48:11di potatura
48:12meccanica
48:13e un'operazione
48:14di potatura
48:15robotizzata
48:16la differenza
48:17è
48:18palese
48:19la produttura
48:20meccanica
48:21la si fa
48:22da tanto tempo
48:23ma
48:23è tipicamente
48:24il classico
48:25intervento
48:26non selettivo
48:27che ha poi
48:28bisogno
48:29quasi sempre
48:30dell'azione
48:30dell'uomo
48:31che rifinisce
48:32che lima
48:33che va
48:34a cercare
48:35di abbellire
48:36il salto
48:38di qualità
48:39è che
48:39il robot
48:40fa
48:41un'operazione
48:43classicamente
48:44e tipicamente
48:45selettiva
48:46pensate
48:48voglio dire
48:49ai robot
48:49che intervengono
48:50chirurgicamente
48:51sugli esseri umani
48:52ecco
48:53quindi
48:53dobbiamo fare
48:54questo salto
48:55di qualità
48:56e dobbiamo
48:56chiederci
48:57se alcune
48:58operazioni
48:58selettive
48:59meritano
49:00un approccio
49:02di robotizzazione
49:03per esempio
49:04personalmente
49:05sono sempre
49:07stato
49:07contrario
49:08e
49:09diciamo
49:10in qualche misura
49:11non ho mai capito
49:12coloro
49:14che dicono
49:14per esempio
49:15cominciamo
49:17ad applicare
49:17la robotica
49:18anche
49:19alla vendemmia
49:20dell'uva
49:20ma
49:21non ci vedrei
49:23delle motivazioni
49:24particolari
49:25perché
49:26la vendemmia
49:26meccanica
49:27dell'uva
49:28è ormai
49:28una tecnica
49:29che
49:30se viene usata
49:31la macchina giusta
49:32sul vigneto giusto
49:33al momento giusto
49:34è tipicamente
49:35perfetta
49:36e
49:37dà dei risultati
49:38eccellenti
49:39quindi
49:39personalmente
49:41non ci vedo
49:42una utilità
49:43marginale
49:44la potatura
49:45è una cosa
49:45diversa
49:46allora
49:46andando alle
49:47conclusioni
49:49per darvi
49:51un'idea
49:53di quello
49:54che è stato
49:55come posso dire
49:57l'interesse
49:58della scienza
49:59negli ultimi
50:0199
50:0222
50:0323 anni
50:04in termini
50:06di
50:06agricoltura
50:08di precisione
50:09viticoltura
50:10di precisione
50:11allora vedete
50:12a sinistra
50:14si parla
50:15di
50:15applicazioni
50:17di
50:17agricoltura
50:18di precisione
50:19e numero
50:20di documenti
50:21di pubblicazioni
50:23a destra
50:24si parla
50:24di viticoltura
50:25vedete che
50:25in entrambi i casi
50:26c'è una crescita
50:27esponenziale
50:29esponenziale
50:30ma poi guardate
50:32la ripartizione
50:33scusatemi
50:34la ripartizione
50:36per paese
50:37di queste pubblicazioni
50:39allora vedete
50:40a livello
50:40di agricoltura
50:41di precisione
50:42Stati Uniti
50:43e Cina
50:44la fanno
50:45da padrone
50:46a livello
50:47di viticoltura
50:48di precisione
50:49guardate
50:51qual è
50:51il paese
50:52che comanda
50:54la graduatoria
50:55è l'Italia
50:55che ha pubblicato
50:58più di 130
50:59lavori
51:00che riguardano
51:01la viticoltura
51:03di precisione
51:03seguita dalla Spagna
51:04e dalla Francia
51:05ma anche
51:06ad una certa distanza
51:07questo
51:08ha due giustificazioni
51:10nel mio modo
51:11di vedere
51:11intanto
51:13è chiaro
51:13che l'interesse
51:14per l'argomento
51:15è particolarmente
51:17elevato
51:18ma perché
51:20per esempio
51:21anche solo
51:21rispetto a Francia
51:22e Spagna
51:23in Italia
51:24c'è un interesse
51:26ancora maggiore
51:27io penso
51:29e ritengo
51:30che sia legato
51:32anche proprio
51:33alle caratteristiche
51:35della nostra viticoltura
51:36una viticoltura
51:37di territorio
51:38molto eterogenea
51:39che si sviluppa
51:41su climi
51:42e mesoclimi
51:43molto diversi
51:44con grande
51:45eterogeneità varietale
51:46di forme geometriche
51:48e quindi
51:49voglio dire
51:50una vite
51:51una chioma
51:51molto plastica
51:52che si muove
51:54muovendosi
51:55geometricamente
51:57differenziata
51:58chiaramente
51:59è incline
52:01anche a generare
52:02variabilità
52:03io
52:03personalmente
52:04mi sono dato
52:05questa
52:06spiegazione
52:07personale
52:08e certamente
52:09questo trend
52:10è ancora
52:11in vigore
52:12e peraltro
52:14basta vedere
52:15anche i tipi
52:16di finanziamento
52:17che vengono erogati
52:19diciamo
52:20tutto quanto
52:21il settore dell'agricoltura
52:22di precisione
52:23è un settore
52:24diciamo
52:25ben finanziato
52:26vado a chiudere
52:28con le ultime due cose
52:31molto rapide
52:32ecco
52:33cosa manca
52:35perché
52:36c'è un dubbio
52:38che magari
52:39comincia
52:39ad essere
52:41diciamo
52:42palese
52:43ho appena
52:44finito
52:45di menzionare
52:46un numero
52:46di pubblicazioni
52:47record
52:48in Italia
52:49su queste tecniche
52:50però
52:51attenzione
52:52se noi
52:53immaginiamo
52:53un imbuto
52:55che riceve
52:56tante gocce
52:58e che sono
53:00tutte quante
53:01le gocce
53:01di potenziali
53:03applicazioni
53:03di viticoltura
53:04di precisione
53:06quante
53:07di queste gocce
53:08poi effettivamente
53:09escono
53:10dall'imbuto
53:10cioè quali sono
53:11le applicazioni
53:12che sono
53:13effettivamente
53:14trasferite
53:16poi in vigneto
53:18ahimè
53:19queste applicazioni
53:20sono ancora
53:20molto poche
53:22sono ancora
53:23molto poche
53:24per una
53:25serie
53:26di motivi
53:27un motivo
53:28può essere
53:29il costo
53:30oggettivo
53:31un motivo
53:32può essere
53:33la complessità
53:34specialmente
53:35quando
53:36il nuovo
53:37strumento
53:38non viene erogato
53:39sotto forma
53:40di un servizio
53:41un servizio
53:42che deve
53:43anche sempre
53:44comprendere
53:44la parte
53:45di assistenza
53:46alle aziende
53:46ma soprattutto
53:49a mio avviso
53:50c'è un motivo
53:51per il quale
53:52magari
53:52anzi
53:53due motivi
53:54uno
53:55riguarda
53:56probabilmente
53:57un sistema
53:57di assistenza
53:58tecnica
53:59che deve essere
53:59sviluppato
54:00mi spiego
54:01queste tecniche
54:03di viticoltura
54:04di precisione
54:05sono tipicamente
54:06multidisciplinare
54:07ovvero
54:09se noi mettiamo
54:10insieme
54:10l'esigenza
54:11di fare
54:11una mappa
54:12di vigore
54:12poi
54:13di interpretarla
54:14e poi
54:15di costruire
54:15una mappa
54:16di prescrizione
54:17e poi
54:17di interpretarla
54:18ho bisogno
54:19di un ingegnere
54:19di un agromolo
54:20di un informatico
54:21eccetera
54:22non abbiamo
54:24figure
54:25probabilmente
54:26formate
54:27ad hoc
54:27per questo
54:28tipo
54:29di attività
54:30e questo
54:31è
54:31sinceramente
54:32quello
54:33che un pochettino
54:34dovrebbe essere
54:35colmato
54:35e poi
54:36sempre
54:37massimo
54:38rispetto
54:39per la cosiddetta
54:41sostenibilità
54:42economica
54:42di quello
54:43che si
54:43propone
54:44perché se
54:45da questo punto
54:46di vista
54:47tutto quanto
54:48l'iter
54:48di precisione
54:50arriva poi
54:51ad un risultato
54:53che
54:53non fa percepire
54:56al cliente
54:58all'agricoltore
54:59diciamo
55:01la sostenibilità
55:02appunto
55:03economica
55:03è chiaro
55:04che
55:05questo
55:06suscita
55:06un certo
55:07diciamo
55:08progressivo
55:09allontanamento
55:10disinteresse
55:11quindi
55:11diciamo
55:13massima
55:13concretezza
55:14in quelli
55:15che potranno
55:16essere
55:16anche
55:17i prossimi
55:18tentativi
55:19anche
55:20questo argomento
55:20è trattato
55:21in
55:22questo testo
55:24che
55:25ho
55:26composto
55:27un paio
55:27di anni fa
55:28ormai
55:28disponibile
55:30esclusivamente
55:32online
55:32su Amazon
55:33che si chiama
55:34progettare e gestire
55:35i vigneti sostenibili
55:36in un'era di cambiamento
55:37climatico
55:38la parte finale
55:39è dedicata
55:40un po'
55:41a questa parte
55:41di viticoltura
55:42e di precisione
55:43ed è alla fine
55:44non a caso
55:45perché rappresenta
55:46anche un po'
55:47il futuro
55:48di quello
55:48che ci aspetta
55:49insieme alle
55:50molteplici sfide
55:51del cambiamento
55:53climatico
55:53grazie
55:54per il vostro
55:55ascolto
55:56grazie a tutti
56:01grazie a tutti
56:02grazie a tutti