Artificial intelligence, a che punto siamo?

Nei primi giorni di febbraio, Anitec-Assinform (l’associazione di Confindustria che raggruppa le aziende delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione) ha reso pubblici i dati relativi al mercato dell’intelligenza artificiale: nel 2022, il settore ha raggiunto un volume d’affari di circa 422 milioni di euro (+21,9%) e si prevede raggiunga i 700 milioni entro il 2025, con un tasso di crescita medio annuo superiore al 20%. Numeri davvero impressionanti, ma che in realtà sono la conseguenza naturale del processo di digitalizzazione, sensorizzazione e automazione che, in modo lento ma continuo, ha interessato un po’ tutti gli ambiti produttivi: automotive, telefonia, salute, energia, gestione delle abitazioni, etc. In tutti questi ambiti è ormai normale riscontrare l’integrazione di videocamere e termocamere, sistemi di monitoraggio ambientale, elettroniche di controllo, sistemi IoT con gestione delle informazioni disponibile in rete e con accessibilità da un qualsiasi dispositivo mobile. Questa grande mole di dati ha in sé un grande potenziale informativo, ma necessita di strumenti avanzati che riescano ad estrarre e fare sintesi dei dati. Proprio a questa esigenza specifica ha risposto lo sviluppo, negli ultimi anni, di tecniche di intelligenza artificiale (spesso abbreviata con la sigla Ai), cioè di metodi e strumenti informatici che, imitando le funzioni cognitive tipiche delle azioni umane, riescono a far sintesi di grandi moli di dati e ad utilizzare i modelli sviluppati per risolvere autonomamente problemi complessi in situazioni nuove.

Intelligenza artificiale in agrozootecnia

Da qualche anno, l’intelligenza artificiale ha iniziato a muovere i suoi primi passi anche in agricoltura e in particolare in zootecnia, proponendo sistemi per l’analisi avanzata dei numerosi dati raccolti: immagini da telecamere di sorveglianza, dati climatici ambientali e altre informazioni specifiche relative agli animali.
Questa tendenza è evidente semplicemente considerando il numero di brevetti sviluppati a livello europeo nell’ambito dell’intelligenza artificiale applicata agli animali. Soprattutto a partire dal 2020, si è evidenziata un’impennata sul numero di proprietà intellettuali depositate (Grafico 1).

Questo processo ha interessato principalmente l’ambito bovino (con circa il 20% dei brevetti), ma con un interesse altrettanto evidente anche per il settore suinicolo (15% dei brevetti). È evidente che molte delle innovazioni depositate non andranno oltre il prototipo sperimentale, ma dall’altra parte è importante segnalare come le prime idee si siano concretizzate con prodotti disponibili sul mercato, forse non rivoluzionando, ma certamente aumentando la capacità di analisi ed il livello di informazione. Ne è un esempio “Smart counter” della canadese Ro-main, che consente il conteggio automatico dei suini in passaggio su un corridoio, oppure “smaRt Tracking” della stessa azienda o “Peek” della francese Copeeks, che promettono di riconoscere anomalie comportamentali attraverso l’elaborazione di immagini e video catturate da camere installate in posizione rialzata rispetto alle aree dedicate all’allevamento.

Applicazioni in ambito suinicolo

Le evoluzioni tecnologico-digitali che stanno coinvolgendo il settore suinicolo rappresentano un importante ambito di applicazione dell’Intelligenza artificiale. Uno dei principali obiettivi è quello di integrare e modellare dati complessi, derivabili anche da più fonti (automazione, sensoristica, …), per rilevare trend e segnali utilizzabili dall’allevatore in fase gestionale. Sono quindi molteplici i campi di impiego dell’Intelligenza artificiale, le cui soluzioni applicative iniziano ad essere disponibili sul mercato.

Controllo ambientale

Pilastro fondamentale nell’ordinaria gestione dell’allevamento, può interessare l’applicazione di sistemi di Ai agevolando la raccolta e l’analisi integrata di più parametri/indicatori ambientali (es. temperatura, umidità, gas/emissioni, particolato, luce). Tale elaborazione, per mezzo di un diretto collegamento con il sistema di ventilazione e controllo ambientale, può intervenire per regolare la gestione climatica-ambientale entro la struttura in tempo reale, con il risultato non solo di prevenire condizioni ambientali negative, ma anche di ottimizzare i consumi energetici, minimizzandone conseguentemente i costi.

Controllo della mandria

Il controllo dell’interazione degli animali entro la stabulazione o l’unità produttiva (box collettivi) rappresenta un elemento fondamentale per discriminare il mantenimento di adeguate condizioni gestionali e di benessere animale. L’Ai, in questo caso, si inserisce a supporto di quelli che sono i principali sistemi di acquisizione, ovvero l’impiego di sensori ottici e sensori portati dall’animale, oppure sensori bioacustici.
Nel primo caso, l’Ai può supportare la gestione di immagini da telecamere o dati da accelerometri, permettendo di monitorare l’attivometria o di tracciare i movimenti degli animali e consentendo di evidenziare le eventuali variazioni legate a fenomeni di aggressività o contatto tra animali (es. morsicatura), così come condizioni di scarsa attività potenzialmente riconducibili a problemi fisici dell’animale. L’analisi dei movimenti consente di verificare anche il grado di utilizzazione dello spazio utile di allevamento e l’omogenea distribuzione degli animali, segnalando eventuali distribuzioni anomale o non omogenee. Altre interessanti informazioni che possono derivare sono il tempo di occupazione al sistema di alimentazione e abbeverata o la prevenzione di fenomeni di schiacciamento dei suinetti durante le prime fasi di vita.

Nel caso dei sensori bioacustici, l’analisi dei suoni rappresenta un’altra importante linea di applicazione di tecniche di Ai per il riconoscimento in continuo degli eventi sonori entro l’allevamento. In particolare, l’attuale interesse mira all’identificazione precoce di patologie respiratorie il cui principale indicatore è dato dalla tosse, fornendo un’allerta tempestiva all’allevatore. Tuttavia, considerata la polivalenza della bioacustica, si sta lavorando anche sulla caratterizzazione delle vocalizzazioni animali utili a identificare non solo fenomeni di ordine sanitario ma anche comportamentale o correlati a fenomeni di stress (es. aggressività) e dolore.

Controllo del singolo animale

La possibilità di monitorare, identificare e di conseguenza intervenire sul singolo animale rappresenta un ambito di forte interesse. Tale aspetto ha visto l’impiego di sistemi di identificazione dell’animale (es. Tag, Rfid auricolari) in grado di associare l’Id dell’animale all’attività di un sensore o impianto (es. alimentazione).

Tuttavia, proprio grazie all’Ai si sta lavorando sulla possibilità di riconoscimento automatico degli animali (figura 1), utile per esempio per il monitoraggio dei singoli accrescimenti attraverso analisi di immagine, nonché il comportamento alimentare e l’assunzione di mangime. Promettenti sono anche gli sviluppi sul rilevamento delle posture dei singoli animali, utili per identificare problematiche sanitarie e per la prevenzione dei fenomeni di schiacciamento dei suinetti.
Infine, molto interessanti sono gli sviluppi delle tecnologie di riconoscimento facciale (facial recognition), dove grazie a sistemi di Ai sarebbe possibile identificare, riconoscere e monitorare i parametri biometrici di ogni animale, evidenziando importanti elementi per la definizione dello stato di salute e benessere.

Un settore in via di sviluppo

Quello dell’intelligenza artificiale è come detto di un settore tecnologico ancora in va di sviluppo, ma che ha già dato evidenza di grande efficacia in altri ambiti della produzione manifatturiera e industriale. Si tratta di un’evoluzione alimentata dalla crescente disponibilità di sensori a basso costo e di dati, che entro il prossimo paio d’anni porterà anche nel settore suinicolo nuovi e interessanti strumenti per un supporto efficace alla gestione.

Gli autori sono del Dipartimento Territorio e Sistemi Agro-forestali (TeSAF) - Università degli Studi di Padova)