Poiché la popolazione mondiale si è espansa nel tempo, la modernizzazione agricola è stata l’approccio prevalente dell’umanità per scongiurare la carestia.
Una serie di innovazioni meccaniche e chimiche presentate negli anni ’50 e ’60 hanno rappresentato la terza rivoluzione agricola. L’adozione di pesticidi, fertilizzanti e colture ad alto rendimento, tra le altre misure, ha trasformato l’agricoltura e ha assicurato un approvvigionamento alimentare sicuro a milioni di persone per diversi decenni.
Allo stesso tempo, l’agricoltura moderna è emersa come colpevole del riscaldamento globale, responsabile di un terzo delle emissioni di gas serra, ovvero anidride carbonica e metano.
Nel frattempo, l’inflazione sui prezzi dei generi alimentari sta raggiungendo il massimo storico, mentre la malnutrizione sta aumentando vertiginosamente. Oggi, si stima che due miliardi di persone siano afflitte dall’insicurezza alimentare (dove non è garantito l’accesso a cibo sicuro, sufficiente e ricco di sostanze nutritive). Circa 690 milioni di persone sono denutrite.
La terza rivoluzione agricola potrebbe aver fatto il suo corso. E mentre cerchiamo l’innovazione per inaugurare con urgenza una quarta rivoluzione agricola, tutti gli occhi sono puntati sull’intelligenza artificiale (IA).
L’intelligenza artificiale, che è progredita rapidamente negli ultimi due decenni, comprende un’ampia gamma di tecnologie in grado di eseguire processi cognitivi simili a quelli umani, come il ragionamento. È addestrata a prendere queste decisioni sulla base di informazioni provenienti da grandi quantità di dati.
Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (IA) in agricoltura
Nell’assistere gli esseri umani nei campi e nelle fabbriche, l’IA può elaborare, sintetizzare e analizzare grandi quantità di dati in modo costante e incessante. Può superare le prestazioni degli esseri umani nel rilevamento e nella diagnosi di anomalie, come le malattie delle piante, e nel fare previsioni, comprese le rese e il tempo.
In diverse attività agricole, l’IA può alleviare completamente i coltivatori dal lavoro, automatizzando la lavorazione del terreno (preparazione del terreno), la semina, la concimazione, il monitoraggio e la raccolta.
Gli algoritmi regolano già le griglie di irrigazione a goccia, comandano flotte di robot per il monitoraggio del terriccio e supervisionano i rover per il rilevamento delle erbacce, i trattori a guida autonoma e le mietitrebbie. Il fascino per le prospettive dell’IA crea incentivi a delegarla con ulteriore agenzia e autonomia.
Questa tecnologia è vista come il modo per rivoluzionare l’agricoltura. Il World Economic Forum, un’organizzazione no-profit internazionale che promuove partnership pubblico-private, ha posto i robot agricoli alimentati dall’IA e dall’intelligenza artificiale (chiamati “agbot“) in prima linea nella quarta rivoluzione agricola.
Ma implementando l’IA in modo rapido e ampio, potremmo aumentare la produttività agricola a scapito della sicurezza. In un recente articolo pubblicato su Nature Machine Intelligence, sono stati considerati i rischi che potrebbero derivare dall’implementazione di queste tecnologie avanzate e autonome in agricoltura.
Dagli hacker agli incidenti
In primo luogo, dato che queste tecnologie sono connesse a Internet, i criminali informatici potrebbero tentare di hackerarle.
Interrompere alcuni tipi di agbot causerebbe ingenti danni. Solo negli Stati Uniti, l’erosione del suolo costa 44 miliardi di dollari all’anno. Questo è stato un fattore trainante della domanda crescente di agricoltura di precisione, compresa la robotica degli sciami, che può aiutare le aziende agricole a gestirne e ridurne gli effetti. Ma questi sciami di robot per il monitoraggio del terreno si basano su reti di computer interconnesse e quindi sono vulnerabili al sabotaggio informatico e all’arresto.
Allo stesso modo, manomettere i rover che rilevano le erbacce libererebbe le erbacce a un costo considerevole. Potremmo anche vedere interferenze con irroratrici, droni autonomi o mietitrici robotiche, ognuna delle quali potrebbe paralizzare le operazioni di coltura.
Al di là del cancello della fattoria, con la crescente digitalizzazione e automazione, intere filiere agroalimentari sono soggette a attacchi informatici dannosi. Nel 2021 negli Stati Uniti sono stati registrati almeno 40 attacchi di malware e ransomware rivolti a produttori di alimenti, trasformatori e confezionatori. Il più notevole è stato l’attacco ransomware da 11 milioni di dollari contro il più grande confezionatore di carne del mondo, JBS.
Poi ci sono rischi accidentali. Prima che un rover venga inviato sul campo, viene incaricato dal suo operatore umano di rilevare determinati parametri e rilevare particolari anomalie, come i parassiti delle piante. Ignora, sia per i propri limiti meccanici che per comando, tutti gli altri fattori.
Lo stesso vale per le reti di sensori wireless implementate nelle aziende agricole, progettate per rilevare e agire su parametri particolari, ad esempio il contenuto di azoto nel suolo. Con una progettazione imprudente, questi sistemi autonomi potrebbero dare la priorità alla produttività delle colture a breve termine rispetto all’integrità ecologica a lungo termine. Per aumentare i raccolti, potrebbero applicare erbicidi, pesticidi e fertilizzanti eccessivi ai campi, che potrebbero avere effetti dannosi sul suolo e sui corsi d’acqua.
Anche i rover e le reti di sensori potrebbero non funzionare correttamente, come occasionalmente fanno le macchine, inviando comandi basati su dati errati a spruzzatori e distributori di prodotti chimici per l’agricoltura. E c’è la possibilità di vedere un errore umano nella programmazione delle macchine.
Sicurezza oltre la velocità
L’agricoltura è un settore troppo vitale per noi per consentire un dispiegamento frettoloso di tecnologie potenti ma non sufficientemente controllate e spesso sperimentali. Se lo facciamo, il risultato potrebbe essere che intensificano i raccolti ma minano gli ecosistemi. Come sottolineiato nell’articolo, il metodo più efficace per trattare i rischi è la previsione e la prevenzione.
Dovremmo stare attenti a come progettiamo l’IA per uso agricolo e dovremmo coinvolgere esperti di diversi settori nel processo. Ad esempio, gli ecologisti applicati potrebbero fornire consulenza sulle possibili conseguenze ambientali non intenzionali dell’IA agricola, come l’esaurimento dei nutrienti del terreno o l’uso eccessivo di fertilizzanti a base di azoto e fosforo.
Inoltre, i prototipi hardware e software dovrebbero essere accuratamente testati in ambienti supervisionati (denominati “sandbox digitali”) prima di essere implementati in modo più ampio. In questi spazi, gli hacker etici, noti anche come hacker bianchi, potrebbero cercare vulnerabilità nella sicurezza.
Questo approccio precauzionale può rallentare leggermente la diffusione dell’IA. Tuttavia, dovrebbe garantire che le macchine che graduano la sandbox siano sufficientemente sensibili, sicure e protette. Mezzo miliardo di fattorie, sicurezza alimentare globale e una quarta rivoluzione agricola sono in bilico.
Autore
Asaf Tzachor, Università di Cambridge
