Una combinazione oculata di vari sistemi e Information & Communication Technologies (ICT) – sostanzialmente mature e disponibili - può dare un impulso determinante alla Trasformazione Digitale e Sostenibile del settore Agroalimentare.Viene illustrata una piattaforma tecnologica che utilizza Geo-localizzazione, Data Management / Intelligenza Artificiale, Blockchain, 5G, … per rilevare ed elaborare dati da sensoristica di vario tipo e dare indicazioni «intelligenti» su come agire – oltre ad attuare azioni autonome ove desiderato -, sottolineando l’importanza di adeguata formazione tecnica degli addetti del settore.
1. Introduzione – Agroalimentare e Tecnologie
L’Agricoltura di precisione (per molti aspetti analoga a Impresa 4.0) intende gestirne la variabilità, sia spazialmente (da vasti territori, alla singola fattoria, ai vari settori componenti, alla singola pianta) che temporalmente -- dalla preparazione del terreno, alla semina, alla raccolta. Le soluzioni di “Agricoltura 4.0” si integrano con gli approcci (in vigore già dagli anni ’90) basati sulla geo-localizzazione dei veicoli per la guida assistita, il carotaggio / prelevamento di campioni, la raccolta dei dati sul campo, l'uso di macchine a dosaggio variabile, ecc.
Con il significativo progresso tecnologico degli ultimi decenni, l’Agricoltura 4.0 può trarre enorme vantaggio da “contaminazioni” tra varie tecnologie ICT. I sistemi di navigazione satellitare (Global Navigation Satellite Systems, GNSS) e informativi geografici (GIS) possono essere combinati e integrati con sensori di prossimità (meteo, dendrometri, biosensori, ecc.), sistemi di connettività, protocolli di interoperabilità tra diversi dispositivi, …Ciò rende possibile un monitoraggio remoto affidabile di singoli siti attraverso rilevamenti spazio-temporali e spettrali da varie posizioni altimetriche - satelliti in orbita bassa (Low Earth Orbit, LEO), droni/velivoli a pilotaggio remoto, sensori di prossimità / identità Internet of Things (IoT ), ecc.
L’enorme quantità di dati rilevati / generati apre la strada allo sviluppo di modelli di previsione e Decision Support Systems (DSS), resi possibili dalla disponibilità di tecnologie di (big) Data Management / Analytics, Intelligenza Artificiale, Augmented & Virtual Reality (A&VR), Blockchain, 5G, ecc. Ci soffermeremo brevemente sulle ultime due, particolarmente innovative, prima di illustrarne l’integrazione in piattaforme “intelligenti” data-driven.
2. Blockchain
La Blockchain nota inizialmente come tecnologia abilitante della cripto-valuta Bitcoin, viene generalmente identificata come un’ampia classe di tecnologie per i registri distribuiti (Distributed Ledger Technology, DLT) che soddisfi il “Blockchain Trilemma”: sicurezza (in mancanza di un’Autorità di controllo), scalabilità (rapidità di esecuzione di transazioni business) e decentralizzazione -- registro distribuito “peer-to-peer” (P2P) senza intermediari. Una Blockchain (“Registro autorevole di transazioni certificate senza intermediari di fiducia”) è pertanto una sorta di registro pubblico decentralizzato che sfrutta la tecnologia P2P per validare transazioni tra due o più parti in modo affidabile, sicuro, verificabile e permanente. E’ una tecnologia trasparente e aperta che realizza un ‘libro mastro’ (general ledger) condiviso di dati digitali senza un’Autorità centrale fiduciaria, creato e mantenuto mediante un insieme di nodi di una rete di registrazione distribuita (DLT) che impedisce ogni forma di alterazione e censura.
Chiunque con il proprio computer può connettersi a questo tipo di sistema e diventare un ‘nodo’ validatore, disponendo - in qualità di partecipante - di una copia completa di tutte transazioni effettuate. Il relativo network di computer raggiunge il consenso sulla creazione di ogni nuovo «blocco», che racchiude tutte le operazioni validate in precedenza e viene aggiunto alla catena senza essere più modificabile. L’unico modo per modificare un dato consiste nel costruire un nuovo blocco (con tutti i blocchi precedenti lasciati inalterati) e dichiararlo. Non si sono quindi – teoricamente – rischi di truffe, furti, manomissioni, corruzioni o altro. Non potranno esserci versioni differenti di uno stesso documento, ed ogni modifica è trasparente a tutti i nodi.
Grazie all’utilizzo esteso di protocolli ed algoritmi crittografici ben noti in altri ambiti, quali crittografia simmetrica, hash e firme digitali, la tecnologia Blockchain svolge pertanto un ruolo ‘notarile’ irreversibile per validare transazioni e documentazione varia in modo (quasi) istantaneo e senza intermediari, offrendo caratteristiche intrinseche e uniche di:
- architettura distribuita -- il registro è condiviso e sincronizzato su differenti nodi (computer) che operano sulla stessa Blockchain
- immutabilità – una volta scritti, i dati NON possono essere alterati, ma solo aggiunti
- tracciabilità -- eventi e transazioni relativi alle singola identità (persone, prodotti, … )
- trasparenza -- il controllo dei dati è effettuabile da tutti gli utenti della Blockchain.
Sono molteplici le applicazioni che utilizzino un libro mastro condiviso, affidabile, sicuro, aperto, trasparente, senza forme di censura o Autorità centrali fiduciarie -- Fintech, Sanità Digitale, Energia, Atti notarili, ecc. Riguardo alla filiera agroalimentare, è possibile raccogliere, registrare, analizzare e certificare in modo sicuro (e decentralizzato) dati, informazioni e documentazioni in ogni fase della supply chain, garantendo un ambiente trasparente e condiviso per la tracciabilità dei componenti e processi di trasformazione dei prodotti agroalimentari. In tale contesto, la Blockchain può essere integrata con gli oggetti fisici mediante sistemi di ‘geo-localizzazione delle cose’ (GIS / IoT) nell’ecosistema produttivo “certificato” (luoghi di produzione, fornitori, trasportatori, distributori, …), connettendo mondo reale e mondo digitale.
3. 5G
A differenza delle altre generazioni mobili, il 5G non solo sostituisce la generazione precedente (4G), ma sfrutta la convergenza tra servizi di rete fissa e mobile per ottimizzare l'intera rete, non solo quella cellulare. Il 5G non è pertanto solo una tecnologia avanzata di comunicazione tra dispositivi mobili, ma piuttosto un abilitatore di nuovi servizi/applicazioni. L’architettura del 5G (“end-to-end orchestration”) consente servizi indipendenti dalla rete, mediante celle radio di piccole dimensioni (alta capacità), bassi ritardo / latenza (edge computing) e softwarization.
L’”affettamento” della rete (network slicing) permette di gestire sulla stessa infrastruttura 5G requisiti end-to-end di applicazioni diverse, realizzando varie reti logiche / virtuali indipendenti (“fette” o slices) come se avessero ognuna una rete fisica dedicata. Ciò consente di gestire applicazioni con requisiti diversi, quali: (i) banda larga mobile a elevata velocità (10 Gbps), come ad esempio auto "parlanti" connesse tra loro (scambio dati ~25 GByte / ora); (ii) comunicazioni ultra affidabili a bassi ritardo / latenza (fino a 1 msec), e.g. chirurgia remota, smart grid, trasporti, controllo produzione, … ; ovvero (iii) comunicazioni massive machine to machine (M2M), con moltissimi dispositivi a bassi costo, consumo e volume di dati -- (narrow Band) Internet of Things (nB-IoT). Quest’ultima “slice” include applicazioni di oggetti connessi, dispositivi di utente indossabili, domotica / connected homes, … e per il settore Agri-Food, inclusi sistemi cyber-fisici (digital twin) per la simulazione su repliche digitali di processi produttivi / distributivi, metodi avanzati di visualizzazione (realtà aumentata / virtuale), ecc.
Figura 1
4. Piattaforma tecnologica SPlatMAp
Come sintetizzato in Digitalizzazione? Troppo "limitante". Il nuovo mantra è "virtualizzazione", le competenze senior di Stati generali dell'Innovazione (SGI) sono in grado di presidiare sistemi e tecnologie avanzate quali Geographic Information Systems (GIS), reti 5G, Internet of Things (IoT), Data Management / Intelligenza Artificiale (AI), Blockchain, Realtà Aumentata e Virtuale (A&VR), ecc. Utilizzando caso per caso le combinazioni più appropriate delle tecnologie citate, è possibile la realizzazione e gestione di piattaforme “intelligenti” per la resa di servizi “smart” nei vari settori applicativi (V. Fig. 1), ad iniziare dall’Agri-food Digitale.
Il Progetto SPlatMAp (“Smart Platform for Multisector Applications”) riguarda pertanto una piattaforma tecnologica che utilizzi Geo-localizzazione, 5G, AI, Blockchain, A&VR, … per rilevare ed elaborare i dati da sensoristica IoT di vario tipo e dare indicazioni su come agire. Un tale Decision Support Systems (DSS) «intelligente» è il vero valore aggiunto della piattaforma, innovativa rispetto ad altre soluzioni esistenti, che forniscono di norma su smartphone, tablet, … dati più o meno aggregati rilevati dai sensori, lasciando all’operatore le decisioni sul da farsi. In estrema sintesi, i principali pilastri su cui poggia l’architettura di sistema della piattaforma SPlatMAp (basata sostanzialmente su servizi in cloud) sono (V. Fig. 2):
- Sensori IoT -- rilevazione / integrazione dei dati geo-localizzati (ad es. mediante Sistemi Globali di Navigazione Satellitare, GNSS, e Informativi Geografici, GIS)
- Reti di telecomunicazione (fisse, wireless, 5G, … ) per scambio dati geo-localizzati
- Data Management & Analytics – pulizia, aggregazione, elaborazione, gestione dati
- Sicurezza ICT -- elemento trasversale fondamentale per la disponibilità della piattaforma
- Intelligenza Artificiale – incroci tra classi di dati, predizioni comportamenti, indicazioni
- Blockchain – tracciamento filiere Agri-food, atti ufficiali, interventi / manutenzioni, …
- Realtà Aumentata e Virtuale (A&VR) – visualizzazione, manutenzione, azioni, … ; ecc.
Figura 2
5. Centralità dei dati / Intelligenza Artificiale
E’ importante sottolineare il ruolo centrale dei ‘dati’ nelle piattaforme tecnologiche che impiegano approcci predittivi / prescrittivi basati su Intelligenza Artificiale (AI), sostanzialmente mediante algoritmi e tecniche di apprendimento automatico (machine learning). Non a caso, il (big) Data Management (mining, acquisition, warehousing, analytics, … ) rappresenta il vero valore aggiunto di una piattaforma AI-powered (V. aree evidenziate in giallo nella Figura 2), in grado di acquisire dati da un insieme di sensori IoT, cui l’Intelligenza Artificiale ha la possibilità di dare un senso predittivo-attuativo, attraverso la capacità non solo di fornire supporto alle decisioni umane (DSS), ma anche (ove desiderato) di prendere decisioni ed attivare azioni autonomamente -- movimentazioni di macchine, robot, attivazione irrigazioni, ecc. Attraverso l’analisi dei dati / AI, è possibile, ad esempio:
- prevedere la quantità ottimale di acqua, fertilizzanti, agro-farmaci, … , incrociando le previsioni atmosferiche con le caratteristiche e dati rilevati del terreno, piante, ecc.
- controllare / gestire macchine operatrici connesse (trattori, robot, …) senza intervento umano
- tracciare la filiera Agri-food - denominazione d’origine controllata e certificata (“Made in….”), distribuzione, catena del freddo, … - tramite tecnologie blockchain
- verificare stato delle colture, impatto ambientale, … (e.g. visori / software A&VR); ecc.
E’ pertanto vitale, per l’efficacia della piattaforma “intelligente”, poter disporre di serie storiche di dati per “addestrare” gli algoritmi di machine learning / AI, sia già disponibili in banche dati accessibili (ad es. dati meteorologici, Copernicus, … ) che da rilevare direttamente sul campo. In tal caso, occorrerà prevedere un periodo iniziale di alcune settimane per predisporre la piattaforma al funzionamento (predittivo) operativo, osservando e rilevando dati dai sensori IoT per l’addestramento degli algoritmi AI. Una volta addestrato e ‘certificato’ il modello predittivo (con tecniche di verifica di rispondenza delle prestazioni simulate dall’algoritmo con quelle reali nel periodo di osservazione-training), questo viene dispiegato e lasciato libero di predire autonomamente le azioni da porre in atto. Ovviamente la piattaforma può sempre essere utilizzata in modalità di solo supporto alle decisioni umane (DSS), disattivando le funzioni predittive-attuative del sistema di Intelligenza Artificiale.
6. Formazione alle competenze digitali nel settore Agro-alimentare - Conclusioni
La Trasformazione Digitale dei vari settori produttivi sta inducendo cambiamenti sempre più importanti nella nostra vita quotidiana e nel modo di fare business, che richiede evidentemente e-skill (digitali) specifici e di conseguenza la formazione di adeguate competenze professionali al riguardo. Ciò è tanto più valido per la gestione di applicazioni e soluzioni per lo sviluppo sostenibile dell’Agricoltura (4.0), settore generalmente caratterizzato da livelli di cultura ‘aziendale’ e processi operativi basati più sul trasferimento di competenze e conoscenze generazionali che sull’innovazione e ottimizzazione dei processi produttivi – quanto più gli Operatori sono piccoli. La formazione di adeguate competenze professionali degli Operatori su e-skills, nuove tecnologie, processi organizzativi nel nuovo paradigma di trasformazione, imprenditorialità, ecc. è il pre-requisito per lo sviluppo sostenibile in chiave di digitalizzazione del settore. E’ pertanto indispensabile che siano attivati percorsi formativi che preparino professionisti dell'Agricoltura Digitale, mettendoli in grado di interagire con le differenti competenze, tecnologie e i processi organizzativi del nuovo paradigma.
Figure di “innovation broker”, insieme al potenziamento degli Istituti Tecnici Superiori (ITS) / Istituti Agrari, avranno un ruolo determinante nella trasformazione digitale del settore, che deve prevedere per gli Operatori non solo competenze “verticali” (agronomiche e simili) ma anche soft skills trasversali / manageriali. Una importante iniziativa per la formazione imprenditoriale sull’Agricoltura digitale è rappresentata dal progetto europeo SEED (Smart Entrepreneurial Education and training in Digital farming), lanciato a fine 2018 in Umbria da 7 Partner di rilievo nel panorama Agri-food di 4 Paesi UE (con Stati Generali dell'Innovazione come advisor) per sviluppare competenze nella trasformazione digitale dell’Agricoltura.
I principali obiettivi del progetto SEED consistono nella definizione di:
- un nuovo profilo professionale “Esperto in Agricoltura Digitale”
- un curriculum in Agricoltura Digitale
- standard di valutazione per gli Operatori del settore.
In conclusione, una combinazione oculata di vari sistemi e Information & Communication Technologies (ICT) - sostanzialmente mature e disponibili - può dare un impulso determinante alla Trasformazione Digitale e Sostenibile del settore Agroalimentare. La piattaforma tecnologica data-driven SPlatMAp utilizza Geo-localizzazione, Data Management / Intelligenza Artificiale, Blockchain, 5G, … per rilevare ed elaborare dati geo-referenziati da sensoristica di vario tipo e dare indicazioni «intelligenti» su come agire, supportando in maniera automatica le decisioni (DSS) degli Operatori di settore, ovvero agendo in maniera autonoma senza intervento umano mediante operazioni assistite da Intelligenza artificiale.
E’ al riguardo fondamentale un cambio di paradigma culturale negli Operatori del settore, che necessitano di formazione relativamente alle nuove frontiere della Scienza dei Dati. Reciprocamente, sul versante dei fornitori di tecnologia, è essenziale che conoscano in dettaglio requisiti, obiettivi, processi organizzativi, … delle aziende agricole, in modo da poter sviluppare soluzioni interoperabili e integrabili con i sistemi eventualmente presenti. Piattaforme tecnologiche multifunzionali “data-driven” (tipo SPlatMAp) presentano al riguardo vantaggi operativi rispetto alle soluzioni specializzate per necessità specifiche (c.d. “silos” verticali).
Fulvio Ananasso ha oltre 40 anni di esperienza internazionale nelle telecomunicazioni / ICT, con copertura di aspetti tecnologici, giuridici ed economici. Laureato in Ingegneria Elettronica / Telecomunicazioni all’Università Sapienza di Roma, ha ricoperto varie posizioni manageriali nell’Industria e nei Servizi (Europa e Sud America), fino a Direttore Generale di società del Gruppo Telecom Italia. Nel settore pubblico, è stato Professore Associato all'Università di Roma-Tor Vergata (1987÷1990) e Direttore Generale Studi AGCOM, il Regolatore italiano delle comunicazioni elettroniche (2007÷2012). E’ attualmente advisor sull’Economia Digitale, interim / Innovation Manager, Presidente di Stati Generali dell’Innovazione e Consigliere del Club Dirigenti Tecnologie dell’Informazione.