Agricoltura intelligente e sostenibile – Meccanica News #finsubito richiedi prestito immediato

Agricoltura 4.0: le nuove frontiere nella progettazione di un ecosistema IoT sostenibile.

Il concetto di agricoltura intelligente, o “smart agriculture”, comprende l’adozione di tecnologie avanzate (tra cui le moderne tecnologie ICT, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico, l’automazione, la robotica e l’Internet of Things) combinate a strategie basate sui dati allo scopo di ottimizzare e migliorare la sostenibilità nella produzione agricola. Sebbene tali tecnologie e strumenti siano da tempo parte integrante della gestione delle attività agricole e della produzione alimentare, preoccupazioni urgenti riguardano oggi i temi legati alla sostenibilità e alla sicurezza alimentare.

Secondo le stime del Fondo Monetario Internazionale, la produzione alimentare dovrà aumentare del 70% entro il 2050, di pari passo con la crescita della popolazione globale. Il cambiamento climatico sta riducendo le rese delle colture e mettendo a repentaglio la disponibilità di risorse naturali come quelle idriche. Inoltre, il settore agricolo sta affrontando sfide legate alla redditività: aumento dei costi, in particolare, dei fertilizzanti, volatilità dei prezzi delle materie prime e necessità di soddisfare stringenti requisiti normativi. L’agricoltura intelligente consente di gestire al meglio le incertezze legate al cambiamento climatico, mitigando gli impatti ambientali e promuovendo la resilienza nella produzione agricola. Il settore agricolo, insieme ai fornitori di tecnologia, possono contribuire a creare un futuro migliore per l’agricoltura con tecniche e innovazioni di “smart farming”.

In California, ad esempio, dove l’uso efficiente dell’acqua rappresenta una sfida importante per la sostenibilità, un’azienda vinicola ha implementato uno strumento basato sul cloud, integrando i dati provenienti dalle previsioni meteorologiche, immagini satellitari e sensori per misurare gli effetti dei cambiamenti atmosferici sulle sezioni del vigneto e condizioni di stress della vite.

L’analisi dei dati offre una serie di raccomandazioni per un’irrigazione ottimale, nel rispetto delle esigenze di ogni pianta. L’acqua viene erogata attraverso un sistema di irrigazione innovativo, ad elevata sensibilità, allo scopo di favorire un processo uniforme di maturazione dell’uva. Grazie a tali tecnologie le rese sono aumentate del 26% e la qualità del prodotto del 50%, con una riduzione nei consumi idrici pari al 16%.

Agricoltura 4.0: cenni storici, tecnologie e principali applicazioni pratiche

L’agricoltura contribuisce al 6,4% dell’intera produzione economica mondiale, tanto che in almeno nove paesi del mondo è il settore dominante dell’economia. In Figura 1 una sintesi delle principali transizioni tecnologiche in agricoltura nel corso dei secoli.

In particolare, negli ultimi decenni, sono state sviluppate numerose tecnologie a favore di una migliorata efficienza operativa e produttività delle macchine agricole (si pensi, ad esempio alle innovazioni nei sistemi di guida, alle trasmissioni elettriche, alle trasmissioni a variazione continua di velocitá…).

Sono state inoltre sviluppate tecnologie volte a migliorare la gestione delle colture utilizzando tecniche di agricoltura di precisione.

Le comunicazioni M2M (machine-to-machine) stanno migliorando la logistica e il coordinamento tra i veicoli e sono oggi disponibili soluzioni telematiche innovative che consentono la gestione in tempo reale delle operazioni agricole nonché il monitoraggio delle prestazioni di macchinari ed attrezzature e della intera azienda agricola, in un’ottica sempre più smart.

In questo contesto, aziende come Fendt hanno sviluppato prodotti e soluzioni dedicate, tra cui:
– Sistemi di guida parallela: è il sistema centralizzato di sterzo automatico per trattori, trinciatrici, irrigatrici e mietitrebbie. Grazie a una tecnologia satellitare ad elevata precisione, la macchina viene controllata precisioni fino a +/- 2,5 cm, per rimanere sempre in assetto, aumentando la qualità del lavoro e l’efficienza operativa
– Sistemi di tracciamento: ogni assieme trattore/attrezzatura possono comunicare tramite la condivisione di dati e rappresentano una effettiva fonte di informazioni. Tali dati possono essere raccolti, trasferiti ed elaborati per la gestione documentale dell’azienda agricola ed il monitoraggio del lavoro sul campo
– Sistemi di telemetria unificati: consentono di raccogliere e valutare i dati della macchina, favorendo il monitoraggio, l’analisi e l’ottimizzazione dello stato di salute e delle performance operative delle macchine agricole
– Sistemi operativi olistici: le funzioni di smart farming già presenti sulla macchina (on board) sono potenziate con componenti per la normale pianificazione e gestione dell’ufficio (off board)
– Sistemi di trasmissione dati standardizzati: i trattori e gli attrezzi possono comunicare tra loro, diventando più sicuri, precisi ed efficienti. Grazie alla corretta selezione dell’attrezzatura necessaria, il gruppo motrice-rimorchio esegue determinate funzioni in modo completamente automatico. Ciò si traduce in minore lavoro per il conducente ed in un aumento in termini di produttività. La standardizzazione del sistema si basa sulla norma ISO 11783. Tutti i segnali sono disponibili in formato standardizzato. Con il Tractor Implement Management (TIM), un’attrezzatura può addirittura controllare automaticamente determinate funzioni del trattore, come la velocità di guida e le valvole di controllo

L’intelligenza artificiale, “Agriculture Intelligence”, e la robotica, stanno progressivamente emergendo, favorite dalla necessità di risolvere problematiche legate ad una carenza di manodopera e da quella di soddisfare requisiti di efficienza, rapidità e precisione.

Secondo alcune stime, il solo impiego di robot in agricoltura aumenterà in modo significativo negli anni a venire, passando dalle 32.000 unità nel 2016 fino alle 594.000 unità annue nel 2024, momento in cui il mercato dovrebbe raggiungere 74.1 miliardi di dollari di fatturato annuo. Grazie ai robot, ad esempio, un’operazione è completabile entro uno o due giorni, mentre prima veniva tradizionalmente eseguita in una settimana di lavoro con l’impiego, se portata avanti manualmente, di almeno quattro o cinque addetti. Inoltre, grazie alle tecnologie GPS, le macchine agricole sono in grado di identificare in ogni momento la posizione esatta in cui operare.

Il progetto SMASH è l’esempio di come piattaforme modulari possano integrarsi agevolmente nell’ecosistema agricolo, rendendo possibile la gestione di un sistema assai complesso.

Il progetto nasce con l’obiettivo di realizzare un ecosistema robotico (Figura 2) collaborativo, modulare e integrato per il monitoraggio e la gestione sostenibile delle colture agrarie per le applicazioni di agricoltura di precisione. L’obiettivo ultimo è di fare dell’agricoltura una “fabbrica intelligente”, responsabile sotto il profilo ambientale, sociale e della sicurezza e che, grazie alle tecnologie messe a disposizione dall’Industria 4.0, utilizzi le risorse naturali in modo ottimizzato, senza sprechi, per garantire la migliore qualità e la massima produttività.

IBM Environmental Intelligence rappresenta infine l’esempio di come sia possibile supportare il settore agricolo fornendo soluzioni personalizzate per la pianificazione della semina, l’utilizzo del suolo, la gestione della catena di approvvigionamento e della domanda del mercato, grazie a set di dati meteorologici iperlocali, modelli sofisticati e API avanzate.

Il ruolo dei gemelli digitali nel contesto di agricoltura smart

Agricoltura è un termine ampio che include molteplici attività e processi. Dalla lavorazione del terreno all’acquaponica, ogni area si caratterizza per il suo set unico di sfide e requisiti. Il settore agricolo si affida oggi sempre più alle nuove tecnologie per monitorare e comprendere gli ambienti multidimensionali che lo contraddistinguono. In questo contesto, i gemelli digitali rappresentano un entusiasmante strumento per consentire la modellazione, la simulazione e l’automazione di sistemi dinamici (Figura 3), coprendo una vasta gamma di applicazioni, dalle colture, alla robotica e acquaponica, abilitate attraverso tecnologie come l’Internet of Things, il machine learning e sistemi cyber fisici.

Un gemello digitale è quindi una rappresentazione “virtuale” in tempo reale delle funzionalità di un’entità fisica, vivente o non, come una pianta, una macchina, un’attrezzatura, un servizio, un bene immateriale… o di processi, parte integrante di un sistema più complesso.

I gemelli digitali includono processi di simulazione, integrazione, validazione, monitoraggio e manutenzione. I modelli computazionali generano le unità essenziali, che a loro volta includono processi, oggetti del mondo reale o sistemi biologici.

La comprensione e la manipolazione della replica virtuale favorisce l’ottimizzazione di alcune criticità tipiche del mondo reale, con conseguenti miglioramenti in termini di efficienza, contenimento dei costi e supporto alle decisioni.

Sensori e attuatori rappresentano gli asset fisici, che operano nel mondo reale, mentre lo spazio virtuale include modelli di simulazione multifisica, multiscala o probabilistica. Utilizzando dati reali raccolti da studi passati, l’analisi dei dati è supportata da modelli e simulazioni di apprendimento automatico (ML).

Ad esempio, i gemelli digitali possono essere impiegati per simulare modelli meteorologici, testare trattamenti o prevedere produttività orientate all’ottimizzazione delle risorse.

Nel campo dei gemelli digitali, si possono distinguere tre livelli di integrazione (Figura 4). A seconda della complessità e dell’ambito, l’architettura di un gemello digitale può essere molto diversa. In generale, in letteratura un gemello digitale è costituito da tre elementi concettuali: un mezzo per osservare-accertare lo stato di un’entità (prodotto, processo, ambiente operativo…); un modello virtuale, per comprendere e simulare gli effetti del cambiamento di stato relativi all’entità in esame, infine, un meccanismo di feedback, per influenzare lo stato dell’entità fisica.

Il gemello digitale può, ad esempio, sfruttare le simulazioni “what if” per prevedere e ottimizzare gli stati futuri, favorendo la minimizzazione dei costi, l’ottimizzazione dei processi operativi/gestionali e la prevenzione di anomalie.

In Figura 5 una rappresentazione schematica dell’architettura di un gemello digitale.

Un gemello digitale utilizza metodi e tecnologie per valutare e monitorare direttamente o indirettamente lo stato dell’entità fisica in tempo reale; i metodi individuati in letteratura includono: telerilevamento, Internet of Things (IoT), Cyber-Physical Systems (CPS) e Interfaccia uomo-macchina (HMI).

La qualità e la fedeltà di un modello influenzeranno direttamente le capacità decisionali e di simulazione del gemello digitale. I requisiti e le tolleranze di un modello dipendono dal contesto in cui opera il gemello digitale. I paradigmi di modellazione primari utilizzati includono la modellazione basata sui dati e quella basata sulla fisica, sebbene spesso si opti per approcci ibridi volti ad abbracciare i benefici e sopperire i limiti di entrambi gli approcci.

In agricoltura i gemelli digitali vengono utilizzati per replicare digitalmente, in tempo reale, le funzionalità di piante, macchinari e sistemi. Utilizzando sensori e IoT, coordinati dal cloud computing, i gemelli digitali simulano e perfezionano operazioni agricole (irrigazione, ricerca di strategie di fertilizzazione ottimali e gestione dei parassiti), supportando il processo decisionale e il cambiamento nella gestione dell’azienda agricola, aumentando la sostenibilità complessiva e il risparmio diretto di acqua, fertilizzanti e pesticidi.

In Tabella 1 si riporta una sintesi delle principali applicazioni dei gemelli digitali in agricoltura.
In agricoltura, la strategia basata su gemelli digitali può aumentare significativamente la produttività e l’efficienza producendo modelli virtuali accurati di colture, bestiame o intere aziende agricole. Questa tecnologia consente agli operatori agricoli di monitorare e analizzare in tempo reale fattori chiave quali le condizioni di crescita delle colture, la qualità del suolo e i cambiamenti climatici, per prendere decisioni più accurate.

I gemelli digitali possono essere applicati lungo tutte le fasi del ciclo di vita della produzione agricola (Figura 6). Tuttavia, in agricoltura si ha spesso a che fare con sistemi assai complessi caratterizzati da vari livelli di interazione. In una struttura ideale, ogni livello richiederebbe che ciascun gemello digitale fosse coordinato da un “Supervisory Twin” adatto ad avere una visione olistica e prevedere sovrainterazioni tra gemelli digitali.

I livelli di interazione, illustrati in Figura 7, includono le fasi del ciclo di vita:
1. Livello relativo alla natura del terreno (o edafico): la struttura del suolo, combinata con un’irrigazione e una fertilizzazione adeguate, può essere simulata per prevenire alterazioni nei terreni agricoli utilizzando dati IoT in tempo reale e simulare gli effetti per un processo decisionale informato
2. Livello fitotecnologico: la manodopera, i dosaggi dei fertilizzanti e i costi di gestione, come quelli del carburante, possono essere ottimizzati in modo efficiente e sostenibile
3. Livello post raccolta: un gemello digitale simula i processi legati agli alimenti quali essiccazione, raffreddamento, trasporto e degradazione durante lo stoccaggio
4. Livello di infrastruttura agricola: in cui i livelli da 1 a 3 sono integrati ed un gemello digitale replica le strutture fisiche di un’azienda agricola, come campi, edifici e attrezzature, in un ambiente virtuale. Ciò consente agli agricoltori di avere una visione d’insieme grazie ad un ecosistema digitale che abbraccia l’intera azienda agricola

I livelli sopra definiti richiedono le seguenti funzioni e supporti di modellazione:
• Modellazione delle colture: i gemelli digitali simulano la crescita e lo sviluppo delle colture in base a vari parametri, come condizioni meteorologiche, qualità del suolo e pratiche agricole. Ciò aiuta a prevedere le rese delle colture, identificare potenziali problemi e ottimizzare le strategie di coltivazione
• Supporto all’agricoltura di precisione: i gemelli digitali svolgono un ruolo cruciale nell’agricoltura di precisione, fornendo dati in tempo reale sulle condizioni del terreno, sui livelli di umidità e sulla salute delle colture. Ciò consente agli agricoltori o all’IA di prendere decisioni informate su irrigazione, fertilizzazione e controllo dei parassiti, favorendo un utilizzo più efficiente delle risorse
• Integrazione IoT: i dispositivi IoT, come sensori e droni, possono essere integrati con i gemelli digitali per raccogliere dati in modo continuo dall’ambiente fisico. I dati in tempo reale aiutano a mantenere aggiornato il gemello digitale e agevolano il processo decisionale
• Modellazione climatica e meteorologica: i gemelli digitali possono incorporare dati meteorologici e climatici per simulare il modo in cui le diverse condizioni atmosferiche potrebbero influenzare le colture. Una soluzione che favorisce la pianificazione e la gestione controllata di eventi meteorologici estremi o cambiamenti repentini di temperatura e precipitazioni
• Ottimizzazione della supply chain: i gemelli digitali possono essere estesi per modellare l’intera supply chain agricola, incluse le fasi di stoccaggio, trasporto e distribuzione. Ciò consente un migliore coordinamento e l’ottimizzazione dell’intero processo di conservazione e distribuzione degli alimenti
• Sistemi di supporto alle decisioni: integrando algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, i sistemi di supporto alle decisioni forniscono informazioni e raccomandazioni, ad esempio possono suggerire tempi di semina ottimali, identificare aree che necessitano di irrigazione aggiuntiva o raccomandare varietà di colture specifiche in base a specifiche condizioni ambientali
• Monitoraggio e manutenzione predittiva: i gemelli digitali possono supportare macchinari e attrezzature agricole, in un’ottica di manutenzione predittiva, anticipando potenziali guasti, riducendo i tempi di fermo e migliorando l’efficienza complessiva
• Gestione agricola basata sui dati: i dati generati e analizzati dai gemelli digitali contribuiscono alla gestione agricola M2M (machine-to-machine) basata sui dati. Gli agricoltori possono, in questo modo, monitorare le prestazioni storiche, valutare le tendenze e prendere decisioni strategiche per migliorare la produttività e la sostenibilità

In sintesi, i gemelli digitali favoriscono l’automazione di macchinari, attrezzature e processi agricoli. Nel settore agricolo, l’affidabilità delle macchine e la manutenzione predittiva sono fondamentali, in particolare durante i periodi critici come la raccolta.

I gemelli digitali sfruttano il potenziale del processo decisionale basato sui dati per ottimizzare le prestazioni dei macchinari agricoli, consentendo agli agricoltori di prevenire guasti e ridurre al minimo i costi di manutenzione. I gemelli digitali, oltre al “condition monitoring”, supportano la programmazione M2M dei robot per un’interazione in assenza di intervento umano.

L’applicazione dei gemelli digitali contribuisce inoltre alla lotta al cambiamento climatico attraverso un’adeguata ottimizzazione delle risorse naturali, mitigando l’impatto di condizioni meteorologiche estreme o gestendo gli effetti di più condizioni di stress simultanee. I gemelli digitali offrono azioni preventive per mitigare o scongiurare possibili effetti avversi non solo sulle colture ma anche sull’intera filiera.

Il rilevamento precoce di potenziali problemi, quali epidemie o carenze nutrizionali, consente di intervenire tempestivamente prima che degenerino, mantenendo così intatta la salute delle colture, garantendo sostenibilità ed efficienza.

L’applicazione di gemelli digitali può comportare un incremento nei profitti aziendali e risparmio di manodopera, nonché benefici socioeconomici e ambientali. In Figura 8 si elenca una sintesi di benefici e criticità nell’impiego di gemelli digitali in agricoltura.

Conclusioni e scenari futuri

Dai rastrelli ai robot, l’agricoltura sta vivendo una profonda trasformazione digitale. Nuove tecnologie (Figura 11) incorporano l’intelligenza artificiale per gestire e ottimizzare ogni aspetto, trasformando le aziende agricole in ambienti ricchi di dati.

Grazie all’analisi dei dati storici e delle informazioni in tempo reale, gli agricoltori possono fare previsioni, ottimizzare i processi, individuare le aree di miglioramento ed elaborare best practice.

Il focus è sulla sostenibilità ambientale. Lo sviluppo e l’adozione di tecnologie avanzate come GPS, IoT e AI stanno trasformando le pratiche agricole, favorendo una maggiore efficienza e produttività, grazie anche al condition monitoring, alla manutenzione predittiva e ad un processo decisionale consapevole.
I sensori raccolgono dati in tempo reale sulle condizioni del terreno e delle colture (umidità del suolo, temperatura, livelli di nutrienti…).

I droni forniscono immagini ad alta risoluzione per monitorare lo stato di salute delle colture, rilevare parassiti, malattie e ottimizzare i modelli di semina. Mietitrici robotiche ad altissima sensibilità possono lavorare a ciclo continuo, riducendo i costi di manodopera e minimizzando i danni alle colture. I gemelli digitali replicano sistemi fisici (come campi, colture o persino l’intera azienda agricola) per ottenere simulazioni accurate. A questo livello entra in gioco l’intelligenza artificiale generativa: analizzando vasti set di dati e identificando modelli, gli algoritmi possono prevedere le rese delle colture, ottimizzare l’allocazione delle risorse, riducendo al minimo l’impatto ambientale e persino prevedere le conseguenze dei cambiamenti climatici.

L’agricoltura rigenerativa rappresenta invece un approccio olistico. Le principali pratiche includono il pascolo adattivo e l’agricoltura senza aratura. Migliorando la fertilità del suolo, è possibile aumentare le rese delle colture e ridurre al minimo il ricorso a prodotti chimici. Inoltre, lo sfruttamento sostenibile dei terreni contribuisce a mitigare gli effetti negativi del cambiamento climatico, promuovendo la biodiversità.

Come noto, la composizione del terreno, la topografia e la salute delle colture possono variare in modo significativo, anche entro brevi distanze. L’agricoltura di precisione si avvale di tecnologie come droni, immagini satellitari e sensori avanzati, in grado di individuare aree con esigenze specifiche. Le informazioni vengono utilizzate per la gestione di risorse idriche, fertilizzanti e pesticidi con una precisione millimetrica. Inoltre, i dati raccolti attraverso l’agricoltura di precisione forniscono informazioni preziose sulle prestazioni delle colture e sulle condizioni del campo, consentendo agli agricoltori di prendere decisioni basate sui dati per le stagioni future.

Dalla semina alla raccolta, dal diserbo alla gestione del bestiame, i robot stanno assumendo un ruolo sempre più importante. Capaci di lavorare in condizioni impegnative in totale sicurezza, consentono di liberare tempo agli operatori, che possono così concentrarsi su compiti di maggior valore. Trattori autonomi e mietitrici robotizzate sono impiegati nelle aziende agricole su larga scala. Macchinari ed attrezzature fanno ampio impiego di sensori e intelligenza artificiale, che consentono loro di adattarsi alle diverse condizioni del campo e di ottimizzare le loro prestazioni. Una rete di dispositivi interconnessi raccoglie e condivide dati in tempo reale, trasformando il modo in cui vengono gestite le aziende agricole.

Dispositivi abilitati all’IoT consentono di automatizzare tutta una serie di attività. L’analisi dati permette di ottimizzare l’irrigazione, la fertilizzazione e il controllo dei parassiti, con conseguenti notevoli risparmi in termini di risorse. Ottenendo informazioni in tempo reale, gli agricoltori possono poi intervenire tempestivamente, prevenendo i problemi prima che degenerino.

L’agricoltura verticale risulta particolarmente vantaggiosa nelle aree urbane e consente, grazie al monitoraggio di fattori quali temperatura, umidità e luce, una riduzione dei consumi idrici e la possibilità di produrre raccolti tutto l’anno, indipendentemente dalle condizioni meteorologiche esterne. Tecnologie come l’illuminazione a LED, l’idroponica e l’aeroponica sono essenziali per il successo dell’agricoltura verticale. È possibile ottenere prodotti freschi a “kilometro zero”, riducendo le emissioni dei trasporti e garantendo la freschezza dei prodotti.

Ulteriori sfide riguardano la sicurezza alimentare. Si tratta di trovare un equilibrio tra nutrire una popolazione in crescita e salvaguardare il pianeta per le generazioni future. Per raggiungerlo, è necessario un approccio multiforme. Incorporare imballaggi biodegradabili nella catena di fornitura è un passaggio cruciale. Riducendo i rifiuti di materie plastiche è possibile mitigare l’inquinamento e proteggere gli ecosistemi. Metodologie sostenibili di controllo dei parassiti, come gli agenti di controllo biologico e la rotazione delle colture, possono ridurre al minimo l’uso di sostanze chimiche nocive e preservare la salute degli esseri viventi. Inoltre, l’integrazione di fonti energetiche rinnovabili può ridurre le emissioni e i costi energetici.

La genetica avanzata delle colture permette lo sviluppo di piante con caratteristiche migliorate. Manipolando il DNA delle colture, gli scienziati possono sviluppare varietà più adatte a resistere alle sfide di un clima in continuo cambiamento. Oltre alla resilienza, l’ingegneria genetica può migliorare la resa delle colture, la qualità, il valore nutrizionale e il sapore del prodotto.

In futuro intelligenza artificiale e robotica saranno sempre più frequenti in agricoltura, con una forte integrazione tra sistemi agricoli tradizionali e soluzioni innovative. Robot compatti opereranno in flotta, sfruttando il concetto di swarm robotics e intelligenza di gruppo.

Riferimenti

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https://www.ibm.com/products/environmental-intelligence-suite/agriculture

https://www.yanmar.com/global/agri/smart_agri/

https://www.fendt.com/it/smart-farming

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M. Escribà-Gelonch, S. Liang, Pieter van Schalkwyk, I. Fisk, V. Duc e V. Hessel, “Digital Twins in Agriculture: Orchestration and Applications”, Journal of Agricultural and Food Chemistry, vol. 72, no. 19, pp. 10737–10752, May 2024, doi: https://doi.org/10.1021/acs.jafc.4c01934

Warren Purcell, Thomas Neubauer, “Digital Twins in Agriculture: A State-of-the-art review“, Smart Agricultural Technology, volume 3, 2023, 100094, ISSN 2772-3755, https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100094

Baillie, Craig & Thomasson, J. & Lobsey, Craig & McCarthy, Cheryl & Antille, Diogenes (2018). “A review of the state of the art in agricultural automation. Part I: Sensing technologies for optimization of machine operation and farm inputs“. 10.13031/aim.201801589.

https://agtech.folio3.com/blogs/top-10-trends-in-agriculture-in-2024/

https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/agricoltura-4-0-cosi-i-robot-rivoluzionano-il-settore-stato-dellarte-e-sviluppi-nel-mondo/

https://tech4future.info/intelligenza-artificiale-robotica-agricoltura/

https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/europe-agricultural-machinery-market

https://www.gminsights.com/industry-analysis/agriculture-equipment-market

Giorgio De Pasquale, Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, Politecnico di Torino, Smart Structures and Systems Lab, Elena Perotti, senior data analyst