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Una Mano per i Bambini
2017
9

Mosca olearia, la Spagna si affida all'intelligenza artificiale

Per il secondo anno consecutivo l'Andalusia fornisce ai propri olivicoltori un servizio di allerta che anticipa di quattro settimane le infestazioni di mosca olearia. Il tutto grazie ad una analisi dei dati fatta con l'intelligenza artificiale

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La mosca dell'olivo è il parassita più dannoso per le produzioni

Fonte immagine: Università di Pisa

E' possibile prevedere con quattro settimane di anticipo il comportamento della mosca olearia? E' quello che stanno provando a fare in Andalusia, una regione della Spagna grande produttrice di olio di oliva, dove è stato lanciato per il secondo anno consecutivo il Network di allerta e informazione fitosanitaria (Andalusia's alert and phytosanitary information network in inglese). Si tratta di un progetto, finanziato da Governo spagnolo, Regione dell'Andalusia e Unione europea, che sfrutta l'intelligenza artificiale e l'analisi dei Big data per predire l'evoluzione di questo parassita.

La Bactrocera oleae è sicuramente l'insetto più dannoso per l'olivicoltura. A determinare una diminuzione delle rese non è la mosca adulta, ma la larva che cresce a scapito del frutto. In passato il contrasto a questo parassita veniva fatto con trattamenti insetticidi a calendario, ma oggi questo approccio è stato superato (nonché vietato) e si è optato per la lotta integrata. Si ricorre agli agrofarmaci cioè solo nel momento in cui la pressione della mosca olearia è tale da determinare un pericolo per la produzione. E dove possibile si utilizzano antagonisti naturali e trappole.

Ma come fare a capire quante mosche ci sono nell'oliveto e quanti frutti saranno inoculati con le uova? Oggi si fanno dei campionamenti sugli alberi e attraverso degli algoritmi statistici si decide se intervenire o meno. In Andalusia sono andati oltre. Ben 1.568 agricoltori e 700 tecnici sono stati coinvolti in un lavoro di monitoraggio delle colture. I dati raccolti in campo vengono poi analizzati attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale che sfrutta anche informazioni provenienti dalle centraline meteo (in tutto 200) e da altri sensori in campo.

Si ottiene così una analisi predittiva che, nella migliore delle ipotesi, è in grado di stabilire con quattro settimane di anticipo un aumento della pressione di questo parassita, tale da giustificare il trattamento. Inoltre agli agricoltori coinvolti viene fornita settimanalmente una analisi che stima la percentuale di olive colpite. L'obiettivo della sperimentazione è di riuscire ad affinare le capacità predittive del cervellone cibernetico per avvicinare le previsioni il più possibile alla realtà.

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