Sviluppata al Dipartimento di Matematica e Informatica una piattaforma autonoma che riconosce le foglie e le preleva per individuare precocemente le malattie della vite
Individuare le malattie della vite prima che compromettano il raccolto, monitorando il vigneto in autonomia e raccogliendo campioni da analizzare in laboratorio.
È il risultato dello studio – dal titolo Autonomous Robotic Platform for Precision Viticulture: Integrated Mobility, Multimodal Sensing, and AI-Based Leaf Sampling e pubblicato sulla rivista scientifica MDPI – Multidisciplinary Digital Publishing Institute. La ricerca è frutto delle attività svolte presso il laboratorio di sistemi robotici autonomi del DMI, ARSLab, con in particolare il contributo dei borsisti Miriana Russo e Alessio Tudisco, e dei docenti Corrado Santoro, coordinatore di ARSLab ed esperto di sistemi robotici e automazione, e Federico Fausto Santoro, esperto di Internet of Things (IoT) ed Embedded AI.
Il robot dotato di sensori multimodali e intelligenza artificiale
La ricerca è stata condotta per progetto di Agrimet, un progetto finanziato dalla Regione Siciliana nell’ambito del programma PO-Fesr 2014-20, azione 1.1.5, e svolto da un partenariato che ha visto, oltre l’Università di Catania, anche l’Università di Palermo e le aziende del territorio Persec, Red Raion, IMC Service e Net Service.
Il progetto ha portato allo sviluppo e alla sperimentazione sul campo di un robot dotato di sensori multimodali e intelligenza artificiale. Testata in un vigneto siciliano, la piattaforma ha dimostrato di potersi muovere autonomamente tra i filari, riconoscere le foglie e prelevarle con buona precisione, anche in presenza di vento e vibrazioni. Una tecnologia che apre nuove prospettive per una viticoltura di precisione più sostenibile, capace di intervenire tempestivamente e limitare i trattamenti alle aree che ne hanno effettivamente bisogno.
La piattaforma
Un laboratorio robotico tra i filari
Le malattie della vite rappresentano una delle principali criticità per il settore vitivinicolo: possono compromettere la quantità del raccolto e la qualità dell'uva. In un contesto in cui cresce l'esigenza di ridurre l'impiego di fitofarmaci, la diagnosi precoce diventa fondamentale. Il monitoraggio dei vigneti, tuttavia, si basa ancora in larga parte sull'osservazione visiva, un'attività che richiede tempo, personale specializzato e che rischia di individuare i sintomi quando l'infezione è già in fase avanzata.
La piattaforma sviluppata dai ricercatori dell'Università di Catania punta a superare questi limiti attraverso l'integrazione di robotica e intelligenza artificiale. Il mezzo, dotato di cingoli per affrontare anche terreni sconnessi, è progettato per spostarsi autonomamente lungo i filari e controllare le condizioni della vegetazione.
A bordo sono installate telecamere a colori, sensori di profondità e termici, che consentono di acquisire informazioni da diverse prospettive. Un software basato sull'intelligenza artificiale individua le foglie nelle immagini e guida un braccio robotico incaricato di prelevarle. Ogni campione viene associato alla posizione esatta in cui è stato raccolto, permettendo di ricostruire la distribuzione dei rilievi all'interno del vigneto e di sottoporre successivamente le foglie alle analisi di laboratorio.
Analisi delle malattie della vite
Autonomia e precisione, la sfida tecnologica
Uno degli aspetti più complessi del progetto ha riguardato l'integrazione di componenti progettati per applicazioni differenti. Il gruppo di ricerca ha sviluppato un sistema di controllo personalizzato, capace di collegare l'elettronica dedicata alla guida autonoma con i motori industriali della piattaforma.
Particolare attenzione è stata riservata anche al prelievo dei campioni. Il movimento delle foglie, sollecitate dal vento, e le vibrazioni del robot rendono infatti difficile raggiungere il punto desiderato con precisione. Per affrontare queste condizioni, il braccio robotico corregge continuamente la propria traiettoria sulla base delle informazioni raccolte dalle telecamere, adattando i movimenti alla posizione della vegetazione.
La piattaforma è stata sperimentata direttamente sul campo, in un vigneto siciliano, dove ha operato autonomamente tra i filari, acquisendo i dati dei sensori e prelevando le foglie con buona precisione anche in presenza di sollecitazioni ambientali. Positivi anche i risultati ottenuti dal sistema di riconoscimento automatico della vegetazione.
La sperimentazione conferma le potenzialità di un approccio che combina mobilità autonoma, rilevamento multimodale e intelligenza artificiale per rendere più efficiente il monitoraggio delle coltivazioni. L'obiettivo è arrivare a individuare precocemente le criticità, supportare le analisi diagnostiche e favorire interventi mirati, riducendo l'impiego non necessario di prodotti fitosanitari.
Un risultato significativo anche per il territorio siciliano, dove la viticoltura rappresenta una componente importante del comparto agroalimentare. La ricerca condotta al Dipartimento di Matematica e Informatica dell'ateneo mostra come l'innovazione robotica possa contribuire allo sviluppo di pratiche agricole più sostenibili, mettendo le nuove tecnologie al servizio della tutela delle colture e della qualità delle produzioni.
Il robot dotato di sensori multimodali e intelligenza artificiale