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I 17 obiettivi per lo sviluppo sostenibile

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I 17 obiettivi per lo sviluppo sostenibile

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L’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile è un programma d’azione per le persone, il pianeta e la prosperità sottoscritto.

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Quale obiettivo secondo te si collega con il tema dell'intelligenza artificiale?

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Quale obiettivo secondo te si collega con il tema dell'intelligenza artificiale?

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iRobot è brand il numero 1 al mondo nelle vendite di robot aspirapolvere. iRobot Roomba e iRobot Braava sono progettati per aiutarti nelle pulizie domestiche quotidiane

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Intelligenza artificiale - Notizie, foto, video

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Intelligenza artificiale: ultime notizie, opinioni, reportage, foto e video.

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Prima di iniziare...sai come fare un ricerca utilizzando fonti attendibili?

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Prima di iniziare...sai come fare un ricerca utilizzando fonti attendibili?

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Dare credito e fidarsi delle fonti. Questa è la sfida a cui ogni cittadino è chiamato nel momento in cui fruisce e produce informazioni nel web 2.0. Tale esperienza avviene in un contesto segnato dal sovraccarico informativo, o diluvio informativo, ossia un contesto segnato da un'enorme quantità di contenuti prodotti e scambiati. In un minuto del 2021, ad esempio, avvengono 4,2 milioni di ricerche su Google, 694 mila video sono visti su TikTok.

In questo scenario, la competenza più importante da possedere non è saper cercare e trovare le informazioni, ma saperle selezionare. È l'esperienza con cui studenti e insegnanti si confrontano ogni giorno. I motori di ricerca, ad esempio, propongono dei risultati in un dato ordine, ma è sufficiente? Ovviamente no, il problema è dunque ragionare sui criteri di selezione.

Imparando a distinguere le fonti attendibili da quelle meno affidabili è possibile difendersi anche dalle cosiddette . Il termine in inglese sta per "notizie false" e "bufale", ed è la locuzione che per la Treccani è "entrata in uso nel primo decennio del XXI secolo per designare un'informazione in parte o del tutto non corrispondente al vero, divulgata intenzionalmente o inintenzionalmente attraverso il Web, i media o le tecnologie digitali di comunicazione, e caratterizzata da un'apparente plausibilità, quest'ultima alimentata da un sistema distorto di aspettative dell'opinione pubblica e da un'amplificazione dei pregiudizi che ne sono alla base, ciò che ne agevola la condivisione e la diffusione pur in assenza di una verifica delle fonti".

L'ecosistema della disinformazione, spesso associato al disordine informativo del social web, si può dividere tra misinformazione, che è la condivisione involontaria di informazioni false, la disinformazione, che è la deliberata creazione e condivisione di informazioni note per essere false, e mala informazione, che comprende invece notizie vere condivise in maniera illecita per danneggiare qualcuno e qualcosa.

Molti degli eventi più significativi degli ultimi anni sono stati analizzati anche chiedendosi se ci fosse stata un'influenza delle fake news. Un esempio su tutti: in occasione della pandemia Covid 19, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha evocato il pericolo di una infodemia, la diffusione incontrollata di notizie non verificate, fuorvianti e false, e ha cercato di chiarire che occorre fidarsi solo dell'informazione istituzionale. Però non ha potuto evitare alcuni effetti di massa e nemmeno controllare adeguatamente la narrazione (sia istituzionale sia mediatica), a tal punto che il Ministero della Salute italiano ha dovuto smentire, sulla propria pagina istituzionale, che il virus si sconfigga facendo gargarismi con la candeggina. Insomma, la pubblicazione e diffusione di notizie false è sempre più un fenomeno dilagante, capace di danneggiare gravemente privati e aziende, influenzare l'opinione pubblica su temi importanti come la salute e la sicurezza, condizionare la politica, distruggere la reputazione di figure pubbliche e non solo.
Si tratta dunque di un tema di cruciale attualità, che riguarda tutti i cittadini e che tocca un principio cardine delle nostre società democratiche: il diritto a una corretta informazione.
Le fake news fanno quasi sempre leva sulle emozioni, sulle nostre paure o sui nostri pregiudizi (curiosità, razzismo, insicurezza etc.), toccano temi di un certo interesse e legati all'attualità (salute, politica, celebrità, immigrazione etc.), usano toni drammatici o sensazionali, descrivono eventi straordinari etc.

Come mostrano molte ricerche nel settore, buona parte delle persone oggi si informa attraverso i social network. Talvolta, sono proprio questi ultimi, al di là delle competenze digitali di ciascuno di noi, a favorire la diffusione delle notizie false. Ciò è legato al fatto che attraverso i social media tendiamo a seguire pagine, profili e amici che sentiamo più simili a noi. Tale fenomeno, conosciuto come "omofilia delle reti" finisce però col creare intorno a noi una vera e propria "bolla filtrata" (definita dallo studioso Pariser filter bubble) in cui ogni contenuto virtuale a cui accediamo è, per l'appunto, filtrato a partire unicamente dai nostri comportamenti in rete ed è finalizzato a confermare, rafforzare, i nostri punti di vista o a rispondere ai nostri interessi.

Si genera così un vero e proprio effetto "camera dell'eco" a causa del quale le nostre opinioni vengono quotidianamente rafforzate dalla ripetizione e frequenza con cui entriamo in contatto con contenuti e informazioni che confermano i nostri punti di vista.

Proprio per questo i social network sono stati spesso accusati di isolarci e di intensificare le contrapposizioni ideologiche già presenti nella società il cui rischio principale è quello della radicalizzazione.

Quando quindi ci imbatteremo in una notizia falsa, pur di vedere confermati i nostri punti di vista, rinchiusi nella nostra "bolla filtrata" e a seguito dell'effetto "camera dell'eco" saremmo portati maggiormente a crederci e a condividerla.

Allora non fermiamoci ai primi risultati di ricerca, proviamo a navigare in anonimo, proviamo a seguire qualcuno che non ha le nostre opinioni ma che rispettiamo. E perché dovremmo farlo? La risposta è molto semplice. Per arricchirci, moltiplicare il nostro sguardo sul mondo e provare a squarciare la nostra piccola e rassicurante bolla virtuale.
In sintesi, come possiamo imparare a difenderci dalle fake news?
In questo Decalogo vi suggeriamo alcuni consigli utili per non cadere nella rete delle bufale. Buona lettura!

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Dare credito e fidarsi delle fonti. Questa è la sfida a cui ogni cittadino è chiamato nel momento in cui fruisce e produce informazioni nel web 2.0. Tale esperienza avviene in un contesto segnato dal sovraccarico informativo, o diluvio informativo, ossia un contesto segnato da un'enorme quantità di contenuti prodotti e scambiati.

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Search the world's information, including webpages, images, videos and more. Google has many special features to help you find exactly what you're looking for.

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Un breve ripasso di quello che facciamo a scuola..

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Un breve ripasso di quello che facciamo a scuola..

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Rispondi alle domande sulle parole di SCRATCH

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intelligènza artificiale (IA) Disciplina che studia se e in che modo si possano riprodurre i processi mentali più complessi mediante l'uso di un computer. Tale ricerca si sviluppa secondo due percorsi complementari: da un lato l'i. artificiale cerca di avvicinare il funzionamento dei computer alle capacità dell'intelligenza umana, dall'altro usa le simulazioni informatiche per fare ipotesi sui meccanismi utilizzati dalla mente umana.

Il sistema prevede: l'acquisizione e l'elaborazione di dati e informazioni (sia provenienti dall'esterno, sia contenuti nel sistema in modo opportunamente organizzato) sulla base di opportuni modelli; un ambiente hardware e software idoneo a garantire l'esecuzione delle elaborazioni e l'interazione con l'esterno; un modello di obiettivi e vincoli del sistema, in grado eventualmente di adattarsi all'ambiente circostante. L'i. artificiale è caratterizzata dall'interesse per gli aspetti di: percezione dell'ambiente, per es. attraverso l'elaborazione di segnali provenienti da sensori di vario tipo per estrarre gli elementi utili alle decisioni o alla comprensione; interazione con l'ambiente, per es. attraverso interfacce uomo-macchina basate su meccanismi di comprensione del linguaggio naturale, dei manoscritti, di segnali vocali o di immagini; apprendimento, con conseguente modifica del comportamento nel tempo; rappresentazione della conoscenza, sia per una efficace interazione con l'ambiente, sia per facilitare l'analisi, sia per un'efficace soluzione dei problemi di decisione; risoluzione di problemi, anche di tipo non strutturato e tale da richiedere l'elaborazione di informazioni in forma simbolica; realizzazione di processi decisionali ovvero traduzione di decisioni aggregate in decisioni operative e, in particolari ambiti, attuazione delle decisioni.

Il tentativo di simulare le funzioni umane è stato presente fin dagli inizi dell'informatica. Nel 1956 J. McCarthy organizzò a Dartmouth un convegno, nel corso del quale fu coniato il termine i. artificiale nel senso usato oggi, che segna la nascita di questa disciplina come settore autonomo; durante il convegno vennero presentati alcuni programmi capaci di comportamenti intelligenti, quale per es. il logic theorist, in grado di dimostrare teoremi di logica matematica. In una prima fase di evoluzione l'i. artificiale si è rivolta alla soluzione di problemi di tipo logico, relativamente ben formalizzati, registrando significativi successi; nel 1957 apparve il programma General problem solver, destinato a emulare il comportamento umano nella soluzione di problemi di tipo generale; nel 1959 H. Gelertner presentò un programma per la dimostrazione di teoremi di geometria e, subito dopo, uno per l'integrazione simbolica.

In una seconda fase, sull'onda del successo, si è cercato di espandere la gamma di problemi cui l'i. artificiale potesse dare risposta, muovendosi verso l'emulazione del sistema di percezione umano e verso l'interazione con l'ambiente, registrando viceversa un sostanziale insuccesso. In effetti ci si rese presto conto che per i problemi di gestione efficace di informazioni incomplete e incerte mancavano i modelli concettuali che potessero supportare l'attività di sistemi automatizzati.

In una terza fase il settore si è articolato in indirizzi specifici che, con forti interazioni con altri settori, hanno cercato di affrontare alcuni problemi delimitati, registrando alcuni interessanti successi e contribuendo comunque all'approfondimento dei complessi problemi che stanno dietro a molte attività umane, solo apparentemente semplici.

Numerosi sono i filoni di ricerca significativi: risoluzione di problemi, settore tradizionale dell'i. artificiale con forti interazioni con la ricerca operativa, la teoria degli algoritmi, l'ottimizzazione e la matematica applicata; logica, con lo sviluppo di strumenti metodologici adatti al trattamento di problemi di decisione in ambiti specifici; rappresentazione della conoscenza, con lo sviluppo di metodologie di progetto e di gestione di basi di conoscenza, reti semantiche, sistemi di primitive per la rappresentazione di ambienti specifici e strutture logiche in grado di conservare la coerenza logica a fronte di interventi di vario tipo; sistemi esperti, con la generazione, la verifica e la gestione di sistemi basati su regole, in grado di suggerire soluzioni ragionevoli nei più diversi settori applicativi, dalla diagnostica medica alla prospezione del suolo, dalla gestione di sistemi ad alto rischio, come aviogetti o centrali nucleari, alla scelta della configurazione di reti e sistemi di servizio; linguaggio, con un significativo approfondimento dei meccanismi del linguaggio; apprendimento, con lo sviluppo di sistemi in grado di gestire l'induzione di concetti e regole da esempi, di modificare e selezionare regole di comportamento; robotica e visione, con lo sviluppo di sistemi in grado di riconoscere scene e dedurne i comportamenti più opportuni in termini di movimenti di un sistema automatizzato.

Accanto a questi filoni di ricerca si è sviluppata una rilevante attività di sviluppo software. Da citare in particolare i pacchetti per lo sviluppo di sistemi esperti, programmi informatici che incorporano una grande quantità di conoscenza su un problema specifico - per es. la diagnosi di un particolare gruppo di malattie o la gestione degli investimenti finanziari - e sono in grado di aiutare gli uomini nelle decisioni più complesse. A differenza dei software classici, che hanno bisogno di ricevere in entrata tutte le variabili rilevanti per risolvere un problema e che a parità di dati iniziali forniscono sempre il medesimo risultato, questi sistemi possono dedurre, con procedimenti probabilistici, i dati mancanti e possono anche imparare dall'esperienza: la loro efficienza, cioè, migliora dopo ogni utilizzo. Spesso questi sistemi si basano sulle cosiddette reti neurali.

Oggi l'i. artificiale è presente in vario modo integrata nei sistemi a microprocessore di controllo e gestione in una varietà di prodotti e sistemi in commercio, sia specialistici, sia di largo consumo.

Approfondimento di Andrea Carobene
Si chiama intelligenza artificiale (IA) quel settore dell'informatica che studia la possibilità di costruire computer che siano in grado di riprodurre il funzionamento di alcune capacità della mente umana o, nel caso della cosiddetta intelligenza artificiale forte, dell'intero pensiero umano. Questa locuzione è anche utilizzata per indicare quella branca della filosofia che si pone il problema se sia davvero possibile riprodurre il pensiero umano.

1. L'uomo come macchina pensante
Il sogno di costruire una macchina o un calcolatore che sia in grado di pensare come l'uomo risale a diversi secoli fa, quando iniziarono ad apparire le prime macchine, come la cd. pascalina, realizzata da B. Pascal nel 17° sec., in grado di eseguire addizioni e sottrazioni. Poiché solo l'uomo è capace di effettuare operazioni di questo tipo, almeno oltre un certo grado di complessità, ci si chiese se con una metodologia simile non si sarebbe potuto un giorno costruire delle macchine capaci di produrre veri e propri pensieri. Secondo le ipotesi meccanicistiche, se l'uomo è una macchina pensante, per quanto complessa, in linea di principio dovrebbe essere possibile riprodurre quegli stessi meccanismi del pensiero con un elaboratore. Questo obiettivo non è però stato ancora raggiunto e, secondo diverse correnti di pensiero, non potrà mai essere costruita una macchina capace veramente di pensare o, ancora di più, in grado di esprimere una forma di autocoscienza.
Tra i problemi cruciali ancora da risolvere vi è anche quello di definire il pensiero umano e di stabilire che cosa caratterizzi l'intelligenza; tuttavia questo aspetto è ancora oggetto di discussione, tanto da un punto di vista filosofico, quanto da un punto di vista fisiologico, non essendo ancora noti i meccanismi precisi che conducono alla costruzione di pensieri, alla memorizzazione dei ricordi e alla formazione dell'autocoscienza.

2. Computer che 'pensano' in modo formale
Il pensiero umano è una realtà estremamente complessa, sicuramente non riconducibile a schemi semplici, ed è per questo che storicamente i ricercatori che, in epoca contemporanea, si sono dedicati all'IA hanno deciso di lavorare restringendo i loro obiettivi. Inizialmente, infatti, si è affrontato il problema della riproduzione dei ragionamenti di tipo logico-formale, ossia quelli che possono essere descritti e sviluppati all'interno di un sistema preciso e definito di regole e che consentono in qualunque momento di determinare, in un numero finito di passaggi, se una conclusione deriva dalle premesse iniziali in maniera corretta e se è stata ottenuta applicando le 'regole di grammatica' stabilite.
Un tipico esempio di questo tipo di ragionamento è il gioco degli scacchi, uno dei terreni preferiti di sperimentazione dell'IA. Qui hanno fatto epoca le sfide tra i più grandi campioni del mondo e potenti elaboratori, come la partita giocata nel 1996 tra il supercalcolatore IBM Deep Blue e l'allora campione mondiale G. Kasparov (n. 1963). La sfida fu vinta per 4 a 2 da quest'ultimo, ma nel 1997 Deep Blue si aggiudicò la rivincita per 3,5 a 2,5. Giocare a scacchi richiede insieme fantasia e ragionamento, ma in ogni caso ogni partita si svolge all'interno di un preciso quadro di regole certe e definite, descrivibili in linguaggio matematico e che si riferiscono a un numero finito di variabili. Così i computer possono elaborare milioni e milioni di situazioni possibili, opponendo la forza bruta della loro velocità di calcolo all'intuizione dei migliori giocatori.
Analogamente, oggi si utilizzano i calcolatori anche per dimostrare teoremi matematici, così come avvenne nel 1976 per il teorema dei quattro colori (data una superficie piana divisa in regioni connesse, come una carta geografica, sono sufficienti quattro colori per colorare ogni regione in modo che regioni adiacenti non abbiano lo stesso colore), dimostrazioni che avvengono comunque sempre all'interno di un sistema definito di regole formali.

Abstract di approfondimento da Intelligenza artificiale di Marco Somalvico, Francesco Amigoni e Viola Schiaffonati (Enciclopedia della Scienza e della Tecnica)

applicazioni
Le applicazioni dei sistemi di intelligenza artificiale sono innumerevoli e una loro completa catalogazione risulta molto difficile a causa della quantità ed eterogeneità dei settori interessati. Come emerge dalle applicazioni sommariamente tratteggiate nel seguito, la concezione al momento dominante nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale è quella dell'agire razionalmente, che individua una visione più ampia e più complessa di intelligenza legata non soltanto alle capacità intellettuali ma anche all'abilità nell'interagire con il mondo. In questa direzione, l'enfasi è posta sempre più sull'efficienza dei risultati dei sistemi di intelligenza artificiale piuttosto che sulla loro generalità. Ciò comporta spesso lo sviluppo di sistemi con competenze molto specifiche in contesti applicativi ben delimitati, invece che di sistemi con generiche caratteristiche di intelligenza applicabili a diversi contesti. Un'imprecisa, incompleta, ma utile approssimazione tassonomica prevede le seguenti aree di applicazione per i sistemi di intelligenza artificiale.

7. I sistemi esperti e ontologie
Il mondo industriale si riconosce intorno all'ingegneria della conoscenza, espressione che individua gli aspetti ingegneristici dell'intelligenza artificiale e che ha per anni posto in primo piano la tecnologia dei sistemi esperti impiegata, per esempio, in compiti di diagnosi. I sistemi esperti hanno rivoluzionato l'approccio all'impiego dell'elaboratore, non richiedendo più, al fine di risolvere problemi applicativi, di programmare algoritmi per la macchina algoritmica ma esigendo solamente di rappresentare la conoscenza che la macchina algoritmica utilizza per costruire inferenzialmente la soluzione dei problemi applicativi (purché questi siano inerenti alla conoscenza posseduta dal sistema esperto). L'interesse per i sistemi esperti è stato accresciuto dall'opportunità di modellare la conoscenza e non di meccanizzare gli algoritmi risolutivi, rendendo possibile l'interazione con la macchina direttamente a coloro che possiedono la conoscenza stessa. A partire da diverse ricerche precedenti, comprese quelle sulla rappresentazione della conoscenza, negli ultimi anni lo studio delle ontologie, ovvero delle descrizioni formali di domini specifici, ha raggiunto un buon grado di maturità e promette di aprire nuovi settori applicativi, soprattutto legati al web.
In conclusione, ribadiamo che gli ambiti di applicazione dell'intelligenza artificiale non si esauriscono in quelli che abbiamo citato poiché la disciplina è in continua espansione, muovendosi su un territorio di frontiera della ricerca, e poiché interessa anche altri contesti, quali l'elaborazione dei segnali, l'analisi dei dati, l'intrattenimento e la medicina, che contribuiscono a caratterizzarla come una disciplina dinamica, aperta e ricca di promettenti prospettive.

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intelligènza artificiale (IA) Disciplina che studia se e in che modo si possano riprodurre i processi mentali più complessi mediante l'uso di un computer. Tale ricerca si sviluppa secondo due percorsi complementari: da un lato l'intelligenza artificiale artificiale cerca di avvicinare il funzionamento dei computer alle capacità dell'intelligenza umana, dall'altro usa le simulazioni informatiche per fare ipotesi sui meccanismi utilizzati dalla mente umana.

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il nostro robot trova la polvere e la riconosce impostato sul colore bianco

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il nostro robot trova la polvere e la riconosce impostato sul colore bianco

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L’agricoltura è chiamata a essere più sostenibile, in grado cioè di ridurre il proprio impatto ambientale, limitando innanzitutto l’impiego di fertilizzanti e pesticidi.

Per ottimizzare il loro utilizzo, la tecnologia è di grande aiuto: si fa sempre più strada l’agricoltura di precisione e, in questo senso, l’impiego di tecniche di Intelligenza Artificiale.

Dallo sviluppo di veicoli autonomi e droni ai Digital Twins, il “fattore AI” trova spazio in piani e progetti di ricerca per rendere più green la coltivazione.

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Consorzi Agrari d'Italia, in collaborazione con Agrico, mette a disposizione delle aziende agricole italiane un robot per il diserbo meccanico delle orticole in pieno campo

Sembra uscito da un cartone animato della Pixar, ma non è pensato per il trasporto dei rifiuti bensì per diserbare meccanicamente le orticole. È Dino, un robot dotato di quattro motori elettrici che grazie ai satelliti riesce a muoversi in autonomia tra le fila di orticole per ripulire i terreni senza l'utilizzo di prodotti chimici. Cai - Consorzi Agrari d'Italia lo ha presentato ieri con una dimostrazione pratica nel campo di lattuga dell'azienda agricola Castellari Massimo a Castenaso (Bo).

Avvicinare l'agricoltore alla tecnologia

"Tra i principali obiettivi di Cai c'è quello di far conoscere e mettere a disposizione degli agricoltori tutte le nuove tecnologie nell'ambito della riduzione dei prodotti fitosanitari per aiutare le aziende a essere più sostenibili - spiega il responsabile commerciale di Cai, Ivan Cremonini. È un argomento pilastro della nuova Pac e quindi un elemento su cui noi investiamo parecchio. A riguardo abbiamo da poco iniziato una collaborazione con Agrico, specializzata in prodotti e strumenti per agricoltura biologica, per mettere Dino a disposizione delle aziende agricole. Questa innovazione unisce un grande risparmio in termini di costi di prodotti al rispetto dell'ambiente".

Che cos'è Dino

Si tratta di un robot nato da un'idea di una startup francese, la Naio Technologies, che sarà disponibile in accordo con la società Agrico e che testimonia l'intensa attività di ricerca di tecnologie avanzate da parte di Consorzi Agrari d'Italia, con l'obiettivo di rendere più efficaci e sostenibili i processi produttivi in agricoltura.

"Agrico è concessionaria di due società di robotica. Una di queste è appunto la Naio Technologies - spiega Riccardo Barsantini, direttore commerciale Agrico. Dino è un robot lungo 2,5 metri, alto 1,3 per 2,5 di larghezza (interasse variabile da 1,50-2,10), pesa circa 1000 kg (strumentazione inclusa) e si muove grazie a quattro motori elettrici che garantiscono fino a 8 ore di autonomia. In campo si muove in autonomia grazie al sistema di navigazione GPS RTK e avanza alla velocità è di 4 km/h, lavorando fino a 5 ettari al giorno. Lavora anche con una pendenza del 20%. È in grado di rilevare la presenza in campo della coltura grazie alla telecamera presente davanti alla macchina e presto, con una nuova applicazione, sarà anche in grado di riconoscere esattamente il tipo di coltura e azionare gli attrezzi di conseguenza. Il robot può montare infatti diversi elementi sarchianti.

Nell'assetto predisposto per la dimostrazione, la macchina lavora tra le fila ma è possibile installare anche i dischi in coppia per una lavorazione sulla fila (in questo caso la velocità d'avanzamento è inferiore, circa 2,5-3 km/h). Il robot è pensato per diverse colture orticole in pieno campo, mentre per quelle in serra c'è Oz e Ted per il vigneto.

Dino è un esempio di tecnologia totalmente sostenibile dal punto di vista ambientale, ma c'è anche un altro aspetto da sottolineare, il robot rappresenta un valido aiuto per le aziende sempre più in difficoltà nel reperire la manodopera".

Dino, agricoltura 4.0 per l'agricoltore

"Innovazione e agricoltura di precisione si integrano con l'assistenza tecnica tradizionale svolta dai Consorzi - precisa Serena Selvetti, responsabile di agricoltura 4.0 di Cai. I servizi che Cai svolge nell'ambito dell'agricoltura di precisione sono diversi, erogati da Ibf servizi, e vanno dalla georeferenziazione ai supprti decisionali, dai voli con i droni all'utilizzo di sensoristica, come le stazioni meteo. La nostra idea di digitalizzazione dell'agricoltura non parte dal "tablet" ma dall'uomo, parte dall'esperienza dell'agricoltore e del tecnico agronomo e viene integrata con le nuove tecnologie. E con Dino stiamo applicando la stessa filosofia, mettiamo in campo la nostra esperienza per settare la macchina sulle esigenze dei singoli agricoltori agevolando così la commercializzazione anche in Italia".

L'interesse per l'innovazione tecnologica, percepito anche dall'ampia partecipazione alla giornata dimostrativa, lo ha dimostrato anche un giovane agricoltore. Giacomo Marchesini, dell'omonima azienda agricola, ha testimoniato la propria esperienza con il servizio di supporto decisionale irriguo fornita dal Consorzio. "La stagione per il mais è stata complessa, non ha mai piovuto e ottenere delle buone rese è stato difficile. Per la prima volta in azienda abbiamo deciso di affidarci al Consorzio per il consiglio irriguo e la differenza si è vista. Mio padre a seguito la procedura solita mentre io ho irrigato quando e quanto mi diceva il tecnico. In totale ho irrigato 5 volte con 50 mm di acqua ogni volta e rispetto all'irrigazione canonica aziendale ho ottenuto 40 q in più a ettaro risparmiando un intervento di irrigazione.

L'innovazione tecnologica per me è importante, è il mio primo anno in azienda e vorrei pian piano introdurre sempre cose nuove, vincendo la reticenza delle generazioni precedenti. Sono investimenti importanti, per questo è fondamentale il supporto del Psr, ma sono innovazioni necessarie per le aziende".

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Il robot Dino diserba le orticole in modo sostenibile - Terra e Vita

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Consorzi Agrari d'Italia, in collaborazione con Agrico, mette a disposizione delle aziende agricole italiane un robot per il diserbo meccanico delle orticole in pieno campo Sembra uscito da un cartone animato della Pixar, ma non è pensato per il trasporto dei rifiuti bensì per diserbare meccanicamente le orticole.