{"id":4766,"date":"2021-02-11T16:08:10","date_gmt":"2021-02-11T15:08:10","guid":{"rendered":"http:\/\/www.pepite.info\/blog\/?p=4766"},"modified":"2024-04-11T12:19:49","modified_gmt":"2024-04-11T10:19:49","slug":"foglia-foto-e-intelligenza-artificiale-per-capire-se-una-pianta-e-malata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pepite.info\/blog\/foglia-foto-e-intelligenza-artificiale-per-capire-se-una-pianta-e-malata\/","title":{"rendered":"\u201cFoglia\u201d, foto e intelligenza artificiale per capire se una pianta \u00e8 malata"},"content":{"rendered":"

Un paio di anni fa Giorgio Nocera<\/strong><\/a><\/span> <\/em>era uno studente di Ingegneria elettronica dell\u2019Universit\u00e0 di Messina dove il team del professore Dario Bruneo collabora con STMicroelectronics<\/a><\/span> – e in particolare il team di Valeria Tomaselli<\/strong><\/em><\/a><\/span>, ingegnere informatico che lavora in ST a Catania, dove si occupa di sviluppare soluzioni basate su Intelligenza Artificiale – al Progetto Europeo AFarCloud<\/a><\/span> (Aggregate FARming in the CLOUD). \u00abGiorgio<\/em> \u2013 racconta Valeria – aveva partecipato nel 2019 agli ST Open Days, giornate dedicate a studenti brillanti con l\u2019obiettivo di offrire loro un\u2019esperienza di progettazione e programmazione di sistemi ST, aiutati da esperti aziendali. Era rimasto favorevolmente colpito da quell\u2019esperienza e aveva voglia di creare qualcosa di utile e innovativo con il suo lavoro di tesi<\/em>\u00bb. Nasce da qui l\u2019idea di mettere a frutto tecniche di intelligenza artificiale per l\u2019elaborazione delle informazione e conoscenze di fitopatologia. \u00abCos\u00ec<\/em> \u2013 aggiunge Tomaselli – abbiamo condiviso sogni, idee e competenze per far nascere il Progetto Foglia<\/strong><\/em>\u00bb. <\/span><\/p>\n

Si pu\u00f2 diagnosticare la salute di una pianta analizzando la fotografia di una foglia e senza avere nessuna competenza sulle patologie delle piante? <\/strong><\/span><\/h5>\n

Oggi grazie al progetto \u201cFoglia<\/strong>\u201d \u00e8 possibile fare questa diagnosi -e magari evitare che una malattia comprometta un\u2019intera coltivazione. Non \u00e8 necessario avere le competenze \u201csul campo\u201d. Cos\u00ec Giorgio ha svolto la sua tesi in ST e conseguito la sua laurea triennale. Dopo avere realizzato il prototipo, il progetto guarda avanti. \u00abFoglia <\/em>\u2013 spiega l\u2019ingegnere Nocera – \u00e8 un sistema digitale per riconoscere in maniera semplice e veloce le piante malate in una coltivazione. Attraverso una foto scattata ad una foglia, possiamo individuare tempestivamente le malattie contagiose e isolare la pianta malata, per proteggere tutte le altre.<\/em><\/span><\/p>\n

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Questo piccolo sistema dotato di Intelligenza Artificiale rappresenta uno strumento economico e portatile che ci permette di avere un maggiore controllo sul raccolto e ci aiuta a limitare i dann<\/em>i\u00bb. <\/span>\u00abIl nostro sogno<\/em> \u2013 aggiunge Nocera – \u00e8 poterlo rendere un prodotto di uso comune, in modo da supportare gli agricoltori nella protezione dei loro raccolti e, allo stesso tempo, consentire la riduzione dell\u2019utilizzo di pesticidi garantendo prodotti pi\u00f9 naturali<\/em>\u00bb. Tecnologia al servizio non solo dell\u2019efficienza nei campi, ma anche alla tutela dei consumatori e della salute.<\/span><\/p>\n

La tecnologia di “<\/strong>Foglia<\/strong>“<\/strong><\/span><\/h5>\n

Dal punto di vista tecnologico il sistema utilizzato all\u2019interno di Foglia<\/strong> \u00e8 economico, portatile e capace di acquisire immagini delle foglie e riconoscerne la patologia o lo stato di salute, grazie ad un algoritmo di Intelligenza Artificiale eseguito sul microcontrollore STM32F7<\/a><\/span>. Grazie ad una rete neurale sempre pi\u00f9 complessa \u2013 che verr\u00e0 portata sul dispositivo –  il sistema \u00e8 stato addestrato a riconoscere fino a 38  diverse categorie per individuare varie patologie. Il sistema di riconoscimento raggiunge un\u2019accuratezza del 96 per cento.<\/span><\/p>\n

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Grazie al tool STM32Cube.AI<\/a><\/span>, l\u2019algoritmo di Intelligenza Artificiale \u00e8 stato facilmente trasferito sulla scheda STM32F746G-disco<\/a>,<\/span> dove gi\u00e0 adesso effettua il riconoscimento della categoria in soli 300 millisecondi. Ma il team di cui Giorgio fa parte va avanti verso altri risultati. D\u2019altra parte, guardatevi in giro, non sono solo gli agricoltori ad avere a cuore la salute di una pianta senza conoscerne le malattie!<\/span><\/p>\n

Guarda il video!<\/span><\/h5>\n