Controllo varietale, droni ed elicotteri portano l’AI in campo

Dopo il focus pubblicato a inizio anno sui droni come nuovi “sceriffi” del frutteto (clicca qui per approfondire), il quadro si arricchisce di un tassello ulteriore: la sfida oggi non è soltanto presidiare il fenomeno della pirateria varietale, ma portare il controllo su scala territoriale con strumenti capaci di lavorare in modo rapido, oggettivo e replicabile. È il filo conduttore dell’approfondimento firmato da Andrea Romanazzi, responsabile di Sicasov Italia, su Rivista di Frutticoltura, che mette al centro la seconda fase di validazione in campo di un sistema basato su droni, elicotteri pilotati, rilievi da terra e intelligenza artificiale.

Il punto più interessante, per la filiera, è che il progetto esce dalla dimensione teorica e si misura con condizioni operative reali. Il sistema è stato addestrato su milioni di immagini raccolte in più anni e in differenti contesti ambientali e fenologici, così da riconoscere elementi morfologici stabili nel tempo, come forma e colore dei frutti, disposizione nella chioma e caratteristiche fogliari. La validazione è poi avvenuta con protocollo “blind test”: ai ricercatori sono state fornite soltanto le coordinate Gps dei frutteti target, senza indicazioni preventive sulle varietà presenti, riducendo al minimo possibili distorsioni umane.

Per superare i limiti di copertura dei droni, la campagna ha impiegato anche elicotteri pilotati. Nelle quattro missioni di volo effettuate nel giugno 2025 sono stati coperti complessivamente circa 586 chilometri, per 6 ore e 52 minuti di attività, con una produzione di circa 100 GB di dati grezzi georeferenziati. Il sistema di ripresa ha consentito di acquisire dettagli sub-centimetrici, fino alla tessitura della buccia dei frutti e alla disposizione delle foglie, portando a distanza una qualità informativa assimilabile a un’osservazione ravvicinata in campo.

Il cuore del lavoro, però, sta nei risultati. La fase di validazione ha mostrato che l’intelligenza artificiale ha identificato correttamente l’88% delle varietà di albicocco e il 67% delle varietà di pesco analizzate, con un livello di confidenza mediano sempre superiore all’88%. Un dato che, pur evidenziando un differenziale tra le due specie, dà sostanza all’ipotesi di un controllo varietale automatizzato su aree vaste ed eterogenee.

Interessante anche la lettura delle criticità. La performance più contenuta sul pesco non viene ricondotta a limiti dell’algoritmo, ma soprattutto a fattori legati alla fase iniziale di acquisizione delle informazioni, come localizzazione dell’appezzamento o copresenza di più varietà. Inoltre, circa il 26% dei frutteti controllati presentava reti antigrandine, che hanno ridotto l’efficacia delle riprese aeree standard e imposto un cambio di approccio, con rilievi fotografici da terra. In altri termini, il test non ha solo misurato la bontà del modello, ma ha anche messo in evidenza quanto pesino qualità del dato in ingresso e flessibilità operativa.

La conclusione è chiara: l’integrazione tra foto aeree, rilievi da terra e AI si candida a diventare un deterrente credibile contro l’uso non autorizzato di varietà protette, ma anche uno strumento di maggiore trasparenza per l’intera filiera, dalle attività antifrode ai sistemi di certificazione. Un passaggio che, se confermato su larga scala, potrebbe spostare in avanti il livello dei controlli nella frutticoltura moderna. (lg)

Foto di apertura generata con ausilio dell’intelligenza artificiale