Innovazione. Quasi un terzo dei raccolti annuali sul nostro pianeta è vittima di malattie e parassiti delle piante. Le conseguenze sono fatali: carestia, agricoltori impoveriti da un lato, espansione delle superfici coltivate e maggiore uso di pesticidi dall'altro. Simone e Robert Strey vogliono cambiare le cose.

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"In realta', non abbiamo scelto questa idea imprenditoriale. Ci ha trovato molto prima". Nel 2014, Simone e Robert Strey stanno conducendo un progetto di ricerca per l'Università di Hannover in Brasile. "Volevamo sapere come cambia il contenuto di carbonio del suolo a seconda dell'uso. Ma ogni volta che abbiamo fatto le nostre misure, i contadini ci hanno mostrato piante malate e ci hanno chiesto aiuto: Cos'e' quello? Cosa possiamo fare a riguardo?'".

Gli agricoltori erano per lo più indifesi contro le malattie delle piante. "Non ci sono agenzie fitosanitarie a cui rivolgersi", dice Simone Strey. "Sei da solo." Ma anche se le due Streys hanno studiato botanica e pedologia, non conoscono tutte le malattie e i sintomi di carenza. Per aiutare, spesso hanno dovuto dedicare molto tempo alla ricerca su Internet.

Tuttavia, Robert Strey conosce bene la programmazione e gli algoritmi intelligenti. Egli è immediatamente consapevole del fatto che la ricerca di immagini simili e la successiva identificazione dei danni agli impianti può essere automatizzata. "Sapevo che ci sarebbero serviti solo un sacco di dati per questo: foto di piante malate. Il software potrebbe quindi imparare a riconoscere il modello e dare suggerimenti appropriati per affrontare il problema".

Tornati in Germania alla fine del 2014, i due hanno fondato la loro azienda PEAT e si sono trasferiti in un laboratorio di cantina presso l'Università di Hannover. PEAT è l'acronimo di Progressive Environmental & Agricultural Technologies. Il finanziamento di avvio proviene dal programma Exist, un programma di promozione del Ministero federale dell'economia e dell'energia.

Un anno dopo è pronto il primo prototipo del software. "Si chiamava Garden Bench perché era rivolta ai giardinieri", dice Simone Strey. Si tratta solo di un primo tentativo di raccogliere dati e immagini senza intelligenza artificiale e riconoscimento automatico delle immagini. "Tuttavia, il successo è stato sorprendente. Ci sono state inviate migliaia di foto. Abbiamo raccolto e analizzato tutti questi set di dati, nonché i risultati di esperimenti, ad esempio sulla carenza di nutrienti".

Ora il computer funziona. "Ogni infestazione crea un modello ottico. Il nostro software - oggi chiamato Plantix - ha imparato a distinguerli. Ora è in grado di rilevare più di 120 tipi diversi di danni alle piante. Si tratta di danni causati da cibo, microrganismi e virus o da sintomi di carenza. E con ogni foto inviata, il nostro software impara".

Ogni giorno si aggiungono circa 1000 immagini da tutto il mondo. "L'utente scatta solo una foto del proprio danno, il resto viene fatto dall'applicazione in background. Alla fine, il software identifica la malattia, la sua causa e suggerisce metodi per combatterla". Queste includono tecniche dell'agricoltura convenzionale e metodi dell'agricoltura biologica.

Il lavoro più importante dei fondatori è quello di garantire la qualità dei dati di input. "Simone Strey spiega: "Solo se il computer ha un riferimento può controllare i suoi risultati e diventare sempre meglio".

Il software funziona ora come una rete neurale e utilizza le più recenti tecniche di elaborazione in parallelo, l'apprendimento e l'analisi approfondita supportata da GPU e il riconoscimento delle immagini per analizzare le foto in arrivo e addestrare la rete intelligente e collegare le informazioni insieme - intelligenza artificiale al massimo livello. L'intervento umano è necessario quando il software non è in grado di determinare nulla di inequivocabile.

"Stiamo già lavorando alla fase successiva", spiega l'imprenditore. "La nostra intelligenza artificiale dovrebbe essere in grado di suggerire modelli caratteristici come macchie sui frutti o decolorazioni a mosaico sulle foglie, anche se la pianta o la malattia non può essere determinata con precisione.

Attualmente Plantix è offerto in diverse varianti. Essi sono adattati alle esigenze di specifiche aree geografiche. Una versione è stata sviluppata per il Brasile, una per la Tunisia e una per l'India - grandi mercati in cui si verificano le tipiche malattie delle piante del rispettivo continente e in cui il team conosce la sua strada intorno.

Sono in preparazione altre applicazioni locali e globali.

Nel proporre soluzioni, Plantix aderisce ai rispettivi metodi approvati dell'agricoltura convenzionale e biologica. "Siamo agnostici e non proporremo mai un pesticida di una particolare azienda", dice Strey. Sottolinea che Plantix fornisce un importante contributo alla riduzione dell'uso di pesticidi. "Gli agricoltori ora sanno da soli ciò che manca alle loro piante e non devono più fare affidamento su ciò che dicono loro i commercianti locali e i rappresentanti delle aziende di protezione delle colture.

In India, ad esempio, i commercianti vendevano spesso miscele indefinibili - "al meglio di acqua e benzina o petrolio". Grazie a PEAT, gli agricoltori sono ora più intelligenti, in grado di applicare misure di protezione in modo mirato e di risparmiare denaro nel processo.

Solo in India, più di 30000 agricoltori sono utenti abituali del software.

Con questo approccio, PEAT è uno dei pionieri della cosiddetta agricoltura di precisione. Si è prefissata l'obiettivo di utilizzare in modo mirato sostanze nutritive, acqua e pesticidi. Questi vengono utilizzati solo quando è realmente necessario - e solo nella quantità effettivamente necessaria. In questo modo si risparmiano preziose risorse ed è anche più sano per il consumatore.

Numerosi produttori di macchine agricole stanno attualmente sviluppando sensori e applicazioni Big Data per determinare e valutare automaticamente e continuamente le informazioni sul contenuto di nutrienti e l'umidità del suolo, il microclima, la densità di crescita o l'infestazione di erbe infestanti. Questi dati potrebbero a loro volta essere integrati nel software PEAT per sviluppare soluzioni ancora più intelligenti per combattere i danni alle piante.

Ma anche questo è solo l'inizio di una grande idea. "Le foto ci danno anche le coordinate GPS. Possiamo quindi inserire geoinformazioni nel software e mappare la distribuzione spaziale delle malattie.

Anche questo è di grande interesse per molte aziende e autorità. perche' aiuta a identificare le minacce emergenti, cosi' da poter prendere misure di protezione in anticipo".

L'obiettivo a lungo termine: un sistema globale di allarme rapido per le malattie delle piante che potrebbe contribuire a ridurre le perdite di raccolto e le carestie e sviluppare rimedi tempestivi.

Ciò che un'innovazione di questo tipo è diventato chiaro l'anno scorso. All'inizio del 2016, ad esempio, è stato individuato per la prima volta in Nigeria il cosiddetto verme dell'esercito autunnale, il bruco di una farfalla di gufo. Il parassita è stato probabilmente introdotto dal Sud America, dove attacca principalmente le colture di mais. Nello stesso anno aveva già causato danni enormi 5000 chilometri più a sud. Il goloso bruco infesta non solo il mais, ma anche arachidi, miglio, patate e soia.

L'amara conseguenza: l'Africa è minacciata dalla carestia. Gli esperti temono ora che l'infestante si diffonda a nord anche nella regione mediterranea europea. Un sistema di allarme rapido funzionante avrebbe potuto impedire che ciò accadesse.

Attualmente, anche gli agrumi, il caffè, le banane e il grano sono in pericolo in tutto il mondo. Sono minacciati da virus e funghi. Il trasporto globale di persone, cibo e piantine favorisce la loro diffusione, così come le estati più calde e gli inverni più miti.

Ma anche a parte questi disastri, i fallimenti delle colture locali causano fame e malnutrizione. Gli esperti stimano che la malnutrizione cronica causa ogni anno più morti che le drammatiche crisi che ne fanno la "notizia".

In molte regioni del mondo, il programma PEAT potrebbe quindi fornire un efficace aiuto allo sviluppo come sistema di allarme rapido. "Non devono dimenticare che in Africa, Asia e Sud America gli agricoltori sono in gran parte autonomi quando si tratta di protezione delle colture. Le raccomandazioni generali esistenti per i fertilizzanti e i pesticidi sono spesso inutilizzabili, costano molto denaro e, in ultima analisi, danneggiano il suolo e quindi l'ambiente", spiega Simone Strey.

Individuando i canali di distribuzione, in futuro sarà possibile fare previsioni sulle perdite di raccolto, installare sistemi di allarme preventivo e adottare contromisure mirate. "Anche le compagnie di assicurazione del raccolto sono interessate ai dati. Collegando queste informazioni ad altre informazioni, possiamo anche approfondire il rapporto tra fattori quali la qualità del suolo o le condizioni meteorologiche e alcune malattie delle piante. Anche questo è di grande interesse per l'agricoltura".

Il PEAT va quindi a vantaggio dell'agricoltura in due modi: in primo luogo, aiuta il singolo agricoltore che ora sa cosa sta minacciando il suo raccolto e cosa può fare al riguardo.

D'altro canto, PEAT utilizza i dati raccolti per aiutare i governi e le autorità, così come le aziende e i ricercatori, a identificare gli eventi parassitari e a diffondersi in tempo utile e ad avviare contromisure. "Per il singolo agricoltore o giardiniere, sia in Europa, Stati Uniti, India o Africa, l'uso dell'applicazione dovrebbe rimanere gratuito. Le aziende che vogliono integrare il nostro software nei loro prodotti o utilizzare il nostro tesoro di dati devono pagare".

Dopo tutto, il software può essere utilizzato anche da grandi aziende, ad esempio per il monitoraggio di serre, per l'integrazione in droni, robot o macchine agricole. "Sarebbero informati per tempo se le loro piante fossero carenti", spiega Strey.

I potenziali clienti potenziali non sarebbero solo gli operatori di grandi serre, che garantiscono che i pomodori e altre verdure fresche siano a nostra disposizione tutto l'anno in tutta Europa e negli Stati Uniti. Negli Stati Uniti, il team ha imparato da un'introduzione agli investitori della Silicon Valley che ci sono sempre più utenti privati che si permettono serre automatizzate per i loro giardini.

Nella primavera del 2017, la società ha concluso un primo round di finanziamento di un milione di euro con privati e business angels. "Abbiamo bisogno di capitali per l'ulteriore sviluppo dell'applicazione e l'integrazione delle informazioni meteorologiche. Lo spenderemo anche per i costi del personale e per il marketing. Intendiamo concludere una nuova tornata di finanziamenti alla fine dell'anno. Per questo round, vogliamo società di venture capital e alcune persone chiave, preferibilmente in paesi chiave come l'India".

Simone Strey non sa ancora esattamente cosa fare dopo. Tutto sembra possibile. Se il pool di dati è sufficientemente ampio, l'azienda potrebbe diventare interessante, ad esempio, per un'acquisizione da parte di una delle grandi società di ingegneria agraria che si occupano intensamente del tema dell'intelligenza artificiale. O una IPO. Sarebbe il preferito dall'imprenditore in questo momento. Ma sa anche che i tempi non sono maturi. "Prima di tutto, vogliamo costruire il piu' grande database mondiale sulle malattie delle piante." ®

Autore: Dr. Ludger Wess

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