La digitalizzazione dell’agricoltura non consiste solo nell’introdurre nuovi strumenti nel campo. Il punto decisivo è collegare strumenti diversi in un sistema capace di raccogliere dati, organizzarli e trasformarli in decisioni operative. Un sensore isolato può fornire una misura utile, ma il suo valore cresce quando quella misura entra in una rete più ampia, insieme ad altri dati e ad altri dispositivi. La ricerca propone proprio questo: un’infrastruttura nella quale il campo agricolo viene letto come un insieme di elementi connessi. Le linee di distribuzione, i sensori, gli attuatori, i servizi informatici e le applicazioni usate dall’agricoltore non funzionano come parti separate, ma come componenti di un unico sistema.
Alla base di questa architettura c’è il concetto di IoT (Internet of Things, cioè “Internet delle Cose”): la possibilità di collegare a Internet oggetti fisici, trasformandoli in dispositivi intelligenti capaci di raccogliere informazioni, elaborarle e comunicare tra loro. In pratica, oggetti che fino a pochi anni fa erano semplici strumenti passivi possono oggi “dialogare” con altri dispositivi, inviare dati, ricevere istruzioni e richiedere o fornire servizi attraverso la rete.
Nel contesto dell’agricoltura di precisione, questi dispositivi appartengono principalmente a due categorie. La prima è quella dei sensori, cioè strumenti che misurano ciò che accade nell’ambiente agricolo: umidità del terreno, pH, temperatura, presenza di nutrienti e molte altre condizioni utili per comprendere lo stato della coltivazione. I sensori rappresentano quindi gli “occhi” del sistema.
La seconda categoria è quella degli attuatori, cioè dispositivi che trasformano le decisioni in azioni concrete. Possono, ad esempio, aprire o chiudere valvole, attivare pompe, distribuire acqua o soluzioni nutritive. Gli attuatori rappresentano le “mani” del sistema.
Questa distinzione è importante perché separa due momenti fondamentali: l’osservazione e l’azione. I sensori raccolgono dati dal campo, il sistema centrale li analizza e decide cosa fare, mentre gli attuatori eseguono automaticamente le operazioni necessarie. In questo modo l’agricoltura diventa più precisa, efficiente e capace di utilizzare meglio risorse come acqua, fertilizzanti ed energia.
Il sistema è organizzato attraverso un’architettura a microservizi. In termini semplici, significa che non esiste un unico grande software incaricato di fare tutto, ma una serie di componenti specializzati. Alcuni servizi gestiscono la registrazione dei dispositivi, altri l’associazione tra sensori e attuatori, altri ancora il controllo dell’irrigazione e della fertirrigazione. Questa organizzazione rende il sistema più modulare: ogni funzione ha un compito preciso e può cooperare con le altre senza perdere la propria autonomia. In un contesto agricolo, dove i dispositivi possono essere numerosi e distribuiti nello spazio, questa struttura aiuta a mantenere ordinata la gestione delle informazioni e degli interventi.
Un aspetto rilevante riguarda il modo in cui i dispositivi comunicano con il sistema centrale. I sensori inviano periodicamente le misure raccolte. Gli attuatori, invece, ricevono dal sistema l’indicazione su cosa fare: restare chiusi, aprirsi, oppure modificare il proprio stato. Questo scambio consente di gestire reti composte da molti dispositivi senza richiedere un controllo continuo e diretto di ogni singolo nodo. La comunicazione è pensata per essere flessibile e adatta anche a sistemi estesi. In questo modo, il campo diventa una rete di punti di osservazione e di intervento, ciascuno collegato a una decisione che viene presa sulla base dei dati disponibili.
La parte decisionale è il passaggio che collega l’infrastruttura tecnica all’azione concreta. Le misure raccolte non restano archiviate come semplici informazioni, ma vengono confrontate con valori di riferimento definiti in base alle colture e alle condizioni di coltivazione. Per fare questo, il sistema usa un modello di ottimizzazione matematica che valuta le condizioni delle diverse linee contemporaneamente e sceglie la combinazione di interventi più efficiente, cercando di soddisfare i bisogni delle colture e di ridurre gli sprechi. Da questo confronto deriva la scelta operativa: se intervenire, dove intervenire e attraverso quale linea di distribuzione. Il sistema può quindi governare parti diverse dell’impianto in modo distinto, invece di trattare l’intera serra o l’intero campo come uno spazio uniforme. La tecnologia non serve solo a monitorare, ma a creare una catena ordinata tra misurazione, interpretazione e intervento.
Per rendere questa catena leggibile anche all’utente, la ricerca prevede strumenti di supervisione. L’app mobile consente all’agricoltore di seguire il funzionamento del sistema e di accedere alle informazioni principali. Il digital twin, invece, è una copia digitale dell’impianto: una rappresentazione che mostra i dispositivi, i canali, gli stati degli attuatori, i consumi e le decisioni operative. Questo strumento permette di osservare il sistema non solo come insieme di dati, ma come struttura visibile e controllabile. L’agricoltore può così capire che cosa sta accadendo nell’impianto e, se necessario, intervenire in caso di anomalie o malfunzionamenti.
Il valore della ricerca sta quindi nell’aver costruito un collegamento stabile tra campo fisico e sistema digitale. I test in serra servono a mostrare che questa architettura può funzionare in condizioni di coltivazione diverse, con linee, colture e dispositivi distribuiti. I risultati sui consumi confermano l’utilità del sistema, ma qui il punto decisivo è il funzionamento dell’infrastruttura: il modo in cui i dati vengono raccolti, organizzati, trasformati in decisioni e resi visibili all’agricoltore. Il campo agricolo diventa un sistema connesso quando osservazione, elaborazione, intervento e supervisione non sono più momenti separati, ma parti coordinate dello stesso processo.
Questo articolo nasce nell’ambito delle attività di Terza Missione promosse da Stroncature in collaborazione con l’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, nel quadro delle iniziative di Public Engagement finanziate dal “Bando per Finanziamento di Iniziative di Public Engagement” a valere sul Progetto “Sistema Universitario Pugliese”, finanziato nell’ambito della misura “Patti Territoriali dell’Alta Formazione per le Imprese” (CUP F61B23000370006). Il testo rielabora in forma divulgativa il contributo scientifico “Optimization of irrigation and fertigation in smart agriculture: An IoT-based micro-services framework” di Tommaso Adamo, Danilo Caivano, Lucio Colizzi, Giovanni Dimauro ed Emanuela Guerriero, pubblicato in Smart Agricultural Technology, vol. 11, 2025, art. 100885, DOI 10.1016/j.atech.2025.100885, per renderne i contenuti più fruibili a un pubblico non specialista.