È l’obiettivo di una ricerca condotta da ENEA e Università degli Studi di Bari, di cui sulla rivista Machine Learning and Knowledge Extraction sono stati pubblicati i primi risultati che aprono nuove prospettive per la gestione sostenibile del suolo, la tutela dell’ambiente e la sicurezza alimentare.
Studiare l’impatto dei cambiamenti climatici sulla salute del suolo grazie all’intelligenza artificiale (AI). È l’obiettivo di una ricerca condotta da ENEA e Università degli Studi di Bari, di cui sulla rivista Machine Learning and Knowledge Extraction sono stati pubblicati i primi risultati che aprono nuove prospettive per la gestione sostenibile del suolo, la tutela dell’ambiente e la sicurezza alimentare.
“Le tecniche di machine learning che abbiamo usato ci hanno permesso di identificare una delle principali ‘sentinelle’ della salute del terreno, il microbioma, vale a dire l’insieme di batteri, funghi e protisti che popolano il terreno e giocano un ruolo cruciale nella dinamica del carbonio nel suolo in risposta al cambiamento climatico”, spiega Claudia Zoani, ricercatrice della Divisione ENEA Sistemi Agroalimentari Sostenibili e coautrice dello studio insieme al gruppo di lavoro dell’Università degli Studi di Bari coordinato dalla professoressa Sabina Tangaro. “Questa scoperta - prosegue la ricercatrice ENEA - potrebbe avere importanti implicazioni per la mitigazione dei cambiamenti climatici e la gestione sostenibile del suolo”.
Il cambiamento climatico altera i regimi di temperatura e le precipitazioni, influenzando direttamente la temperatura del suolo e la disponibilità di acqua. Questi cambiamenti modificano la distribuzione delle comunità microbiche nel suolo e, di conseguenza, i processi di decomposizione della materia organica. “L’aumento delle temperature accelera i processi di decomposizione del microbioma, incrementando la quantità di gas serra emessi in atmosfera, come l’anidride carbonica e il metano. Il risultato è un peggioramento della qualità del suolo che mette a rischio la produzione agricola e la sicurezza alimentare di milioni di persone nel mondo”, sottolinea Zoani.
Il valore che misura l’aumento dell’attività dei microrganismi nel suolo quando la temperatura sale di 10°C si chiama Q10 e, nello specifico, indica la sensibilità della respirazione microbica alle variazioni di temperatura. Quando la temperatura del suolo aumenta, i microrganismi tendono a lavorare più velocemente e a produrre più anidride carbonica (CO2) che sarà rilasciata in atmosfera. Conoscere questo valore dell’attività del microbioma diventa importante per prevedere come il ciclo del carbonio nel suolo risponderà al riscaldamento globale. E, in questo contesto, “l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo fondamentale perché offre strumenti molto efficaci per analizzare dati complessi, fare previsioni e sviluppare soluzioni innovative per mitigare gli effetti del cambiamento climatico e adottare pratiche agricole sostenibili che promuovano la produzione alimentare nel lungo termine”, conclude la professoressa Tangaro.
La soluzione combina AI, radar di ultima generazione integrati all’escavatore che hanno il compito di penetrare il terreno. La benna di scavo LDR Excavate scansiona il sottosuolo durante le operazioni, rilevando infrastrutture sotterranee (tlc, gas, acqua) non visibili. Gli operatori, direttamente in cabina, ricevono indicazioni in tempo reale tramite l’intuitivo display LDR Visualize, che fornisce avvisi visivi e acustici, consentendo di lavorare in sicurezza.
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