: "L’importanza di un cloud sovrano e qualificato per i fornitori della PA" La sovranità secondo Aruba.it
Resilienza delle produzioni agricole: Oracle propone una nuova piattaforma
Redazione InnovationCity La nuova soluzione Oracle Government Data Intelligence for Agriculture aiuta a creare sistemi alimentari più resilienti, grazie all'AI
"Grazie agli attuali progressi in cloud computing, Intelligenza Artificiale e tecnologia satellitare, possiamo trasformare completamente l’operatività agricola per ottenere risultati più prevedibili". Le parole di Mike Sicilia, "fresco" CEO di Oracle, danno il senso della nuova soluzione per la Smart Agriculture e il monitoraggio ambientale che la casa di Larry Ellison ha appena lanciato per aiutare le organizzazioni di vari livelli, dalle aziende agricole ai Governi, a raggiungere una produzione più resiliente.
Oracle Government Data Intelligence for Agriculture - questo il nome della nuova piattaforma - usa l'Intelligenza Artificiale per dare una visibilità completa sui dati agricoli e sulle prestazioni dei raccolti, consentendo a tutte le parti interessate di monitorare meglio la produzione, prevedere eventuali problemi (che su larga scala possono portare all'insicurezza alimentare), automatizzare i piani di intervento per mitigare i rischi.
Oracle Data Intelligence for Agriculture è una soluzione pensata soprattutto per gli enti governativi (fa infatti parte della Oracle Digital Government Suite) che devono raccogliere e analizzare grandi moli di informazioni in maniera predittiva, per raggiungere nel complesso una maggiore resilienza di tutto il sistema alimentare. Spesso, però, queste stesse agenzie governative non sono in grado di ottenere dati accurati e tempestivi sulle rese dei raccolti e sui rischi del settore agricolo che consentirebbero loro di affrontare meglio potenziali problemi, tanto di sotto- quanto di sovra-produzione.
La soluzione Government Data Intelligence for Agriculture di Oracle, che è basata su Oracle Cloud Infrastructure, aggrega set di dati provenienti da un'ampia gamma di sorgenti, tra cui dati proprietari e dati governativi, immagini satellitari, feed di dati meteorologici, informazioni dettagliate sul suolo, serie storiche sui raccolti, e altro ancora, per fornire informazioni critiche sui fattori ambientali che influenzano la produzione e la distribuzione agricola.
Grazie a modelli di Intelligenza Artificiale specifici, l'applicazione è in grado di prevedere la resa dei raccolti, individuare potenziali crisi, misurare in anticipo l'impatto dei programmi di intervento proposti e quantificare i rischi, per fornire i dati necessari a prendere decisioni più strategiche in materia di pianificazione agricola e allocazione delle risorse.
I dati raccolti e le analisi effettuate vengono presentati tramite dashboard che offrono visibilità sui progressi compiuti verso gli obiettivi agricoli che una agenzia governativa si pone. Il sistema monitora continuamente le informazioni e l'andamento della resa dei raccolti agricoli, per avvisare autonomamente gli utenti sui passi che è necessario, di volta in volta, completare. Così è possibile sviluppare piani di intervento e risposta alle crisi, come anche prendere decisioni basate sull'identificazione di best practice da parte del sistema. I risultati di queste azioni vengono reimmessi nella soluzione per migliorare la comprensione del sistema e perfezionare le raccomandazioni di intervento future.
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