n. 2/2024 49 TECHNOLOGY tecniche meccaniche o anche chimiche, in quest’ultimo caso con conseguente riduzione delle dispersioni di prodotti chimici nell'aria e sul terreno. Un altro aspetto fondamentale delle attività agricole è la tempestività di intervento: in caso di guasto di uno dei droni all'interno dello sciame, gli altri possono agevolmente compensare la perdita, mantenendo inalterata la continuità delle operazioni senza significative interruzioni. Se si optasse invece per l’operatività di un unico grande drone per l'intero compito, qualsiasi malfunzionamento o guasto potrebbe causare l'interruzione dell'intera operazione di raccolta, provocando ritardi e perdite economiche. Evoluzioni future. La proficua applicazione dell’apprendimento automatico (deep learning) e poi dell’IA renderà i droni agricoli più efficienti e adattabili, adattando il loro intervento alle mutevoli condizioni del terreno, del clima e dell’ambiente. Peraltro, il miglioramento della cosiddetta “densità energetica” delle batterie (cioè la capacità di accumulo di energia elettrica nell’unità di peso o di volume) sta aumentando significativamente l’autonomia dei droni, rendendo possibili missioni più lunghe e complesse. Tuttavia, sono necessari ulteriori progressi in termini di standardizzazione e interoperabilità, facilitando l’integrazione con altri sistemi di condivisione dei dati, così come la messa a punto di normative e regolamenti finalizzati a garantire un ambiente operativo sicuro e affidabile. Valeria Tadini the use of a swarm of drones makes it possible to eliminate weeds more quickly in a selective way, with mechanical or even chemical techniques, in the latter case with a consequent reduction in the dispersion of chemicals into the air and on the ground. Another fundamental aspect of agricultural activities is the timeliness of intervention: in the event of a failure of one of the drones within the swarm, the others can easily compensate for the loss, maintaining the continuity of operations without significant interruptions. If, on the other hand, you opt for the operation of a single large drone for the entire task, any malfunction or failure could cause the entire harvesting operation to be interrupted, causing delays and economic losses. Future evolutions. The successful application of machine learning (deep learning) and then AI will make agricultural drones more efficient and adaptable, adapting their intervention to changing conditions of the ground, climate and environment. Moreover, the improvement of the so-called "energy density" of batteries (i.e. the capacity to store electrical energy in the unit of weight or volume) is significantly increasing the autonomy of drones, making longer and more complex missions possible. However, further progress is needed in terms of standardisation and interoperability, facilitating integration with other data sharing systems, as well as the development of rules and regulations aimed at ensuring a secure and reliable operating environment. Valeria Tadini
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