EO533

ELETTRONICA OGGI 533 - aprile 2026 67 tecnologia Il settore agricolo sta attraversando un’importante trasformazione tecnologica che alcuni definiscono l’era dell’Agricoltura 4.0. Questa rivoluzione agricola è caratterizzata da macchine autonome dotate di una serie di dispositivi di rilevamento e elaborazione. Queste mac- chine raccolgono e analizzano i dati per prendere decisioni in tempo reale che migliorano la produttività, l’efficienza, la sostenibilità e la convenienza. L’agricoltura è sempre più influenzata dai sistemi di Edge computing basati sull’intelligenza artificiale. Le attrezzature agricole tradizionali come trattori, mietitrebbiatrici e sistemi di irrigazione sono ora do- tate di sensori e processori in grado di raccogliere dati, elaborarli in tempo reale e trasformare tali decisioni in interventi appropriati e tempestivi. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale verificano se le colture necessitano di più acqua, se il terreno ha le sostanze nutritive giuste o se le piante o il bestiame sono attaccati da parassiti o malat- tie. Questi sistemi non solo tengono informati gli agricoltori, ma sono anche in grado di trovare le soluzioni giuste con un intervento umano minimo. L’AI può anche ridurre i costi e l’onere della manutenzione delle mac- chine. La manutenzione predittiva utilizza tecniche di apprendimento automatico, come il rilevamento delle anomalie, per anticipare i gua- sti delle apparecchiature prima che si verifichino, sulla base dei dati sulle vibrazioni e audio raccolti sulla macchina. Ciò riduce i costi di manutenzione e riduce al minimo i tempi di inattività. Più vicino alla fonte Nei sistemi industriali, vediamo i dati raccolti da una moltitudine di sensori inviati al cloud per l’elaborazione e l’analisi, per migliorare le intuizioni e sviluppare strategie a lungo termine. Il principio è lo stesso nei sistemi agricoli, ma qui le grandi distanze tra i campi e le aziende agricole rendono inaffidabile il caricamento di grandi vo- lumi di dati nel cloud. L’elaborazione locale, abilitata da Edge AI, risolve questo problema. Le funzionalità di intelligenza artificiale on- chip consentono di prendere decisioni intelligenti a bassa latenza, riducendo la necessità di inviare grandi volumi di dati al cloud per l’analisi. I dispositivi sotto forma di CPU, GPU, Asic dedicati e NPU, molti dei quali con funzionalità AI integrate, gestiscono questi dati a livello locale. La società di analisi di mercato Grand View Research prevede che il mercato globale dei chip AI Edge raggiungerà i 120 miliardi di dollari entro il 2030, rispetto ai 16 miliardi del 2023, con un tasso di crescita composto del 33,9% in quel periodo. Le applicazioni di Edge AI sono alimentate da moduli di elabora- zione integrati che ospitano questi processori abilitati all’intelligen- za artificiale. Tria Technologies fornisce un’ampia gamma di compu- ter-on-module (COM), progettati in collaborazione con vari fornitori di CPU come AMD, Intel, NXP, Renesas e altri. Una collaborazione degna di nota è quella con Qualcomm, che consente a Tria di creare una nuova generazione di moduli di calcolo attorno ai processori ad alte prestazioni di Qualcomm, Dragonwing e Snapdragon, basati sull’architettura ARM. I più recenti moduli Tria Smarc sono applicabili a una vasta gamma di applicazioni che soddisfano le esigenze dei sistemi agricoli intelligenti, fornendo visione artificiale, rilevamento di anomalie, raccolta e analisi dei sensori, classificazione audio e altro ancora. Moduli di calcolo integrati Le schede di calcolo integrate abilitate all’intelligenza artificiale sono altamente vantaggiose per le applicazioni agricole intelligenti, con diverse opzioni per dimensioni compatte, robustezza, flessibilità e potenza di calcolo. Queste piccole schede possono essere integrate nei trattori e macchinari, eseguendo modelli di ML e AI a livello loca- le. Il portfolio di schede di Tria supporta più telecamere, facilmente adattabili per l’uso in robot e droni agricoli autonomi. Supportano anche applicazioni di intelligenza artificiale computazionalmente in- tense come i Large Language Model (LLM) per le applicazioni che ri- chiedono l’elaborazione del linguaggio naturale. Ciò consentirà pre- sto alle macchine di rispondere alla comunicazione verbale. L’hardware sulle schede di calcolo integrate è costruito per gestire l’e- laborazione parallela per accelerare modelli come le CNN (reti neu- Esempi di implementazione di calcolo distribuito in ambito rurale