Conciliare la sicurezza alimentare e la tutela della sostenibilità ambientale è una sfida che il mondo si trova oggi ad affrontare.
Secondo le statistiche citate dalle Nazioni Unite, per sfamare una popolazione mondiale in crescita, stimata oltre i 9.7 miliardi nel 2050, la produzione alimentare dovrà aumentare fino al 70%, ed è tuttavia improbabile che l'aumento della resa agricola possa colmare da solo il divario.
Considerate le crescenti questioni legate al cambiamento climatico, un’estensione molto significativa dei terreni agricoli non è pensabile; sarà invece fondamentale sfruttare al meglio il territorio esistente, in termini di produttività e sostenibilità.
Il sistema alimentare globale, che contribuisce per il 26% alle emissioni globali di gas serra, è anche vulnerabile agli effetti dei cambiamenti climatici come siccità, inondazioni e alterazioni della fertilità del suolo. Il fatto che un terzo di tutto il cibo prodotto venga sprecato rimane inoltre una delle principali cause di seria preoccupazione.
Per affrontare sfide così grandi in termini di sostenibilità e disponibilità servono maggiore efficienza, produttività e resilienza: un ambito in cui i sistemi alimentari basati sui dati sono destinati a rivelarsi determinanti.
Il potere dei dati
I sistemi alimentari basati sui dati sono in grado di rivoluzionare la produzione, la distribuzione e il consumo di cibo sfruttando tecnologie avanzate e dati analitici.
Grazie ai big data e ai dati analitici lungo tutta la filiera alimentare, le aziende possono creare valore sostenibile, ottimizzare le attività operative, migliorare l'approvvigionamento e implementare soluzioni di economia circolare.
Attualmente esistono diversi esempi di utilizzo dei dati per migliorare vari aspetti dei sistemi alimentari, ad esempio:
- L’agricoltura di precisione: ottimizza la produzione agricola sfruttando la tecnologia, l'analisi dei dati e le attrezzature specializzate per gestire i campi in modo efficiente, traducendosi in un utilizzo più efficace delle risorse quali acqua, fertilizzanti e pesticidi e riducendo al contempo gli sprechi e l'impatto ambientale.
- La gestione della supply chain: in questo contesto, i dati possono stimolare l'innovazione, la redditività e la sostenibilità dal produttore al consumatore attraverso misure quali migliori previsioni, tracciabilità alimentare, misure di sicurezza e riduzione degli sprechi.
- Il comportamento del consumatore: i sistemi alimentari basati sui dati possono essere utilizzati anche per analizzare le abitudini di acquisto e i modelli di consumo alimentare, fornendo una migliore comprensione dell'evoluzione delle preferenze e delle opportunità per promuovere abitudini alimentari sane.
Intelligenza artificiale e robotica in azione
Oggi, i flussi di dati sostengono le innovazioni della AI e della robotica in vari settori. In agricoltura, ad esempio, le soluzioni di intelligenza artificiale predittiva utilizzano algoritmi avanzati e analisi dei dati per realizzare previsioni intelligenti grazie alle quali gli agricoltori possono prevenire proattivamente le perdite e apportare miglioramenti.
Un esempio diffuso sono le previsioni meteo. Utilizzando dati meteorologici, immagini satellitari e modelli climatici, è possibile analizzare i pattern meteorologici storici per prevedere condizioni future come precipitazioni, temperatura e umidità.
I modelli di AI possono anche prevedere le malattie delle colture. Considerando i dati storici, le dinamiche di trasmissione e i fattori ambientali, i modelli epidemiologici possono anticipare l'incidenza, individuare le aree ad alto rischio e suggerire misure preventive.
Sebbene queste soluzioni siano progettate per consentire agli agricoltori di mitigare i rischi attraverso pratiche di gestione adattive, i robot agroalimentari stanno anche contribuendo a rivoluzionare le pratiche agricole, le dinamiche del lavoro e l'efficienza della produzione alimentare.
Per migliorare l'efficienza della produzione e il benessere degli animali, molti agricoltori stanno già adottando macchinari per la mungitura automatizzata e robot per la raccolta. Ma il ruolo dell’intelligenza artificiale e della robotica non è fondamentale solo nelle aziende agricole.
Infatti, essendo tecnologie applicate anche all'ottimizzazione dei processi di produzione e confezionamento, dove i sistemi automatizzati possono ridurre i tempi di fermo e gli errori umani, garantiscono un ritmo di produzione costante che soddisfa efficacemente le richieste dei consumatori.
Il ruolo degli standard internazionali
Sebbene tali innovazioni siano indispensabili considerando le attuali sfide globali, è cruciale che la sicurezza alimentare rimanga protetta dai rischi associati alla trasformazione del settore.
In questo contesto, gli standard internazionali possono rivelarsi uno strumento utile per dare basi solide ai nuovi sistemi e soluzioni, garantendo una risposta sana e sostenibile alle sfide di una sicurezza alimentare. Le best practice possono contribuire a promuovere la sicurezza, la qualità e l'efficienza nell'intero settore.
Dagli agricoltori ai retailer, ogni protagonista della filiera alimentare trae vantaggio dall'adesione alle linee guida e alle best practice delineate negli standard, che oltre a fornire i riferimenti per semplificare i processi e aumentare l'efficienza, sono anche fondamentali per elevare le misure di sicurezza, consentendo alle aziende di allinearsi agli obblighi normativi.
Esempi globali di sistemi alimentari basati sui dati
Con il supporto degli standard è possibile sviluppare un sistema alimentare efficace basato sui dati, di cui esistono già numerosi esempi.
Nel caso dell’agricoltura, uno di questi è la società di biotecnologia Antler Bio. Dopo aver ricevuto uno Smart Grant da Innovate UK, l'azienda specializzata nell'abbinamento di test epigenetici sul bestiame con analisi dei dati basate sulla AI ha lanciato "EPIHERD", una piattaforma, concepita come strumento di screening di precisione delle mandrie, che fornisce agli allevatori informazioni sui geni più importanti influenzati da specifici fattori ambientali circostanti. In questo modo è possibile modificare i fattori che sono sotto il loro controllo per migliorare la produttività e la sostenibilità.
Quanto ai retailer, la catena di supermercati statunitense Kroger collabora con Retail Insight per ottimizzare l'inventario e ridurre gli sprechi alimentari. Grazie alla soluzione leader di settore WasteInsight di Retail Insight, l'azienda utilizza l'apprendimento automatico per contrastare gli sprechi delle eccedenze alimentari in tutto il suo ecosistema, ottimizzando l'uso degli sconti per massimizzare le vendite e ridurre gli sprechi.
Il futuro del cibo
Dall'agricoltura di precisione all'analisi predittiva nella gestione delle colture, fino all'ottimizzazione della supply chain e all'adattamento ai cambiamenti climatici, le possibilità entusiasmanti offerte dai sistemi alimentari basati sui dati sono apparentemente infinite.
In futuro, una maggiore disponibilità di dati e informazioni approfondite sull'intera filiera alimentare apriranno la strada a soluzioni a valore aggiunto come i piani nutrizionali personalizzati, studiati su misura per le esigenze specifiche di ogni individuo. Oltre a favorire cambiamenti comportamentali nell'alimentazione e produrre benefici misurabili per la salute, questi modelli potrebbero ridurre anche il consumo di prodotti animali, contribuendo a combattere la crisi climatica.
I dati possono servire anche a ridurre lo spreco alimentare. In effetti, abbiamo già visto casi in cui questo concetto viene messo in pratica, con il grande fornitore di servizi alimentari ISS che utilizza insight sui dati per raggiungere un tasso di risparmio annuo collettivo di 985.000 tonnellate di rifiuti alimentari per i suoi clienti. Dopo aver compreso che gli scarti di produzione, gli sprechi nei piatti e la sovrapproduzione di pasti principali contribuivano a quasi il 60% dello spreco alimentare totale generato, l'azienda è riuscita a risparmiare 2.463.000 pasti e a ridurre le emissioni di CO2 di 4.200 tonnellate.
Guardando al futuro, l'adozione diffusa di iniziative e tecnologie come queste sarà fondamentale, poiché sbloccherà miglioramenti incrementali della produttività e dell'efficienza a livello collettivo, che a loro volta aumenteranno la sicurezza alimentare, la resilienza e l'accesso a livello globale.
Il momento di adottare sistemi alimentari basati sui dati è adesso
Adottare sistemi alimentari basati sui dati non è ora un lusso ma un imperativo: è necessario dare priorità a nuovi approcci e tecnologie.
E’ il momento che i sistemi alimentari moderni assumano un ruolo centrale. Gli standard sono destinati a svolgere una funzione chiave nel consentire alle aziende di stabilire le best practice nelle innovazioni, garantendo che la supply chain globale rimanga protetta durante questa immensa trasformazione del settore.
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Standard specifici:
- Robotica agricola: BS 8646 Utilizzo di macchinari mobili autonomi in agricoltura e orticoltura.
Descrive il codice di condotta per l'utilizzo sicuro e affidabile di macchinari mobili autonomi in agricoltura e orticoltura. - Qualità dei dati: BS 10102 Big data - Linee guida per le organizzazioni basate sui dati.
Fornisce indicazioni su come ricavare valore dai dati, compresi i big data, ad esempio ottenendo informazioni, informando le strategie, rafforzando la reputazione e migliorando la conformità, l'efficienza e le prestazioni. - Food safety: BS EN ISO 22000 Sistemi di gestione per la sicurezza alimentare.
Questa norma fornisce un quadro eccellente per l'implementazione di un sistema di gestione per la sicurezza alimentare, aiutando le organizzazioni a fornire alimenti sicuri per il consumo. - Tracciabilità alimentare: BS EN ISO 22005 Tracciabilità nella filiera alimentare.
Stabilisce principi e requisiti per i sistemi di tracciabilità alimentare, contribuendo a mantenere la visibilità durante la produzione, la lavorazione, la distribuzione e la manipolazione degli alimenti. - Gestione ambientale: BS EN ISO 14001 Sistemi di gestione ambientale.
Fornisce indicazioni sul procurement, lo stoccaggio, la distribuzione, lo sviluppo dei prodotti e la produzione per ridurre l'impatto ambientale e migliorare le relazioni con le parti interessate. - Standard di AI: BS ISO/IEC 42001 Sistema di gestione dell'intelligenza artificiale.
Fornisce un quadro certificabile per il sistema di gestione dell'intelligenza artificiale all'interno del quale è possibile sviluppare prodotti di intelligenza artificiale, aiutando le aziende e la società a trarre il massimo vantaggio dall'AI.
