Digital Twins: Aumentare l'Efficienza Agricola e la Produttività

Gemelli Digitali: Modelli Virtuali per l'Agricoltura

L'intersezione tra innovazione digitale e agricoltura presenta numerose opportunità per migliorare l'efficienza e la sostenibilità delle pratiche agricole. Uno dei progressi tecnologici più convincenti in quest'area è l'applicazione dei gemelli digitali (digital twins). I gemelli digitali in agricoltura si riferiscono a modelli virtuali di sistemi, processi o prodotti agricoli. Questi modelli, continuamente aggiornati con dati in tempo reale, consentono agli agricoltori di prendere decisioni precise, ottimizzare i processi e prevedere esiti futuri.

Integrando i gemelli digitali nelle pratiche agricole, gli agricoltori possono visualizzare dati complessi, simulare l'impatto di diverse scelte sulle rese delle colture e, in definitiva, gestire le risorse in modo più efficace. Questo approccio non solo migliora la produttività, ma contribuisce anche in modo significativo alla sostenibilità delle operazioni agricole, affrontando sia gli impatti ambientali che l'efficienza operativa. Poiché l'agricoltura affronta le sfide del cambiamento climatico, della scarsità di risorse e della crescente domanda di cibo, i gemelli digitali fungono da strumento fondamentale per adattarsi e prosperare sotto queste pressioni. L'uso di questa tecnologia favorisce una comprensione più profonda delle intricate interazioni all'interno degli ambienti agricoli, portando a decisioni più informate e a sistemi agricoli più resilienti.

Con i gemelli digitali, i professionisti agricoli hanno la capacità di supervisionare e regolare le proprie operazioni come mai prima d'ora. Questa tecnologia emergente sta rimodellando il modo in cui la conoscenza viene applicata in agricoltura, passando dalle pratiche tradizionali a un'agricoltura più basata sui dati e precisa.

Purcell e Neubauer (2022) notano:

“I Gemelli Digitali rappresentano un cambio di paradigma nel modo in cui possiamo comprendere e interagire dinamicamente con l'agricoltura, fornendo una rappresentazione virtuale che viene aggiornata da dati in tempo reale”​​.

Sottolineando ulteriormente l'importanza di questa innovazione, il Fraunhofer IESE (2020) evidenzia:

“L'introduzione dei gemelli digitali in agricoltura segna un significativo avanzamento verso l'Agricoltura 4.0, integrando sistemi ciber-fisici nelle pratiche agricole”​​.

Queste intuizioni sottolineano l'impatto trasformativo che i gemelli digitali hanno sul settore agricolo.

Cosa sono i Gemelli Digitali?

Un gemello digitale è un modello virtuale progettato per riflettere accuratamente un oggetto, un sistema o un processo fisico. Questa tecnologia integra dati in tempo reale, simulazione, machine learning e ragionamento per migliorare i processi decisionali in vari settori. Rispecchiando un oggetto o un sistema fisico, i gemelli digitali consentono alle aziende di simulare, prevedere e ottimizzare il ciclo di vita di prodotti o processi senza interagire fisicamente con essi.

Componenti Chiave dei Gemelli Digitali

• Sensori e Dispositivi IoT: Questi componenti raccolgono dati in tempo reale dai loro corrispettivi fisici. Svolgono un ruolo cruciale nel garantire che i dati del gemello digitale riflettano lo stato attuale dell'oggetto o del sistema fisico.
• Piattaforme di Analisi Dati: Queste piattaforme elaborano e analizzano i dati raccolti dai sensori per generare insight. Consentono agli utenti di comprendere e prevedere il comportamento del corrispettivo fisico, facilitando un processo decisionale informato.
• Modelli di Simulazione: I modelli di simulazione utilizzano gli insight generati dall'analisi dei dati per replicare come l'oggetto o il sistema fisico si comporterà in varie condizioni. Questo è cruciale per test, ottimizzazione e previsione.

Integrazione con Tecnologie Avanzate

I gemelli digitali sono significativamente potenziati attraverso l'integrazione con tecnologie avanzate:

L'Internet of Things (IoT) consente una comunicazione fluida tra il gemello digitale e il suo corrispettivo fisico.

Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) forniscono analisi predittive e apprendimento adattivo per simulare diversi scenari e adattarsi alle condizioni mutevoli.

Il Cloud Computing offre la scalabilità necessaria per gestire grandi set di dati e simulazioni complesse.

Applicazioni ed Esempi Settoriali. I gemelli digitali sono stati applicati in vari settori:

• Sanità: Aziende come Pfizer utilizzano gemelli digitali per lo sviluppo e il test di farmaci, consentendo loro di simulare il comportamento dei farmaci in vari scenari senza prove fisiche​ (DigiTwins Consulting)​​ (XB Software)​.

• Manifattura: In settori come quello automobilistico e aerospaziale, i gemelli digitali ottimizzano i processi di produzione e la progettazione, migliorando l'efficienza e riducendo la necessità di prototipi fisici​.

• Pianificazione Urbana e Infrastrutture: Vengono utilizzati per modellare città e progetti infrastrutturali, aiutando i pianificatori a ottimizzare i layout e a prevedere gli impatti di diversi scenari​ (Thales Group)​.

Benefici dei Gemelli Digitali: L'implementazione dei gemelli digitali offre numerosi vantaggi:

• Processo Decisionale Potenziato: Fornendo una visione completa di come operano sistemi e processi in varie condizioni, i gemelli digitali consentono alle aziende di prendere decisioni più informate​ (Matterport)​.

• Maggiore Efficienza: Aiutano a ottimizzare i processi, a ridurre i tempi di inattività attraverso la manutenzione predittiva e a risparmiare costi eliminando la necessità di prototipi fisici​ (McKinsey & Company)​.

• Miglioramento della Qualità del Prodotto e Innovazione: I digital twin facilitano il miglioramento continuo e l'innovazione dei prodotti consentendo la simulazione di nuove idee e l'identificazione di potenziali problemi prima che si verifichino.

Creando una rappresentazione digitale dinamica degli asset fisici, i digital twin consentono una comprensione più profonda dei sistemi, migliorano l'efficienza operativa e aumentano la prevedibilità dei risultati, come affermato da fonti come Agrimetrics e dai ricercatori Purcell e Neubauer (Matterport).

Come i Digital Twin Stanno Trasformando l'Agricoltura e Casi d'Uso

I digital twin in agricoltura rappresentano un'evoluzione critica all'intersezione tra tecnologia dell'informazione e pratiche agricole tradizionali. Creando modelli virtuali dinamici e in tempo reale di asset agricoli fisici – che si tratti di singole piante, bestiame, campi o interi ecosistemi – i digital twin facilitano una profonda comprensione e una gestione precisa delle operazioni agricole. Sfruttano dati provenienti da una miriade di fonti, inclusi sensori IoT, satelliti, droni e stazioni meteorologiche, e applicano algoritmi avanzati per ottimizzare il processo decisionale in agricoltura.

Casi d'Uso dei Digital Twin in Agricoltura

Nel campo dell'agricoltura di precisione, i digital twin eccellono nell'integrare e analizzare dati su una scala senza precedenti. Ad esempio, modelli digitali di campi coltivati possono simulare l'impatto di vari interventi agricoli sulla resa delle colture in diversi scenari meteorologici. Questa capacità predittiva consente agli agricoltori di prendere decisioni più informate su quando seminare, irrigare, fertilizzare e raccogliere. Come evidenziato da Agrimetrics, l'applicazione dei digital twin ha portato a:

“un monitoraggio e una gestione precisi della salute delle colture, con conseguente aumento del 20% della resa,”

dimostrando come le strategie basate sui dati possano migliorare direttamente la produttività e la redditività. Leggi di più sull'agricoltura di precisione.

I digital twin affrontano anche sfide critiche di sostenibilità garantendo un utilizzo ottimale delle risorse. Possono gestire la distribuzione e l'uso di acqua e prodotti chimici in modo più efficiente, minimizzando il ruscellamento e l'impatto ambientale dell'agricoltura. Monitorando attentamente le condizioni del suolo e la salute delle colture, questi modelli possono dettare la quantità precisa di acqua e nutrienti necessari, riducendo considerevolmente gli sprechi e migliorando la sostenibilità delle pratiche agricole.

Nella gestione del bestiame, i digital twin aiutano nel monitoraggio della salute e della produttività raccogliendo dati tramite sensori collegati agli animali. Questi twin possono tracciare movimenti, comportamenti e segni vitali per fornire un allarme precoce di problemi di salute, migliorando il benessere animale e riducendo i tassi di mortalità. Questa tecnologia consente agli agricoltori di adattare le pratiche di allevamento o di zootecnia alle esigenze dei singoli animali, ottimizzando così la loro salute e produttività.

L'uso dei digital twin si estende ai macchinari e alle attrezzature agricole, dove facilitano la manutenzione predittiva e l'efficienza operativa. Analizzando i dati provenienti da trattori e altri macchinari, i digital twin prevedono quando un'attrezzatura è suscettibile di guasto e suggeriscono la manutenzione preventiva. Ciò non solo aiuta a evitare costosi tempi di inattività, ma estende anche la vita utile dell'attrezzatura.

Su scala più ampia, i digital twin assistono nello snellimento della filiera agricola. Possono simulare le fluttuazioni della domanda e dell'offerta di mercato per aiutare gli agricoltori a pianificare la loro produzione agricola in modo più efficace. Ciò allinea la produzione più strettamente alla domanda di mercato, riducendo eccedenze e carenze e migliorando la redditività.

I digital twin svolgono anche un ruolo vitale nel monitoraggio ambientale e nella conformità normativa. Possono tracciare e verificare le pratiche agricole rispetto alle normative e agli standard ambientali, garantendo che le pratiche agricole siano sostenibili e conformi alle leggi locali e internazionali.

Infine, i digital twin non operano in isolamento. Sono spesso integrati in ecosistemi digitali più ampi, incorporando dati da settori adiacenti come la meteorologia, l'idrologia e l'economia di mercato. Questa integrazione consente un approccio olistico alla gestione agricola che non si concentra solo sulla massimizzazione della resa e del profitto, ma anche sul mantenimento delle risorse per le generazioni future.

Come suggerisce il Digital Twin Consortium,

“I digital twin fungono da pietra angolare per l'innovazione nei processi agricoli, fornendo una piattaforma per la sperimentazione senza rischi.”

Ciò racchiude la più ampia proposta di valore dei digital twin in agricoltura, evidenziando il loro ruolo di strumenti fondamentali per la mitigazione del rischio, l'innovazione e il miglioramento continuo nel settore agricolo.

Casi di Studio e Applicazioni Attuali dei Digital Twin in Agricoltura

Digital Twin ConsortiumIl Digital Twin Consortium è pioniere nell'integrazione della tecnologia dei digital twin in vari settori, compreso quello agricolo. Il loro obiettivo è utilizzare i digital twin per affrontare le sfide nei settori alimentare e delle bevande, migliorando la sostenibilità e l'efficienza della filiera. Simulando e analizzando il ciclo di vita dei prodotti agricoli dalla produzione al consumo, le iniziative del consorzio aiutano a ottimizzare le filiere, ridurre gli sprechi e migliorare la sicurezza alimentare. Questi digital twin sono fondamentali per monitorare le condizioni delle colture e prevedere gli esiti, facilitando l'innovazione e la sperimentazione priva di rischi nei processi agricoli.

AgrimetricsAgrimetrics ha sfruttato i gemelli digitali per migliorare significativamente le pratiche agricole. Hanno implementato gemelli digitali nel Regno Unito per ottimizzare la produzione di grano integrando dati da sensori del suolo, bollettini meteorologici e immagini satellitari. Questo modello completo di gemello digitale consente il monitoraggio in tempo reale e la simulazione di scenari, permettendo aggiustamenti precisi per l'irrigazione e la fertilizzazione. Il risultato è un aumento significativo della resa, con Agrimetrics che riporta un "aumento della resa del 20%", sottolineando l'efficacia dei gemelli digitali nel migliorare la salute delle colture e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Informazioni su Agrimetrics.

IntelliasIntellias applica la tecnologia dei gemelli digitali per ottimizzare varie operazioni agricole, tra cui il monitoraggio dei campi e la gestione dei rischi climatici. Si concentrano sulla creazione di ambienti agricoli efficienti e controllati attraverso tecniche di agricoltura di precisione. Utilizzando i gemelli digitali, Intellias aiuta gli agricoltori a ottimizzare l'uso delle risorse, come acqua e fertilizzanti, riducendo così gli sprechi e migliorando le pratiche sostenibili. I loro gemelli digitali supportano anche le previsioni sull'impatto meteorologico e la gestione dei rischi climatici, garantendo una migliore resilienza delle colture e prevedibilità della resa. Scopri di più su Intellias e su come implementare i gemelli digitali.

SEKAISebbene sia principalmente nota per il suo lavoro con le turbine eoliche, SEKAI offre preziose intuizioni su come la tecnologia dei gemelli digitali potrebbe essere adattata per l'uso agricolo. La loro metodologia, che include la raccolta di dati in tempo reale e la manutenzione predittiva, potrebbe essere vantaggiosa in contesti agricoli dove l'efficienza delle attrezzature e le condizioni ambientali sono cruciali per il successo delle colture. Questa adattazione illustra la versatilità dei gemelli digitali e il loro potenziale oltre le loro applicazioni iniziali.

Questi casi di studio dimostrano il potenziale trasformativo dei gemelli digitali in agricoltura. Attraverso analisi dettagliate e simulazioni, i gemelli digitali forniscono ai professionisti agricoli strumenti avanzati per migliorare la produttività, la sostenibilità e l'efficienza delle risorse, segnando un progresso sostanziale verso sistemi agricoli più innovativi e resilienti.

Concetto di Gemello Digitale in Agricoltura

Un gemello digitale in agricoltura è un modello virtuale dinamico di asset e processi agricoli, continuamente aggiornato con dati in tempo reale per consentire simulazioni, previsioni e decisioni informate.

Implementazione Passo-Passo dei Gemelli Digitali in Agricoltura

L'implementazione dei gemelli digitali in agricoltura è un processo trasformativo che sfrutta tecnologie avanzate per rispecchiare e migliorare le operazioni fisiche dell'agricoltura. Questa guida passo-passo fornisce indicazioni dettagliate su come implementare efficacemente i gemelli digitali dalla concettualizzazione all'esecuzione.

Passo 1: Configurazione dell'Infrastruttura

Impostare l'infrastruttura per i gemelli digitali in agricoltura è il primo passo critico, che coinvolge il dispiegamento dell'hardware necessario e delle soluzioni di connettività che formeranno la spina dorsale del vostro sistema di gemello digitale.

Requisiti Hardware Chiave:

• Sensori: Dispiegare una varietà di sensori nell'azienda agricola per monitorare continuamente parametri vitali come i livelli di umidità del suolo, la temperatura, i livelli di pH e gli indicatori di salute delle colture. Questi sensori costituiscono i punti primari di raccolta dati che alimentano il sistema di gemello digitale.

• Dispositivi IoT: Implementare dispositivi IoT robusti che facilitino la trasmissione fluida dei dati dei sensori. Questi dispositivi dovrebbero essere in grado di operare in diversi ambienti agricoli ed essere resilienti contro le condizioni meteorologiche e altre interruzioni fisiche.

• Infrastruttura di Connettività: Stabilire un framework di connettività affidabile utilizzando tecnologie come Wi-Fi, LoRaWAN o reti cellulari. Questa infrastruttura deve garantire che i dati raccolti da vari punti dell'azienda agricola vengano trasmessi in tempo reale o a intervalli programmati senza perdite.

Passo 2: Raccolta e Gestione dei Dati

La raccolta e la gestione efficace dei dati sono fondamentali per il successo dei gemelli digitali in agricoltura. Questo passo garantisce che i dati provenienti dal campo siano accurati, tempestivi e gestiti in modo sicuro.

Strategie di Gestione dei Dati:

• Protocolli di Acquisizione Dati: Definire protocolli chiari su come i dati devono essere raccolti, inclusa la frequenza di acquisizione dei dati e i punti dati specifici richiesti per una modellazione efficace.

• Integrazione dei Dati: Integrare dati da varie fonti, incluse stazioni meteorologiche, attrezzature agricole e servizi dati esterni per arricchire il set di dati del gemello digitale.

• Sicurezza e Integrità dei Dati: Implementare robuste misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi non autorizzati e garantirne l'integrità. Ciò può includere la crittografia delle trasmissioni dati e soluzioni di archiviazione sicure.

Passo 3: Sviluppo e Integrazione del Modello

Sviluppare un modello accurato dell'azienda agricola fisica è essenziale affinché il gemello digitale funzioni come uno strumento decisionale efficace. Questo modello dovrebbe integrarsi perfettamente con i dati in tempo reale e aggiornarsi dinamicamente per riflettere le condizioni attuali.

Tecniche di Modellazione:

• Modelli di Simulazione: Sviluppare modelli di simulazione dettagliati che possano prevedere le future condizioni dell'azienda agricola basandosi sugli input di dati attuali. Ciò potrebbe includere modelli di crescita delle colture in varie condizioni meteorologiche e scenari di invasione di parassiti.

• Modelli di Machine Learning: Utilizzare algoritmi di machine learning per migliorare l'accuratezza predittiva del vostro gemello digitale. Questi modelli possono apprendere dai dati storici per migliorare le loro previsioni e i suggerimenti operativi.

Passo 4: Analisi e Applicazione

Il passo finale coinvolge l'analisi dei dati raccolti e degli output del modello per prendere decisioni informate che migliorino le operazioni e la produttività dell'azienda agricola.

Applicazioni Analitiche:

• Analisi Predittiva: Utilizzare il gemello digitale per eseguire analisi predittive che prevedano le rese colturali, gli attacchi di parassiti e le necessità di risorse, consentendo una gestione proattiva dell'azienda agricola.

• Decisioni in Tempo Reale: Sfruttare i dati in tempo reale e le capacità di modellazione dinamica del gemello digitale per prendere decisioni operative immediate, come aggiustamenti dell'irrigazione e allocazione delle risorse, basate sulle condizioni attuali dell'azienda agricola.

Benefici:

• Maggiore Efficienza Operativa: Attraverso il monitoraggio continuo e l'analisi predittiva, i gemelli digitali aiutano a ottimizzare le operazioni agricole, ridurre gli sprechi e massimizzare l'uso delle risorse.

• Miglioramento delle Rese Colturali: Prevedendo e mitigando i rischi prima che impattino la salute delle colture, i gemelli digitali possono migliorare significativamente le rese colturali e la produttività complessiva dell'azienda agricola.

L'implementazione di gemelli digitali in agricoltura è un'impresa complessa ma gratificante che può migliorare significativamente l'efficienza e l'output delle operazioni agricole. Seguendo questi passaggi dettagliati, agricoltori e manager agricoli possono assicurarsi di sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia all'avanguardia.

Sfide e Considerazioni

L'implementazione di gemelli digitali in agricoltura comporta la navigazione in un complesso panorama di questioni tecniche, di sicurezza ed etiche. Ogni aspetto deve essere gestito meticolosamente per garantire l'efficacia e l'integrità delle tecnologie dei gemelli digitali nel migliorare le operazioni agricole.

Sfide Tecniche Il successo dei gemelli digitali dipende dalla precisione e dall'affidabilità dei dati che utilizzano. Come notato da Purcell e Neubauer nel 2022,

“L'accuratezza dei gemelli digitali dipende dalla qualità dei dati raccolti, ponendo una sfida significativa nel garantire modelli affidabili.”

Per affrontare questo problema, la calibrazione rigorosa dei sensori, pratiche di validazione dei dati coerenti e l'integrazione di diverse fonti di dati sono essenziali per mitigare qualsiasi singolo punto di fallimento dei dati. L'integrazione del sistema presenta anche un ostacolo significativo. Garantire che vari componenti tecnologici come sensori, dispositivi IoT, piattaforme di gestione dati e interfacce utente funzionino in modo impeccabile insieme richiede un design di sistema modulare che consenta una manutenzione e una scalabilità più semplici.

Misure di Cybersecurity Con la centralizzazione di dati agricoli sensibili, l'implementazione di robuste misure di cybersecurity è cruciale per proteggere da accessi non autorizzati e minacce informatiche. Ciò include la crittografia end-to-end per le trasmissioni dati, audit di sicurezza regolari e l'adesione alle normative internazionali sulla protezione dei dati. Inoltre, la formazione del personale sulle migliori pratiche di cybersecurity è vitale per prevenire violazioni dei dati e migliorare la resilienza del sistema.

Preoccupazioni Etiche e sulla Privacy L'utilizzo di gemelli digitali solleva importanti questioni sulla proprietà e sull'uso dei dati agricoli. Come evidenziato da esperti del Fraunhofer IESE nel 2020,

“Mentre i gemelli digitali offrono benefici sostanziali, richiedono un'attenta considerazione della privacy e della sicurezza dei dati per garantire che i diritti degli agricoltori siano protetti.”

Garantire che gli agricoltori mantengano la proprietà e il controllo dei propri dati implica pratiche trasparenti di gestione dei dati e l'implementazione di protocolli di consenso prima della raccolta dei dati.

Inoltre, la protezione della privacy dei dati agricoli non riguarda solo la loro sicurezza contro le minacce, ma anche la garanzia che non vengano sfruttati ingiustamente. L'implementazione di tecniche di anonimizzazione dei dati e rigorosi controlli di accesso sono passaggi essenziali per proteggere la privacy individuale e prevenire usi impropri.

Gestire efficacemente queste sfide richiede un approccio equilibrato che dia priorità all'efficacia tecnica, a solide misure di sicurezza e a considerazioni etiche. Affrontando diligentemente questi problemi, il settore agricolo può sfruttare appieno i benefici trasformativi dei digital twin salvaguardando al contempo gli interessi e l'integrità dei dati degli agricoltori. Questa attenta considerazione aiuterà a promuovere la fiducia e incoraggiare una più ampia adozione delle tecnologie digital twin in tutto il settore agricolo.

Il Futuro dei Digital Twin in Agricoltura

L'evoluzione delle tecnologie digital twin in agricoltura viene sempre più riconosciuta come una forza trasformativa capace di rimodellare il panorama agricolo. Man mano che queste tecnologie si integrano più profondamente con tecnologie emergenti come l'IA e i sistemi automatizzati, il loro potenziale per migliorare il processo decisionale, l'efficienza operativa e la sostenibilità viene significativamente amplificato.

Progressi Tecnologici e Integrazione

I digital twin, creando una replica digitale delle operazioni agricole, consentono un disaccoppiamento senza soluzione di continuità dei processi fisici dalla loro gestione e controllo. Questa capacità facilita la gestione remota delle operazioni agricole basata su informazioni digitali in tempo reale piuttosto che su interventi manuali diretti, portando a decisioni più precise e tempestive. Verdouw e i suoi colleghi sottolineano la natura trasformativa di questa integrazione:

"L'utilizzo dei Digital Twin come mezzo centrale per la gestione aziendale consente il disaccoppiamento dei flussi fisici dalla sua pianificazione e controllo"​​.

Man mano che le tecnologie di IA diventano più integrate, i digital twin giocheranno un ruolo cruciale in agricoltura. Purcell e Neubauer evidenziano questa tendenza, affermando: "Man mano che l'integrazione dell'IA si approfondisce, i digital twin diventeranno ancora più fondamentali nel guidare la prossima ondata di innovazione agricola"​​.

La scalabilità dei digital twin significa che i loro benefici possono essere estesi dalle piccole aziende agricole alle grandi imprese agricole, migliorando le pratiche agricole globali. Questa scalabilità non solo promette una maggiore efficienza operativa e un ridotto impatto ambientale, ma supporta anche una più ampia adozione di pratiche sostenibili in diversi contesti agricoli. I ricercatori del Fraunhofer IESE suggeriscono che

"I futuri progressi nei digital twin si concentreranno probabilmente sul miglioramento delle loro capacità predittive e sull'espansione della loro applicabilità a più aspetti dell'agricoltura"​​,

indicando il vasto potenziale dei digital twin di rivoluzionare il campo.

Sebbene le prospettive siano promettenti, il percorso verso la piena realizzazione del potenziale dei gemelli digitali in agricoltura non è privo di sfide. L'accuratezza di questi sistemi dipende fortemente dalla qualità dei dati e dalle capacità di integrazione, essenziali per creare modelli affidabili che rispecchino accuratamente le condizioni del mondo reale. I continui progressi nelle tecnologie IoT e AI sono fondamentali per affrontare queste sfide, migliorare le capacità predittive dei gemelli digitali ed espandere la loro applicabilità a tutti gli aspetti dell'agricoltura.

Il settore agricolo è incoraggiato ad abbracciare attivamente l'adozione e l'integrazione delle tecnologie dei gemelli digitali. Ciò sbloccherà nuove dimensioni di efficienza e sostenibilità, spingendo il settore verso pratiche agricole più avanzate e basate sulla precisione. Il potenziale trasformativo dei gemelli digitali si estende oltre i semplici miglioramenti operativi; promette un cambiamento rivoluzionario verso sistemi agricoli più sostenibili e produttivi a livello globale.

L'adozione della tecnologia dei gemelli digitali in agricoltura rappresenta non solo un passo avanti nell'integrazione tecnologica, ma un balzo significativo verso un futuro in cui l'agricoltura è più intelligente, più connessa e allineata in modo sostenibile alle richieste del sistema alimentare globale. Come affermano opportunamente Purcell e Neubauer:

"Abbracciare i gemelli digitali può portare a cambiamenti rivoluzionari in agricoltura, rendendola più efficiente, sostenibile e redditizia"​​.

Man mano che questa tecnologia continua a evolversi e adattarsi, giocherà indubbiamente un ruolo fondamentale nel plasmare la prossima generazione di pratiche agricole, rendendole più reattive ai paesaggi globali in rapida evoluzione.

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