Con lo sguardo anche all'agrifood le novità di The Weather Channel IBM al CES 2019 - Agrifood.Tech
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Con lo sguardo anche all’agrifood le novità di The Weather Channel IBM al CES 2019

Claudia Costa

La precisione e la qualità delle previsioni meteorologiche è un fattore fondamentale per il settore agricolo. La possibilità di disporre di dati previsionali precisi permette alle imprese del settore di pianificare interventi e gestire la produzione riducendo i fattori di rischio. Una capacità previsionale che si riflette poi su tutta la food supply chain garantendo sia maggiore stabilità nelle forniture sia maggiore qualità nei prodotti.

Purtroppo però, al momento attuale, la maggior parte dei paesi nel mondo ha accesso a previsioni meteorologiche di bassa qualità basate su modelli meteorologici ancora di scarsa precisione rispetto ai servizi disponibili negli Stati Uniti e nell’Europa occidentale. Ed è proprio sui temi della precisione delle previsioni meteo e dell’accessibilità a questi servizi che si colloca il nuovo sistema proposto da IBM e The Weather Company che consente di individuare e distinguere pattern climatici iperlocali di alta precisione sino a prevedere addirittura singoli temporali.

The Weather Company è un’azienda IBM che offre insights e servizi personalizzati per le aziende, per le organizzazioni e per i consumatori grazie alla combinazione di dati meteorologici sempre più accurati che arrivano dall’utilizzo di tecnologie di Artificial Intelligence, Internet of Things (IoT) e Big data analytics. The Weather Company si rivolge a imprese agricole, servizi meteo per il mondo media, assicurazioni, organizzazioni impegnate nell’ambito della mobilità e viabilità stradale e tanti altri operatori con informazioni e previsioni legate all’impatto delle condizioni metereologiche e climatiche sulle loro attività, fornendo un supporto per assumere decisioni più intelligenti volte a migliorare la sicurezza, e ridurre i rischi e i costi collegati a eventi accidentali.

Supercomputing power

L’app The Weather Channel consente a chiunque la scarichi sul telefono, in qualsiasi parte del mondo, nonché alle aziende partner di IBM e TWC, un livello completamente nuovo di accuratezza delle previsioni. Il modello è reso possibile da una convergenza di sviluppi nella potenza del super calcolo e dalla capacità di raccogliere deep data dai dispositivi IoT, comprese le stazioni meteorologiche personali, i dati di volo in tempo reale provenienti degli aerei e dagli smartphone degli individui.

Un supercomputer basato su IBM POWER9 lavora ogni giorno 10 terabyte di dati meteo per fornire aggiornamenti delle previsioni del tempo ogni ora e fornire previsioni meteorologiche più accurate con risoluzioni di previsione 5 volte maggiori in tutto il mondo. The Weather Company è uno dei set di dati più complessi da cui ottenere informazioni e, in quanto tale, questo nuovo modello meteorologico è un esempio di come la trasformazione di IBM in un’azienda basata sui dati sia ora una realtà.

Deep data al servizio dell’agrifood

Dal campo alla tavola, nelle tappe che costituiscono la cosiddetta filiera agroalimentare, un’enorme massa di dati viene continuamente generata. Se opportunamente raccolti, gestiti e utilizzati, questi dati possono generare valore per tutti gli attori della filiera. Modelli matematici, previsioni e stime che se ne ricavano sono in grado di fornire supporto alle decisioni e contribuire alla lotta intelligente alle fitopatie, di mappare i campi, comprendere l’evoluzione e la variabilità delle colture nel tempo, registrare irrigazioni, trattamenti e concimazioni.

Internet of Things e Advanced Analytics sono alla base delle analisi in tempo reale dei dati relativi a condizioni atmosferiche, a temperature e umidità, che a loro volta consentono agli operatori di prendere decisioni informate. Tutto questo concorre a migliorare la produttività e gestione delle colture, mentre monitorando le patologie si può risparmiare sull’utilizzo di prodotti fino al 25%, spendendo quindi meno e riducendo l’impatto ambientale.

Ancora più usabili dei big data, quando si cercano tendenze specifiche o si prendono di mira singoli aspetti, i deep data consentono di eliminare o comunque ridurre inutili o ridondanti porzioni di dati conservando le informazioni importanti.

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