Microfarming Intelligente: Un Approccio Sostenibile per le Città

La vita urbana sta diventando più sostenibile con due idee principali: microfarming e urban computing. Il microfarming consiste nel coltivare cibo in piccole aree urbane, solitamente meno di 5 acri, mentre l'urban computing utilizza dati da varie fonti per migliorare la vita in città. Quando queste due idee si uniscono, creano il microfarming intelligente, che può aiutare i giardinieri delle città.

#Cos'è il Microfarming Intelligente?

Il microfarming intelligente usa la tecnologia per aiutare le persone a coltivare piante in contesti urbani. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), può consigliare le migliori piante per giardini specifici in base alle condizioni del suolo. Questo processo prevede la raccolta di informazioni da sensori che monitorano la qualità del suolo attraverso l'Internet delle Cose (IoT), che connette questi dispositivi a internet.

#Come Funziona?

Il sistema di microfarming intelligente è composto da tre componenti principali: Dispositivi IoT, Dispositivi Edge e Servizi Cloud.

1. Dispositivi IoT: Sono piccoli sensori posizionati nei giardini che raccolgono dati sulle condizioni del suolo, come nutrienti e livelli di umidità. Inviando queste informazioni ai dispositivi edge.

2. Dispositivi Edge: Questi dispositivi, che sono spesso computer più potenti, elaborano i dati raccolti dai sensori IoT. Analizzano questi dati e formulano raccomandazioni iniziali basate sulle letture.

3. Servizi Cloud: Anche se l'elaborazione avviene a livello edge, calcoli complessi e compiti di machine learning sono eseguiti nel cloud. Qui, dataset più grandi possono essere analizzati per migliorare le raccomandazioni nel tempo.

#Comunicazione nel Microfarming Intelligente

Per inviare dati dai dispositivi IoT ai dispositivi edge, si usa un protocollo di comunicazione a lungo raggio chiamato LoRa. Questo sistema consente un trasferimento di dati a bassa potenza e lunga distanza senza necessitare di costose reti cellulari. È particolarmente utile in ambienti urbani affollati in cui molti dispositivi potrebbero comunicare contemporaneamente.

#Il Processo di Raccolta Dati

Quando una persona vuole avviare un microfarm, attiva il sistema tramite un'interfaccia utente semplice. I sensori iniziano quindi a raccogliere dati sulle proprietà critiche del suolo, come la quantità di azoto, fosforo, potassio, temperatura e livelli di pH. Queste informazioni vengono inviate ai dispositivi edge per l'analisi.

#Raccomandazioni per le Piante

Le raccomandazioni per le piante vengono fatte seguendo diversi passaggi:

1. Input Dati: I giardinieri possono fornire informazioni sul suolo manualmente o automaticamente tramite sensori. Questi dati vengono raccolti e inviati al cloud per un'analisi più profonda.

2. Elaborazione Dati: Il cloud utilizza tecniche di Filtraggio Collaborativo per colmare eventuali dati mancanti sulle prestazioni del suolo e delle piante. Questo aiuta a creare un dataset più completo per l'analisi.

3. Addestramento del Modello: Modelli di machine learning vengono addestrati utilizzando i dati raccolti. Questi modelli apprendono quali piante prosperano in determinati tipi di suolo e condizioni basandosi su dati passati.

4. Raccomandazioni: Una volta che i modelli di ML sono addestrati, possono analizzare nuovi dati sul suolo provenienti dai giardini urbani e suggerire le piante più adatte. Questo processo di raccomandazione avviene in modo rapido ed efficiente.

#Valutazione delle Prestazioni del Sistema

Vengono condotti una serie di test e simulazioni per garantire l'affidabilità dei dati raccolti e delle raccomandazioni fatte. Le metriche di prestazione includono quanto bene funziona il sistema di comunicazione, quanto efficacemente possono essere colmati dati mancanti e quanto siano accurate le raccomandazioni sulle piante.

#Prestazioni della Comunicazione

I test condotti con la comunicazione LoRa si concentrano su quanto bene vengono inviati i dati dai dispositivi IoT ai dispositivi edge. È stato scoperto che quando diversi dispositivi inviano dati contemporaneamente, possono verificarsi problemi come collisioni di pacchetti. Per mitigare questi problemi, viene impiegato un meccanismo di rilevamento e evitamento delle collisioni.

#Prestazioni del Filtraggio Collaborativo

Per valutare l'efficacia del sistema nella previsione delle prestazioni delle piante, i ricercatori testano l'accuratezza del metodo di filtraggio collaborativo. Analizzano quanto bene questo metodo gestisce vari livelli di scarsità di dati, scoprendo che più dati portano a una maggiore accuratezza nelle previsioni.

#Utilizzo del Machine Learning per le Raccomandazioni

Otto diversi algoritmi di machine learning vengono testati per vedere quale offre le migliori raccomandazioni per le piante. Vengono monitorate varie metriche come accuratezza e errore quadratico medio per determinare quale algoritmo funzioni meglio in diverse condizioni.

Alcuni degli algoritmi testati includono:

• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Neural Networks (NN)
• Decision Tree
• Random Forest
• Support Vector Machine (SVM)
• Gradient Boost (GB)
• Extreme Gradient Boost (XGB)

I risultati mostrano che il Gradient Boosting e l'Extreme Gradient Boosting raggiungono livelli di accuratezza più elevati rapidamente rispetto ad altri metodi.

#Conclusione

Il microfarming intelligente è un approccio promettente al giardinaggio urbano che combina tecnologia con vita sostenibile. L'integrazione di dispositivi IoT, elaborazione edge e cloud computing consente una raccolta e analisi dei dati efficienti. Utilizzando il machine learning, il sistema può fornire raccomandazioni personalizzate per i giardinieri urbani, aiutandoli a scegliere le migliori piante per le condizioni specifiche del loro suolo.

Sebbene il sistema mostri un grande potenziale, rimangono delle sfide, in particolare con l'affidabilità della comunicazione e la completezza dei dati. Il lavoro futuro si concentrerà sul miglioramento della velocità e delle prestazioni dei modelli di machine learning, assicurando che i giardinieri urbani ottengano le raccomandazioni più accurate possibili.

Adottando queste soluzioni intelligenti, possiamo supportare l'agricoltura urbana e rendere la vita in città più sostenibile, portando a comunità e ambienti più sani.