Software II: Modello decisionale autonomo

Intelligenza artificiale per decisioni agricole autonome e intelligenti.

Berlin, Germany20 gennaio 2026 – 31 ottobre 2026

Nell'app oggi

Come funziona il Software II nelle app web e mobile di Smart Farming, alla data del 6 ottobre 2026. Il rapporto di gennaio riportato sotto resta come pubblicato.

Da un volo con drone a un consiglio

Nell'app, il Software II non è più un singolo prompt: è l'ultimo passaggio di una pipeline che viene eseguita a ogni caricamento. Ogni passaggio è calcolato sul server, così l'applicazione web e l'app mobile mostrano gli stessi risultati.

1. Caricamento

Per parcella

L'agricoltore carica le statistiche zonali NDVI di un volo con drone (XML), con la data di semina e la data in cui sono state scattate le immagini. I giorni dalla semina (GDS) vengono calcolati per parcella a partire da queste due date.

2. Valutazione

Software I

Un pacchetto di modelli valuta irrigazione e azoto di ogni parcella come basso, medio o alto. L'agricoltore sceglie il pacchetto nella pagina di caricamento: i modelli della Raccolta dati 1 o quelli della Raccolta dati 2.

3. Valutare l'NDVI in base alla fase di crescita

Normale · da osservare · basso

L'NDVI della parcella viene confrontato con l'intervallo sano della sua fase di crescita del frumento. Dalla spigatura in poi, un punteggio basso del modello con l'NDVI ancora nell'intervallo viene mostrato come probabile maturazione e non come un problema.

4. Salute del campo

0–100

Un punteggio per parcella, mediato sull'intero campo, calcolato in base a quanto l'NDVI resta sotto l'intervallo della sua fase e ai livelli di azoto e irrigazione.

5. Raccomandazione

Software II

Un modello linguistico trasforma la fase, i due livelli e la valutazione dell'NDVI in consigli su acqua e concime, in turco o in inglese. Viene eseguito come processo in background; l'app ne mostra l'avanzamento e, se fallisce, gli errori.

Due pacchetti di modelli, fianco a fianco

Ogni caricamento viene valutato da entrambi i pacchetti e i due risultati vengono conservati, così le app possono mostrare dove divergono. Il pacchetto scelto nella pagina di caricamento determina la raccomandazione.

Raccolta dati 1

Albero decisionale (irrigazione) · Naive Bayes (azoto)

Variabili: GDS e media, massimo, minimo, mediana, covarianza e intervallo dell'NDVI della parcella. Per questi modelli non è stato registrato alcun risultato di validazione.

Raccolta dati 2

Extra Trees (irrigazione) · XGBoost (azoto)

Variabili: GDS e media, massimo, minimo, deviazione standard e intervallo dell'NDVI della parcella. Validati sui dati 2025 e 2026 con una convalida incrociata a 15 fold per parcella: azoto 51% (caso 33%, p = 0,01), irrigazione 36% (p = 0,14).

Cosa significa l'accuratezza

Il modello di irrigazione della Raccolta dati 2 non si distingue dal caso, quindi non deve guidare da solo le decisioni; l'app lo segnala accanto ai suoi risultati. Il modello dell'azoto distingue bene le parcelle non concimate, ma confonde i due livelli concimati. Entrambi i risultati valgono per queste due stagioni su questo campo e non dicono nulla di un altro campo o di un altro anno.

Le fasi di crescita e i loro intervalli di NDVI

La matrice decisionale e il controllo dell'NDVI usano le stesse cinque fasi del frumento, in base ai giorni dalla semina:

Emergenza e accestimento

GDS 0–50 · NDVI 0,15–0,60

I consigli puntano all'insediamento della coltura: acqua a sufficienza e concime precoce per aumentare il numero di culmi di accestimento.

Levata

GDS 50–110 · NDVI 0,40–0,85

La fase più esigente della coltura: la carenza di acqua o di azoto riceve i consigli più urgenti.

Spigatura e fioritura

GDS 110–140 · NDVI 0,45–0,90

Lo stress idrico costa granella; l'ingiallimento delle foglie può iniziare e non viene trattato come un problema quando l'NDVI è nell'intervallo.

Riempimento della granella

GDS 140–165 · NDVI 0,30–0,80

Niente più concime; l'acqua viene ridotta gradualmente. Un ingiallimento entro l'intervallo è una maturazione naturale.

Maturazione

GDS 165+ · NDVI 0,10–0,55

Né acqua né concime: la coltura si secca per la raccolta.

Punteggio di salute del campo

Ogni parcella ottiene 100 meno tre penalità: fino a 50 punti per un NDVI sotto l'intervallo della sua fase (una misura continua, stimata dalla media e dalla dispersione della parcella stessa), fino a 30 per l'azoto e fino a 20 per l'irrigazione (un livello basso costa l'intero peso, uno medio la metà). Il punteggio del campo è la media delle parcelle che è stato possibile valutare.

Le penalità di azoto e irrigazione sono ponderate in base all'accuratezza validata del modello: un modello entro cinque punti dal caso conta per un decimo, quindi sposta appena il punteggio. I modelli senza validazione registrata (Raccolta dati 1) contano per intero, e le penalità della Raccolta dati 2 sono inoltre scalate in base alla probabilità che il modello stesso assegna alla propria risposta.
Dalla spigatura in poi, quando l'NDVI resta nell'intervallo della sua fase, un livello basso di azoto o di irrigazione conta per un quarto: il punteggio basso è molto probabilmente l'ingiallimento che accompagna la maturazione.
Quando è possibile valutare meno della metà delle parcelle, le app non mostrano alcun punteggio invece di uno fuorviante.

Il livello del modello linguistico oggi

Il rapporto di gennaio utilizzava il modello Llama-3.3-70b-versatile tramite un fornitore esterno. Da allora le raccomandazioni passano per il gateway di modelli compatibile con OpenAI di preunec, attualmente con Gemini 3.1 Flash-Lite di Google (gemini-3.1-flash-lite). Il modello è un'impostazione di configurazione, quindi può essere cambiato senza modificare il software.

Il modello risponde con una struttura JSON fissa (stato del campo, consiglio sull'acqua, consiglio sul concime, una nota da tenere a mente), così le app possono presentare i consigli in modo affidabile.
Il prompt contiene la matrice decisionale delle cinque fasi e la valutazione dell'NDVI della parcella, e chiede al modello di non raccomandare acqua o concime per un ingiallimento naturale in quella fase.
I limiti di frequenza del gateway vengono attesi e la richiesta viene ripetuta; una raccomandazione che fallisce comunque viene segnalata nell'app invece di essere saltata in silenzio.

Gli intervalli per fase rispetto al campo del 2025

Ogni parcella della stagione 2025, valutata esattamente come la valuterebbe l'app: il suo NDVI in ogni volo rispetto all'intervallo per la sua fase, contata in giorni dalla semina.

Semina precoce

Semina tardiva

Mostra i numeri

NDVI misurato e intervallo atteso dall'app, stagione 2025
Volo	Blocco	Giorni dalla semina	0 g/m² N	10 g/m² N	20 g/m² N	Intervallo dell'app	Parcelle: normale / da osservare / bassa
15 apr 2025	Semina precoce	124	0.58	0.84	0.83	0.45–0.90	24 / 2 / 1
15 apr 2025	Semina tardiva	46	0.37	0.68	0.64	0.23–0.68	27 / 0 / 0
18 apr 2025	Semina precoce	127	0.55	0.81	0.80	0.45–0.90	24 / 2 / 1
18 apr 2025	Semina tardiva	49	0.35	0.64	0.62	0.26–0.71	27 / 0 / 0
7 mag 2025	Semina precoce	146	0.35	0.64	0.63	0.33–0.82	21 / 5 / 1
7 mag 2025	Semina tardiva	68	0.36	0.56	0.56	0.40–0.85	20 / 3 / 4
4 giu 2025	Semina precoce	174	0.29	0.24	0.25	0.11–0.56	27 / 0 / 0
4 giu 2025	Semina tardiva	96	0.31	0.52	0.44	0.40–0.85	14 / 7 / 6
16 giu 2025	Semina precoce	186	0.16	0.10	0.10	0.10–0.55	13 / 11 / 3
16 giu 2025	Semina tardiva	108	0.08	0.15	0.11	0.42–0.87	0 / 0 / 27

Semina precoce: gli intervalli funzionano. A metà aprile 24 parcelle su 27 risultavano normali, e le tre sotto l'intervallo erano proprio quelle non concimate: il controllo individua l'azoto mancante. Il 16 giugno (giorno 186), 14 parcelle sono scese sotto l'intervallo di maturazione mentre la coltura si seccava per la raccolta.
Semina tardiva: gli intervalli non funzionano. Il 16 giugno, al giorno 108, l'app si aspetta una coltura in crescita (levata, NDVI 0,42–0,87), ma il frumento tardivo era già maturato dopo una stagione molto più breve: tutte le 27 parcelle risulterebbero basse. Dieci giorni prima lo erano già 13.
Cosa significa: contare la fase solo in giorni dalla semina interpreta male una coltura tardiva in una primavera calda. Gli intervalli vanno calibrati per fase a partire dalle parcelle di riferimento, e la fase stessa richiede più della data di semina, ad esempio la temperatura accumulata dalla coltura.

Prima raccolta dei dati

Trasformare i punteggi del Software I in raccomandazioni per il campo che tengono conto del tempo

Cosa fa il Software II

Il Software II, il modello decisionale autonomo, trasforma i risultati analitici del Software I in indicazioni pratiche. Tratta le misurazioni del drone non come numeri statici ma come parte della cronologia della coltura, e le trasforma in un piano d'azione con raccomandazioni concrete per l'agricoltore.

Input

Punteggio dell'azoto

dal Software I

Lo stato nutrizionale previsto: basso, medio o ideale, corrispondente a 0, 10 e 20 g/m².

Punteggio dell'irrigazione

dal Software I

Lo stato di stress idrico previsto: basso, medio o ideale.

Giorni dalla semina (GDS)

l'orologio biologico della coltura

Più di un contatore: i GDS determinano la fase di crescita e, con essa, ciò di cui la coltura ha bisogno. Gli stessi punteggi portano a raccomandazioni diverse nelle diverse fasi.

Fasi di crescita (secondo Zadoks)

Le decisioni seguono la scala fenologica di Zadoks, abbinata ai dati di NDVI e GDS misurati in campo, così che ogni fase si basi su evidenze e non su ipotesi.

Insediamento e accestimento

GDS 40–50 · Zadoks 20–30

NDVI intorno a 0,55 al completamento dell'apparato radicale. Le decisioni prese qui incidono direttamente sul numero finale di spighe.

Crescita rapida e allungamento dello stelo

GDS 50–110 · Zadoks 31–50

La coltura produce biomassa rapidamente e ha bisogno del massimo delle risorse: gli interventi hanno la massima priorità.

Fioritura e antesi

GDS 110–140 · Zadoks 60–75

L'NDVI raggiunge il picco a circa 0,75 e si stabilisce il potenziale di resa. Nessuna tolleranza allo stress idrico o nutrizionale in questa finestra.

Riempimento della granella

GDS 140–165 · Zadoks 80–89

L'NDVI torna a scendere verso 0,50 man mano che i nutrienti passano dalle foglie alla granella; gli interventi diventano meno frequenti.

Preparazione della raccolta

GDS 165+ · Zadoks 90+

L'NDVI scende sotto 0,20. La pianta non può più utilizzare gli input, quindi il consiglio è sospendere acqua e concime e pianificare la raccolta.

Il livello decisionale: Llama-3.3-70b-Versatile

Il Software II sfrutta la capacità di ragionamento del modello linguistico Llama-3.3-70b-versatile per ponderare più variabili insieme e gestire i compromessi agricoli.

Valutazione contestuale: i punteggi del Software I vengono giudicati come farebbe un consulente esperto, in base ai rischi e alle opportunità della fase di crescita in corso.
Relazioni non lineari: il modello può ragionare sui legami tra la biologia della pianta e la gestione delle risorse, come l'equilibrio tra azoto e acqua.
Margine di crescita: nuovi input come temperatura o umidità potranno essere aggiunti in seguito senza modificare il nucleo del sistema.

Filtri decisionali

Consiglio economico: un calo dell'NDVI prima della raccolta viene riconosciuto come naturale e l'utente viene messo in guardia contro applicazioni in campo costose e inutili. Priorità in base al momento: nelle fasi critiche anche piccoli scostamenti diventano azioni prioritarie. Controlli operativi: nelle prime fasi di crescita il modello segnala pratiche che si ostacolano a vicenda, come un'irrigazione eccessiva che dilava l'azoto dalla zona radicale.

Conclusione

Il Software II affina la diagnosi tecnica del Software I trasformandola in indicazioni strategiche. Filtrare i dati attraverso la biologia della coltura fa sì che al produttore arrivino solo le decisioni che vale la pena attuare, e sconsigliare concimazioni o irrigazioni inutili favorisce sia il risparmio sia una produzione sostenibile.

Seconda raccolta dei dati

Cosa ha cambiato la stagione 2026 nei dati di input su cui decide il Software II, e quanto ci si può fidare di ciascuno.

Nuovi dati di input dalla seconda raccolta

Il Software II decide in base ai livelli di azoto e irrigazione del Software I. Dopo la stagione 2026 questi provengono da nuovi modelli, riaddestrati su entrambe le stagioni insieme: 594 misurazioni di parcelle sulle 54 parcelle, 12 voli. Sono stati consegnati come pacchetto di integrazione web e, nell'app, costituiscono il pacchetto di modelli Raccolta dati 2.

Input

Un volo

La tabella delle statistiche zonali del volo (un file per tutte le parcelle, o un file per parcella) e la data di semina, una per il campo o una per parcella. La data del volo viene letta dal nome del file.

Output

Per parcella

I giorni dalla semina, il livello di azoto previsto (0, 10 o 20 g/m²) e il livello di irrigazione (0, 50 o 100%), ciascuno con la sua probabilità per ogni livello, e un avviso quando una previsione non è affidabile.

Modelli

Scelti tra 12 testati

XGBoost per l'azoto ed Extra Trees per l'irrigazione, scelti in base all'accuratezza su parcelle mai viste dal modello, in 15 cicli di test. Tutti i 12 modelli sono risultati a pochi punti l'uno dall'altro.

Parcelle non seminate

Nessuna previsione

Una parcella sorvolata prima della semina non riceve alcuna previsione, quindi il Software II non fornisce consigli per essa. Due voli del 2026 sono avvenuti prima della semina del blocco tardivo; quelle misurazioni su suolo nudo sono state escluse dall'addestramento.

Nell'app, settembre 2026

A metà settembre 2026 i nuovi modelli sono stati inseriti nelle app web e mobile accanto a quelli della prima fase, senza sostituirli, così da poter confrontare i due sugli stessi caricamenti.

Entrambi i pacchetti valutano ogni caricamento

Niente da ricaricare

Ogni parcella viene valutata da entrambi i pacchetti di modelli e i due risultati vengono salvati. I caricamenti precedenti sono stati valutati dal nuovo pacchetto a partire dalle statistiche già presenti nel database.

Scelto al caricamento

Web e mobile

La pagina di caricamento consente all'agricoltore di scegliere «Raccolta dati 1» o «Raccolta dati 2». Le raccomandazioni usano sempre il pacchetto scelto per il caricamento; l'amministratore del server imposta il valore predefinito e se gli utenti possono cambiarlo.

Fianco a fianco

Pagina dei risultati

La pagina dei risultati mostra l'uno o l'altro pacchetto, oppure entrambi insieme con le parcelle in cui divergono evidenziate. L'accuratezza e le avvertenze di ciascun pacchetto sono mostrate accanto ai suoi risultati.

Riproducibile

Libreria bloccata

La libreria di apprendimento automatico è stata aggiornata alla versione con cui sono stati salvati entrambi i pacchetti, e un test automatico blocca le previsioni della prima fase, in modo che l'aggiornamento non possa modificarle inosservato.

Quanto è affidabile ciascun input

Azoto

51% · caso 33% · p = 0,01

Un segnale reale e ripetibile. Il modello individua in modo affidabile le parcelle che non hanno ricevuto concime (80% in un test concimato o no, contro il 67% rispondendo sempre «concimato»), ma non distingue la mezza dose dalla dose piena (49%, come lanciare una moneta): la coltura appare uguale in entrambi i casi. Il limite pratico per questi dati è di circa il 67%.

Irrigazione

36% · caso 33% · p = 0,14

Nessun segnale utilizzabile: il modello non si distingue dal caso. Ogni livello di irrigazione corrispondeva a una fascia del campo, quindi acqua e posizione nel campo sono la stessa variabile (ρ = 0,94), e la pioggia ha coperto la maggior parte del fabbisogno idrico della coltura: l'87% nel 2025 e il 140% nel 2026 (878 mm contro 620 mm).

Misurati successivamente con la stessa procedura in 15 cicli, i modelli della prima fase raggiungono il 42% per l'azoto e il 35% per l'irrigazione. Il modello dell'azoto della seconda fase è quindi migliore sia del caso sia del suo predecessore; per l'irrigazione, entrambi i pacchetti restano al livello del caso.

Cosa significa per i consigli

Il Software II può basarsi sul segnale dell'azoto dove è forte: una parcella che sembra non concimata. Non deve affidarsi alla differenza tra i due livelli concimati, né in alcun modo al livello di irrigazione. Nell'app, il risultato di irrigazione della Raccolta dati 2 riporta l'avviso del modello e non conta quasi nulla nel punteggio di salute del campo (i modelli della Raccolta dati 1 non hanno una validazione registrata nell'app, quindi contano per intero; l'accuratezza misurata in seguito non vi è ancora usata). Per l'acqua, la fase di crescita e la pioggia recente sono una guida migliore.

Due parcelle valutate

Come il punteggio di salute del campo tratta un avviso della Raccolta dati 2, calcolato per due parcelle di esempio con il codice stesso del server di analisi. Entrambe le parcelle hanno lo stesso avviso «basso» per azoto e irrigazione; ciò che cambia è il loro NDVI rispetto all'intervallo della loro fase di crescita.

Parcella A: levata

NDVI 0,32 al giorno 80 · punteggio 84,2

Il 20% sotto il minimo della fase (0,40), che costa il 20% dei 50 punti NDVI: 10. L'avviso sull'azoto costa 4,77 dei suoi 30 punti, perché il modello è solo in parte migliore del caso e la sua probabilità per l'avviso è del 60%. L'avviso sull'irrigazione costa 1 punto: quel modello è al livello del caso. La parcella richiede un intervento.

Parcella B: maturazione

NDVI 0,35 al giorno 175 · punteggio 98,6

Dentro l'intervallo di maturazione (0,10–0,55), quindi gli stessi avvisi contano solo per un quarto: 1,44 punti in tutto. Le app mostrano questa parcella come in probabile maturazione, in viola, fuori dalla scala di gravità rosso–ambra–verde: una versione precedente color grano veniva letta come gravità media.

Prima di settembre il riquadro mostrava 50% per ogni caricamento con un problema: veniva calcolato nel browser a partire da un valore segnaposto fisso. Ora viene calcolato sul server e restituito con il suo dettaglio, così ogni valore è tracciabile.
I riepiloghi del campo avevano registrato i giorni dalla semina contati fino alla data corrente (641 giorni, ad esempio) invece che fino alla data del volo; ora vengono rigenerati ogni volta che il valore salvato è errato.

Cosa migliorerebbe i dati di input

Più dati dello stesso tipo o un altro algoritmo difficilmente aiuterebbero: passare da 24 a 43 parcelle di addestramento ha aumentato l'accuratezza sull'azoto di soli 2,7 punti, e le cinque statistiche dell'NDVI contengono in sostanza due informazioni: quanto è verde una parcella e quanto è uniforme.
NDVI relativo all'interno di un volo: confrontare ogni parcella con le altre parcelle dello stesso volo ha portato nei test l'accuratezza sull'azoto dal 49% al 56%. L'input contiene già tutte le parcelle di un volo; ciò non fa ancora parte del modello consegnato.
Per le prove future: livelli di irrigazione distribuiti nel campo invece che a fasce, registrazione delle date e delle quantità di irrigazione, misure dell'umidità del suolo e bande spettrali oltre l'NDVI (come il red edge) per distinguere le dosi di azoto.
Nel software: rivedere con i partner agronomi gli intervalli di NDVI per fase di crescita e i pesi del punteggio di salute del campo. Entrambi sono prime versioni, non ancora validate con osservazioni in campo, e la quota di una parcella sotto l'intervallo sano è ancora stimata dalle sue statistiche invece che misurata sull'immagine del drone.

Rapporti

Autonomous Decision Making Model ReportPDF