È stato avviato nel Regno Unito un importante nuovo progetto di ricerca e innovazione, con l’obiettivo di rendere l’impollinazione nella produzione frutticola commerciale misurabile, gestibile e più resiliente.
È stato avviato nel Regno Unito un importante nuovo progetto di ricerca e innovazione, con l’obiettivo di rendere l’impollinazione nella produzione frutticola commerciale misurabile, gestibile e più resiliente.
In programma dal 1° luglio 2026 al 30 giugno 2028, il progetto Precision Pollination to Accelerate Breeding and Boost Productivity in Fruit Production è guidato da AgriSound insieme al James Hutton Institute e a James Hutton Ltd, con il sostegno del Farming Innovation Programme del Defra, in collaborazione con Innovate UK.
L’impollinazione è essenziale per l’allegagione, la qualità e la resa commercializzabile, ma viene ancora spesso gestita sulla base dell’osservazione, di indicazioni standard sulla densità degli alveari e dell’ipotesi che il livello di impollinazione sia sufficiente.

Le sfide dell’impollinazione
La variabilità meteorologica, i cambiamenti nelle popolazioni di impollinatori e una distribuzione non uniforme della loro attività nelle aree di produzione commerciale possono lasciare i produttori con poche evidenze oggettive su dove si verifichino carenze di impollinazione o su quando sia necessario intervenire.
Il progetto si baserà sull’attuale sistema Precision Pollination di AgriSound, che utilizza i suoi sensori bioacustici Polly™ e strumenti di analisi basati sull’intelligenza artificiale per monitorare l’attività degli impollinatori all’interno delle colture. Il consorzio estenderà l’approccio oltre il monitoraggio dei bombi nelle fragole, sviluppando e validando un sistema multispecie e multicoltura per api mellifere, bombi, api solitarie e sirfidi in diverse colture frutticole, tra cui fragole, mirtilli, lamponi, more e ciliegie.
Trasformare l’attività degli impollinatori in decisioni pratiche
Le sperimentazioni nelle aziende agricole commerciali e le prove controllate presso il James Hutton Institute combineranno monitoraggio acustico, osservazioni tramite smart tag, immagini time-lapse, dati ambientali e misurazioni delle performance delle colture.
Questi dati saranno utilizzati per perfezionare gli algoritmi di rilevamento, comprendere come varia l’attività degli impollinatori nelle diverse colture e nei diversi sistemi produttivi e individuare le relazioni con allegagione, resa e qualità.
Per i produttori, l’obiettivo è trasformare queste evidenze in indicazioni più chiare per le decisioni relative al posizionamento degli alveari, alla scelta degli impollinatori, alla gestione delle colonie e alla tempistica degli interventi. Il progetto analizzerà inoltre la densità minima di sensori necessaria per ottenere informazioni affidabili su scala aziendale, favorendo un servizio commerciale più economico e facilmente scalabile.
Per i breeder, il progetto analizzerà in che modo le caratteristiche dei fiori e i genotipi vegetali influenzino l’attrattività per gli impollinatori e l’efficienza dell’impollinazione. Questo potrebbe fornire una nuova fonte di informazioni per selezionare varietà frutticole capaci di combinare elevate prestazioni commerciali con una maggiore attrattività per gli impollinatori e una migliore resilienza in condizioni climatiche in evoluzione.
Risultati attesi dal progetto
● Miglioramento dei modelli acustici e basati sull’intelligenza artificiale per i principali gruppi di impollinatori gestiti e selvatici
● Una dashboard in tempo reale, dataset validati e indicazioni pratiche per individuare le carenze di impollinazione e ottimizzare il posizionamento
● Nuove evidenze sulle relazioni tra morfologia dei fiori, genotipo vegetale, comportamento degli impollinatori e performance delle colture
● Prove su scala aziendale, ottimizzazione della densità dei sensori e valutazioni del ritorno sull’investimento su diverse colture frutticole
● Dimostrazioni, workshop, webinar e materiali informativi destinati a produttori, breeder, consulenti e all’intero settore orticolo.
Sostituendo le supposizioni con misurazioni oggettive, il consorzio punta ad aiutare le imprese frutticole a migliorare la regolarità dell’impollinazione, ridurre i rischi produttivi e utilizzare le risorse per l’impollinazione in modo più efficiente, sostenendo al tempo stesso la biodiversità e la resilienza climatica dell’intero settore orticolo del Regno Unito.
Dr Casey Woodward, CEO di AgriSound:
“L’impollinazione è fondamentale per la produzione frutticola, ma ancora troppo spesso viene gestita sulla base di supposizioni. Siamo molto felici di collaborare con JHL e JHI in questo progetto per supportare non solo i produttori di frutta, ma anche i breeder. Il nostro obiettivo è rendere l’impollinazione di precisione scalabile tra diverse colture e utile come strumento quotidiano di gestione della produzione.”
Prospettive della ricerca
Dr Susan McCallum, genetista e breeder specializzata in piccoli frutti presso il James Hutton Institute:
“Siamo entusiasti di collaborare con AgriSound a questo progetto innovativo, che combina tecnologie all’avanguardia con analisi basate sui dati per comprendere meglio l’impollinazione e il suo impatto sulla produttività dei piccoli frutti. Questa collaborazione ha il potenziale per fornire informazioni preziose e applicabili concretamente, che aiuteranno produttori e breeder a prendere decisioni più consapevoli e a costruire un futuro più resiliente e sostenibile per la produzione frutticola.”
Dr Ian Archer, Managing Director di Hutton Scientific Services:
“Hutton Scientific Services nasce per mettere in collegamento la scienza con le imprese che ne dipendono, e l’impollinazione di precisione rappresenta un esempio particolarmente significativo del perché questo sia importante. Il nostro compito è trasformare una ricerca scientifica di livello mondiale in valore concreto, coordinando le attività affinché i risultati siano pratici, commercialmente credibili e costruiti attorno alle decisioni che i produttori devono realmente affrontare.”
Fonte: AgriSound
Fonte immagine: Stefano Lugli
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