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In Italia, i primi 5 ingegneri dell’agricoltura puntano sull’innovazione dei sistemi agro-industriali

agricoltura sostenibile
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In Italia i primi cinque ingegneri dell’agricoltura arrivano da Milano, più precisamente dal corso Magistrale in Agricoltural Engineering del Politecnico di Milano

Premiate le prime cinque tesi di laurea del corso in Agricultural Engineering del Politecnico di Milano, al Polo di Cremona. Attivato nell’a.a. 2021/2022, come primo corso in Italia dedicato all’agricoltura e fra i pochi al mondo, il corso di laurea magistrale, erogato completamente in lingua inglese, si focalizza sull’innovazione tecnologica dei sistemi agroindustriali.

Data la crescente necessità, da parte delle aziende, di inglobare figure professionali che possano gestire aspetti complessi della produzione agricola e agro-industriale, questa formazione intende creare ingegneri per il settore agro-industriale, dotati di una visione sistemica.

Il corso in Agricultural Engineering è caratterizzato da una forte connotazione multidisciplinare, coniugando assieme l’innovazione tecnologica in ambito agrario e delle produzioni animali con l’attenzione alla sostenibilità e alla sicurezza alimentare.

Con la collaborazione di 26 docenti dell’ateneo, la facoltà ha riscosso, fin da subito, grande successo, sia per gli studenti italiani provenienti da fuori regione (30%) che per gli studenti internazionali (25%).

Per supportare questi studenti l’Ateneo offre ogni anno borse di studio assegnate sulla base di requisiti di merito che rappresentano un valido aiuto soprattutto per i fuori sede.

Anche le collaborazioni avviate con le aziende italiane ed estere sono tantissime, tanto che sono già stati avviati diversi workshop, seminari, tirocini, corsi immersivi, visite aziendali e progetti nati nel laboratorio.

Matteo Giacomo Aloisi, Lorenzo Peroraci, Federico Previdere, Alec Sebastiani e Luca Succi sono i primi 5 ingegneri dell’agricoltura in Italia, laureati al Politecnico di Milano. I progetti di tesi realizzati affrontano diverse tematiche, con l’obiettivo di far emergere e affermare metodi e tecniche innovative e sostenibili nei sistemi agroindustriali.

La prima, Agricultural machinery connection and data collection, realizzata rispettivamente da Aloisi, intende presentare le soluzioni possibili per l’integrazione di dati dalle macchine agricole fino alla piattaforma Fmis utilizzata dall’agricoltore, un approccio sempre più utilizzato nel settore.

Il progetto di Peroraci, Efficiency experimental evaluation of a hydro-mechanical hybrid Cvt transmission for agricultural tractors: gearbox fluid influence, mira, invece, a testare la possibilità di impiegare fluidi biodegradabili, al posto dell’olio tradizionale, per la lubrificazione dei componenti meccanici dei motori a combustione interna e delle trasmissioni.

Calibration of the Fest-Ewb hydrological model through a Bayesian approach applied to four different aridity indexes grasslands, firmato Previdere, ha l’obiettivo di calibrare il modello idrologico Fest-Ewb sviluppando un approccio bayesiano su quattro siti meteorologici accomunati dalla stessa vegetazione, aventi differenti tipi di aridità, basandosi sui dataset archiviati nel database Fluxnet.

Obiettivo finale della tesi è riprodurre la dinamica dei flussi d’acqua ed energia, concentrandosi in particolare su umidità del suolo ed evapotraspirazione.

Lo studio di Sebastiani, Enhancing Accuracy and Reliability of NIR Sensor Measurements in Agriculture: A Comprehensive Analysis, intende promuovere l’agricoltura di precisione e sviluppare pratiche di gestione delle colture migliorate. Tecniche che potrebbero avere ottime implicazioni sulla produttività agricola e sulla riduzione dell’impatto ambientale.

Infine, In-row automatic guidance system for tractors operating in vineyards, la tesi realizzata da Succi, è frutto dell’attività di tirocinio svolta presso la sede di Reggio Emilia del gruppo C.o.b.o., azienda leader nella costruzione di componenti per mezzi off-highway.

L’obiettivo della tesi è quello di descrivere il kit di guida automatica Vision Lane Navigation per trattori operanti in mezzo ai filari dei vigneti basato su telecamera e intelligenza artificiale.

Crediti immagine: Depositphotos

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