16 febbraio 2026

In QuickTrials siamo costantemente alla ricerca di modi per semplificarvi la vita e migliorare l'accuratezza e la coerenza delle prove sul campo. Ecco un'anteprima di alcune interessanti funzioni di intelligenza artificiale su cui stiamo lavorando, che aprono nuove possibilità per l'acquisizione dei dati delle prove.

Misurazioni basate sull'intelligenza artificiale
Utilizzando modelli AI all'avanguardia, QuickTrials è in grado di inserire automaticamente alcune misure a partire da foto dell'appezzamento o della pianta. Invece di inserire alcuni tipi di dati, il personale sul campo potrà scattare una foto e lasciare che l'AI rilevi e calcoli i valori risultanti. Alcuni esempi di utilizzo sono:

Calcolo della copertura delle chiome

Usare immagini aeree o a livello del suolo per analizzare l'estensione della copertura fogliare sul terreno. Valutare la densità delle piante, l'uniformità della crescita e il potenziale impatto sulla resa in base ai calcoli della copertura delle chiome.

Conteggio di piante e frutti

Immagini ravvicinate o dall'alto delle parcelle per individuare e quantificare singole piante, piantine, fiori o frutti. Consente di effettuare previsioni precise sulla resa, di valutare l'insediamento dei popolamenti e di testare le prestazioni delle varietà.

Diagnosi di carenza di nutrienti

Immagini ravvicinate delle foglie in condizioni di illuminazione uniforme per riconoscere lo scolorimento delle foglie dovuto alla carenza di nutrienti. Può essere utilizzato nelle prove di fertilità del suolo o per ottimizzare le applicazioni di sostanze nutritive.

Rilevamento di malattie e parassiti

Riprese macro di foglie, steli o frutti che mostrano macchie, appassimento o insetti per identificare i sintomi visivi di alcune malattie o parassiti. Supporta le prove di efficacia dei trattamenti, gli interventi precoci e le valutazioni della resistenza.

Identificazione delle erbe infestanti e mappatura della densità

Immagini grandangolari del campo o del drone che catturano le erbe infestanti tra le colture in diversi stadi di crescita per classificare le specie infestanti e stimarne la copertura. Aiuta gli studi sull'efficacia degli erbicidi, le strategie di gestione delle infestanti e la gestione integrata dei parassiti.

Monitoraggio della crescita delle piante

Immagini sequenziali side-view o top-down degli stessi appezzamenti a intervalli regolari per monitorare metriche come l'altezza, l'area fogliare o la biomassa nel tempo. Valuta lo sviluppo delle colture nelle prove, le risposte ai fertilizzanti e gli effetti degli stress ambientali.

Valutazione della preparazione del raccolto

Foto mirate di frutti, grani o baccelli durante le ultime fasi della crescita per valutare la maturità del raccolto in base al colore, alle dimensioni o agli indicatori di maturazione. Utilizzate per ottimizzare i tempi di raccolta, valutare la qualità o calcolare metriche come la perdita post-raccolta.

Stiamo esplorando questi e altri modi per utilizzare le foto acquisite in QuickTrials insieme alle nostre capacità di intelligenza artificiale per aumentare i dati delle sperimentazioni. Questo approccio aiuta a ridurre le congetture e gli errori umani, fornendo al contempo ulteriori dati e metriche di confronto.

Ci sono altri modi in cui possiamo utilizzare le nostre capacità di intelligenza artificiale, quindi fateci sapere se avete un'esigenza o un'idea particolare che vorreste che esplorassimo. Sono in arrivo altre funzionalità basate sull'intelligenza artificiale e ci piace sempre ascoltare il vostro feedback.

Il miglior software di gestione dei processi 2026

QuickTrials è stato riconosciuto come il miglior software per la gestione delle prove in campo agronomico nel 2026! 🥇🌟 Vorremmo ringraziare di cuore Agri Business Review per questo fantastico riconoscimento. Ci spinge a lavorare ancora più duramente per i nostri clienti e alimenta la nostra missione di trasformare le prove in campo con un software potente e un'intelligenza artificiale convincente!