Motivazioni per l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in scenari di stress da siccità

L’Intelligenza Artificiale è una tecnologia o, più precisamente, un insieme di tecniche e metodologie, che vanta oggigiorno grandi potenziali di innovazione in molti campi applicativi. Non fa eccezione a ciò, anche la materia che studia principi e meccanismi di funzionamento degli organismi vegetali, la Fisiologia Vegetale.

Lo studio degli effetti della siccità da stress nel grano duro e tenero è oggetto della Fisiologia Vegetale. Anche in tale campo, l’Intelligenza Artificiale può apportare sviluppi interessanti. Nello studio in oggetto, si intendono applicare algoritmi di Intelligenza Artificiale in scenari da stress da siccità.

Tale applicazione mira a due finalità nello specifico, definite predizione e inferenza. Anche se talvolta utilizzati erroneamente come sinonimi, di fatto questi concetti non lo sono: da un lato, predizione significa applicare algoritmi di Intelligenza Artificiale con l’esplicito compito di prevedere, sulla base dei dati forniti in input, determinate quantità numeriche desiderate (regressione) o determinate categorie (classificazione); dall’altro lato, inferenza significa applicare algoritmi di Intelligenza Artificiale con l’esplicito compito di comprendere ed interpretare le relazioni presenti nei dati.

Nello studio in oggetto, la predizione è riferita alla finalità per cui, da un dato insieme di caratteristiche radicali del grano, si ricava il tipo di varietà di grano osservato. D’altro canto, invece, l’inferenza è riferita all’obiettivo di studio del tipo di relazione tra la varietà di grano e lo stress occorso (in questo caso, stress derivato da siccità).

Entrambe le finalità sono propedeutiche per il raggiungimento dell’obiettivo di ricerca: ottenere uno strumento basato su Intelligenza Artificiale per riconoscere (i) le piante stressate rispetto alle non stressate e (ii) quale cultivar di grano performa meglio in condizioni di stress da siccità.

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