La coltivazione di questo cereale essenziale per metà della popolazione mondiale, soprattutto in Asia, produce metano attraverso le risaie allagate, e ora l’intelligenza artificiale e i satelliti vengono impiegati per misurare e ridurre queste emissioni, aprendo la strada ai crediti di carbonio.
[In pillole] La sintesi per chi va di fretta:
Il riso, alimento base globale, genera metano climalterante. Mitti Labs, startup di New York, usa l'AI e i satelliti per misurare e ridurre queste emissioni. Con 4,5 milioni di dollari raccolti, l'azienda intende verificare l'adozione di pratiche come l'AWD. Questo sistema mira a sbloccare il mercato dei crediti di carbonio, supportando gli agricoltori asiatici verso un'agricoltura più sostenibile.
Un modello di business che si adatta al mondo reale
Il metodo di Mitti Labs si basa sull’integrazione di diverse fonti di dati. Utilizzando immagini satellitari e dati radar, che hanno la capacità di penetrare le nuvole e analizzare i livelli di umidità del suolo, i suoi modelli di intelligenza artificiale sono in grado di monitorare da remoto ciò che accade in migliaia di piccole risaie contemporaneamente.
L’obiettivo è verificare se i contadini stanno adottando pratiche come l’asciutta e bagnatura alternata (AWD – alternate wetting and drying), una tecnica che prevede di non mantenere i campi costantemente allagati, riducendo drasticamente la produzione di metano senza compromettere il raccolto.
Come descritto da TechCrunch, questo approccio permette di superare uno degli ostacoli più grandi: il costo della verifica.
Inviare ispettori sul campo in centinaia di migliaia di appezzamenti di terreno, spesso di un solo ettaro, sarebbe economicamente insostenibile.
Tuttavia, la tecnologia da sola non basta.
La vera innovazione nel modello di Mitti Labs risiede forse nella sua strategia di implementazione. Invece di provare a raggiungere direttamente i singoli agricoltori, l’azienda collabora con grandi organizzazioni che hanno già una presenza consolidata sul territorio.
Un esempio è la partnership con The Nature Conservancy in India, una delle più importanti organizzazioni ambientaliste non governative al mondo. In questo accordo, The Nature Conservancy si occupa del lavoro sul campo – la formazione e il supporto agli agricoltori – mentre Mitti Labs fornisce la piattaforma tecnologica per la misurazione, la rendicontazione e la verifica (MRV) delle riduzioni di emissioni.
Questo permette di generare crediti di carbonio di alta qualità, che possono poi essere venduti a grandi aziende che cercano di compensare il proprio impatto ambientale.
In un mercato dei crediti spesso criticato per la sua opacità e la scarsa affidabilità, un sistema di verifica trasparente e basato su dati scientifici potrebbe rappresentare un passo avanti significativo.
Affinché questo modello sia scalabile e affidabile, il credito di carbonio deve essere gestito come un vero e proprio asset aziendale. Ciò richiede una solida spina dorsale operativa, fornita ad esempio da sistemi per la pianificazione delle risorse d’impresa, che tracciano l’intero ciclo di vita dell’asset — dalla verifica alla vendita — garantendo trasparenza e una corretta attribuzione del valore.
Ma resta da vedere se questo sistema sarà abbastanza robusto da resistere alle inevitabili complessità e alle variabili che caratterizzano ogni stagione agricola.
Il paradosso del riso
La questione del metano prodotto dalle risaie è tutt’altro che marginale.
Si stima che la coltivazione del riso sia responsabile di circa l’8% delle emissioni totali di metano di origine antropica, una quota comparabile a quella del settore dell’aviazione a livello globale. Il problema è particolarmente concentrato in Asia, dove si coltiva e si consuma il 90% del riso mondiale.
Qui, la sicurezza alimentare di miliardi di persone dipende da questo cereale, rendendo qualsiasi intervento sulle pratiche agricole estremamente delicato. Allo stesso tempo, questi stessi agricoltori sono tra i più vulnerabili agli effetti del cambiamento climatico.
Secondo uno studio del Climate.ai, la produzione di un chilogrammo di riso richiede fino a 5.000 litri d’acqua, e l’aumento delle temperature potrebbe non solo far aumentare questa domanda, ma anche favorire la concentrazione di arsenico nei suoli, con conseguenti cali di resa.
– Leggi anche: Anthropic blocca un’operazione di cybercrimine orchestrata dall’intelligenza artificiale per estorsione di dati
La tecnica dell’AWD, su cui si concentra gran parte degli sforzi di mitigazione, offre una soluzione promettente. Interrompendo periodicamente l’allagamento dei campi, si permette all’ossigeno di penetrare nel terreno, inibendo l’attività dei microbi metanogeni. Diversi studi hanno dimostrato che questa pratica può ridurre le emissioni di metano dal 30% al 70% e, in alcuni casi, portare anche a un risparmio idrico.
Tuttavia, la sua adozione non è semplice: richiede un controllo preciso dell’irrigazione, infrastrutture adeguate e, soprattutto, un cambiamento di mentalità da parte di agricoltori abituati a considerare il campo costantemente allagato come una forma di assicurazione contro la siccità e le erbe infestanti.
La promessa di un guadagno extra derivante dalla vendita di crediti di carbonio potrebbe essere l’incentivo necessario per superare queste resistenze, ma solo se i benefici economici si dimostreranno reali, consistenti e accessibili anche per i piccoli produttori.
Una soluzione in cerca di un sistema
Il caso di Mitti Labs è emblematico di come l’innovazione oggi richieda una duplice competenza, tecnologica e operativa. Da un lato, è necessario lo sviluppo di intelligenza artificiale su misura, capace di analizzare dati non convenzionali e risolvere un problema specifico che i software standard non possono affrontare. Dall’altro, l’intera catena del valore — dalla gestione dei partner sul campo alla certificazione dei crediti, fino alla loro vendita — deve essere tracciata e ottimizzata. Senza questa integrazione tra tecnologia avanzata e rigore operativo, progetti così ambiziosi rimarrebbero solo sulla carta.
L’approccio di Mitti Labs non è un caso isolato. In tutto il mondo, diverse iniziative stanno esplorando il potenziale dell’intelligenza artificiale per rendere l’agricoltura più sostenibile. In Africa, per esempio, la società tecnologica NEC e la startup ClimateAi hanno sviluppato un modello simile per ottimizzare la coltivazione di cacao e riso, combinando previsioni climatiche a lungo termine con analisi agronomiche.
Nelle Filippine, dClimate Labs e la società giapponese Faeger hanno lanciato un programma di telerilevamento per mappare le aree più adatte all’adozione dell’AWD. Queste iniziative indicano una tendenza chiara: la tecnologia digitale sta diventando uno strumento fondamentale per affrontare le sfide interconnesse del cambiamento climatico e della sicurezza alimentare.
Tuttavia, l’entusiasmo per queste soluzioni tecnologiche deve fare i conti con la realtà economica e sociale del settore agricolo. Il modello di business basato sui crediti di carbonio dipende dalla volontà delle grandi aziende di pagare per compensare le proprie emissioni, un mercato che può essere volatile e soggetto a critiche per il rischio di greenwashing.
La domanda fondamentale è se questi meccanismi riusciranno a trasferire un valore economico sufficiente agli agricoltori per giustificare il rischio e lo sforzo di cambiare le proprie pratiche.
Se la maggior parte del valore generato dovesse essere assorbita dagli intermediari tecnologici e finanziari, l’intero sistema rischierebbe di perdere la sua legittimità e la sua efficacia.
La tecnologia può fornire strumenti potenti per misurare e verificare, ma la transizione verso un’agricoltura a basse emissioni dipenderà in ultima analisi dalla creazione di un sistema equo, in cui i costi e i benefici siano distribuiti in modo giusto tra tutti gli attori coinvolti, a partire proprio da chi, ogni giorno, lavora la terra.
