Percorso Formativo

Obiettivi formativi

L'obiettivo del modulo di sensoristica del corso di Fondamenti di ingegneria digitale applicato all'agricoltura è quello di fornire allo studente piena la conoscenza sia del corretto linguaggio metrologico sia del funzionamento dei principali strumenti di misura per applicazioni di agricoltura digitale. Gli strumenti verranno analizzati sia da un punto di vista realizzativo che del principio di funzionamento.
I risultati attesi secondo i descrittori di Dublino sono i seguenti:

Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscere le definizioni delle caratteristiche metro statiche e dinamiche, conoscere le definizioni delle unità di misura, comprendere il significato di distribuzione di probabilità legata alla misura in modo da saper definire l'incertezza estesa, comprendere il concetto di campionamento e conversione analogico-digitale, comprende il funzionamento di uno strumento di misura per la valutazione elettriche di grandezze meccaniche, termiche ed in applicazioni di agricoltura digitale.

Capacità di applicare una corretta conoscenza e comprensione
Avere una comprensione dell'approccio scientifico nel campo delle misure. Avere la capacità di svolgere in modo autonomo una taratura ed associare la corretta incertezza nella funzione degli strumenti utilizzati. Comprendere attraverso la statistica applicata la significatività dei risultati. Avere la capacità di effettuare uno studio dinamico degli strumenti di misura del primo e del secondo ordine.

Abilità di giudizio
Lo studente sarà in grado di valutare i sensori più adatti ad un determinato impiego e sarà in grado di selezionare l'applicazione nel mondo dell'agricoltura corretta.

Abilità comunicativa
Lo studente acquisirà le capacità tali da poter argomentare in sede d'esame i concetti metrologici e di incertezza, così come il principio di funzionamento dei sensori e l'importanza del mondo delle misure nel campo agricolo.

Capacità di apprendere
Lo studente acquisirà le competenze tali da poter approfondire autonomamente lo studio di sensori avanzati o l'utilizzo di quali l'intelligenza artificiale, oltre quelli base visti a lezione.

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è fornire le basi per imparare a valutare e monitorare i rischi fitosanitari riconducibili sia a parassiti (modulo di entomologia) che patogeni (modulo di patologia) utilizzando tecniche avanzate, inclusi sistemi di monitoraggio e previsione, e strumenti diagnostici innovativi. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di sviluppare strategie innovative e sostenibili per la gestione delle stesse, integrando tecniche biologiche, chimiche e colturali. Acquisiranno competenze nell'utilizzo di tecnologie avanzate per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle pratiche fitosanitarie e svilupperanno abilità comunicative per trasferire efficacemente le conoscenze e le innovazioni nel campo fitosanitario alle diverse parti interessate, inclusi agricoltori, tecnici e responsabili del territorio.

Conoscenza e Capacità di Comprensione
Dimostrare una conoscenza approfondita delle teorie e dei principi che governano le problematiche fitosanitarie e le soluzioni innovative disponibili per gestirle.

Conoscenza e Capacità di Comprensione Applicate
Applicare conoscenze teoriche e metodologiche alla diagnosi e gestione dei problemi fitosanitari concreti, utilizzando strumenti tecnologici avanzati.

Autonomia di Giudizio
Formulare giudizi autonomi e critici riguardo alle diverse opzioni di gestione delle problematiche fitosanitarie, tenendo conto delle implicazioni pratiche, economiche e ambientali.

Abilità Comunicative
Utilizzare la corretta terminologia tecnico-scientifica nella descrizione degli argomenti del corso. Capacità di sintesi ed efficacia comunicativa verso specialisti e non specialisti.

Capacità di Apprendimento
Dimostrare la capacità di apprendere in modo autonomo e continuo, aggiornandosi sulle ultime innovazioni e sviluppi nel campo della gestione fitosanitaria.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi del corso di Tecniche Agronomiche di Precisione sono quelli di fornire agli studenti la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie digitali per il monitoraggio, l'analisi e la gestione dei sistemi colturali e per l’applicazione di tecniche agronomiche di precisione per applicazioni di pieno campo con particolare riguardo ai sistemi colturali erbacei. La frequenza alle lezioni ed esercitazioni, pur facoltativa è fortemente consigliata.

Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione, quali:
• conoscere e comprendere quali sono le tecnologie utili al monitoraggio dei sistemi colturali per applicazioni agronomiche di precisione quali il telerilevamento multispettrale ed iperspettrale per stimare in maniera quantitativa variabili d’interesse agronomico della vegetazione e del suolo;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale degli appezzamenti coltivati, in particolare sfruttando strumenti di modellistica agronomica process-based;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche agronomiche di precisione quali la semina, fertilizzazione ed irrigazione.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo ad esempio di:
• conoscere ed utilizzare i principali sistemi satellitari multispettrali adatti all’agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli appezzamenti coltivati;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per stimare variabili biofisiche della vegetazione e del suolo da dati satellitari ai fini del monitoraggio delle colture agrarie;
• conoscere ed utilizzare un modello agronomico proces-based per analizzare scenari di gestione agronomica;
• conoscere le tecniche e le tecnologie ed attrezzature per la semina, irrigazione e fertilizzazione di precisione.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali proprietà del suolo e dell'atmosfera influenzano la variabilità spaziale e temporale delle produzioni agrarie;
• proporre le agrotecniche di gestione di precisione più idonee per una gestione efficiente e sostenibile delle colture erbacee.

Abilità comunicative
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• fornire una sufficiente gamma di esempi pratici di applicazione di tecniche agronomiche di precisione alle colture erbacee;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico agronomico.

Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, permettendo ad esempio di:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni;
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi del corso di Applicazioni di Intelligenza Artificiale sono quelli di fornire agli studenti competenze avanzate di informatica, quali la programmazione (R, Python) il cloud computing e le basi di dati (big data), la capacità di utilizzare strumenti di statistica avanzata come il machine learning per la comprensione, la progettazione e la soluzione di problemi riguardanti la stima di variabili quantitative o qualitative. Nell’ambito dei sistemi di accesso alle informazioni si faranno cenni anche alle reti di comunicazione (modalità fisiche di trasmissione dati, protocolli di rete).
La frequenza alle lezioni ed esercitazioni, pur facoltativa è fortemente consigliata.
Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione, quali:
• conoscere e comprendere quali sono le caratteristiche di un problema di machine learning e quando è opportuno utilizzare il machine learning per risolvere un problema;
• conoscere e comprendere la logica alla base dell’apprendimento automatico e le tecniche più diffuse di machine learning;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo di semplici modelli di machine learning e del loro addestramento.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo ad esempio di:
• suddividere i problemi in categorie generali;
• abbinare i problemi agli algoritmi più adatti per risolverli;
• progettare e allenare algoritmi di machine learning in grado di stimare variabili qualitative o quantitative sulla base di dataset strutturati e non.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• riconoscere le possibili fonti di incertezza nella stima di variabili tramite machine learning (underfitting, overfitting, ecc.);
• proporre soluzioni critiche per correggere le tendenze che inficiano la bontà della stima.

Abilità comunicative
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• fornire una sufficiente gamma di esempi pratici di applicazione di intelligenza artificiale;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico informatico.

Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, permettendo ad esempio di:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni;
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.

• Luciano ORTENZI

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi

Gli obiettivi didattici minimi del corso sono finalizzati a permettere allo studente/alla
studentessa di leggere e comprendere (reading-comprehension) efficacemente testi in inglese quali articoli scientifici e/o divulgativi, capitoli di libri, ecc., nonché di comunicare con stranieri dialogare, con particolare riferimento ai contenuti del corso di laurea magistrale, con interlocutori stranieri.

Conoscenze e capacità di comprensione

Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare di avere acquisito un grado di conoscenza e di comprensione di contenuti linguistici (lettura, comprensione ed analisi di testi scientifici, dialogo) di livello C1.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate

Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare di saper applicare la conoscenza acquisita e la comprensione dei contenuti didattici erogati attraverso il superamento con sicurezza della prova d'accertamento finale.

Autonomia di giudizio

Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare di saper analizzare in modo critico ed in autonomia il materiale didattico disponibile, e di proporre anche attività di
autoapprendimento in autonomia.

Abilità comunicative

Durante la frequenza del corso gli studenti/le studentesse dovranno dimostrare buone abilità comunicative orali in lingua inglese.

Capacità di apprendere

Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare una capacità di apprendere i contenuti didattici di un livello almeno pari a C1.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze necessarie all’esecuzione di un rilievo topografico, con le tecniche più moderne: GPS/GNSS, Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto, al fine di consentire l’acquisizione di precise conoscenze in ordine ai sistemi di rilevamento aerei e terrestri, senza conducente a bordo, dunque di sistemi di rilevamento individuale e ambientale applicabili in campo zootecnico. Già anche al fine di assicurare la conoscenza della materia anche dal punto di vista delle modalità d’impiego e delle applicazioni direttamente utilizzabili. Segnatamente saranno analizzati la costellazione satellitare, i sistemi di controllo ed il segmento utente a terra. Saranno trattati anche le elaborazioni e le restituzioni digitali per i dati acquisiti tramite l’attività di rilevamento, con il connesso approfondimento ai software ed alle tecniche di elaborazione.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Il corso intende favorire l’acquisizione, da parte dello studente, di conoscenze e capacità tali da permettere l’utilizzazione l’introduzione, nel settore agricolo e del territorio montano, di sistemi di rilevamento aerei e terrestri, senza conducente a bordo, nelle loro diverse applicazioni, nonché di sistemi di rilevamento individuale e ambientale in campo zootecnico. Ciò anche al fine di favorire l’utilizzazione di strumenti GIS e l’applicazione dei sistemi satellitari globali di posizionamento, telerilevamento satellitare e sulle principali tipologie di ricevitori a terra.

Autonomia di giudizio
Il corso si propone inoltre di assicurare la comprensione, per lo studente, delle tecnologie digitali, applicandoli nei diversi contesti in cui opera, sia a livello aziendale, che territoriale, con particolare riferimento al territorio montano, anche favorendo l’acquisizione di quelle competenze necessarie per trasferire, alle altre figure ingegneristiche operanti nel settore, le informazioni utili alla progettazione delle tecnologie relative i sistemi di rilevamento. Ciò anche favorendo lo sviluppo di una propria e autonoma valutazione di giudizio, attraverso la maturazione di capacità critiche tese ad individuare i problemi tecnico-scientifici connessi alla materia, ad identificare e valutare progetti di rilevamento e piani di volo anche complessi, a condurre ricerche bibliografiche su fonti scientifiche, normative e tecniche, ad approfondire considerazioni di tipo sociale, professionale e deontologico collegate all’applicazione dell’attività di rilevamento. Saranno così affrontati gli aspetti relativi alla conoscenza e all’uso del rilievo mediante APR (Aeromobili a Pilotaggio Remoto), ponendo particolare attenzione al quadro di riferimento normativo, ai tipi di APR e alla pianificazione del volo aerofotogrammetrico.

Abilità comunicative
Obiettivo del corso è altresì quello di consentire allo studente di sviluppare proprie specifiche capacità, tramite l’attività didattica, tali da assicurare un adeguato grado di comunicazione delle idee, dei problemi e delle soluzioni relative alla formazione tecnico-scientifica inerente le problematiche del rilevamento digitale.

Capacità di apprendimento
Il corso è inoltre finalizzato a favorire lo strutturarsi quelle necessarie capacità di utilizzazione tecnologica, tali da assicurare il costante aggiornamento, da parte dello studente, delle conoscenze utili allo svolgimento della sua attività professionale o scientifica, con particolare riguardo alla consultazione di fonti normative, legislative, di innovazione tecnologica, digitale, metodologica e sperimentale in ordine agli attuali sistemi di rilevamento. Dopo il necessario richiamo dei concetti base del rilievo topografico saranno infatti fornite allo studente le conoscenze utili per assicurare un corretto uso del sistema di posizionamento globale, favorendo la comprensione di nozioni di geostatistica, di sistemi satellitari globali di posizionamento, di telerilevamento satellitare e le principali tipologie di ricevitori a terra.

• Stefano BIGIOTTI

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso si propone di consolidare e ampliare la conoscenza della biologia degli organismi vegetali, con particolare riguardo agli aspetti ecofisiologici. Gli studenti apprenderanno, in classe e con originalità, approcci multidisciplinari maggiormente inerenti alla genetica, biologia molecolare, biochimica e fisiologia vegetale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno la capacità risolvere indipendentemente problematiche inerenti alla resilienza delle colture, analizzando in modo critico i meccanismi biochimici e fisiologici che le piante mettono in atto per adattarsi alle condizioni ambientali sfavorevoli e per difendersi da agenti patogeni.

Autonomia di giudizio
Gli studenti svilupperanno la capacità di sintesi e integrazione delle conoscenze formulando giudizi solidi.

Abilità comunicative
Le proprie conclusioni e raccomandazioni saranno comunicate dagli studenti tramite argomentazione delle conoscenze ottenute durante il corso e delle motivazioni alla base, sia a un pubblico specializzato che a quello non specialistico, in modo chiaro e inequivocabile.

Capacità di apprendimento
Le nozioni ed i concetti acquisiti durante il corso doteranno gli studenti di una maggior responsabilità per l’ulteriore sviluppo professionale.

• Valentina Bigini

Obiettivi formativi

Gli obiettivi del corso di Tecniche Agronomiche di Precisione sono quelli di fornire agli studenti la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie digitali per il monitoraggio, l'analisi e la gestione dei sistemi colturali e per l’applicazione di tecniche agronomiche di precisione per applicazioni di pieno campo con particolare riguardo ai sistemi colturali erbacei. La frequenza alle lezioni ed esercitazioni, pur facoltativa è fortemente consigliata.

Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione, quali:
• conoscere e comprendere quali sono le tecnologie utili al monitoraggio dei sistemi colturali per applicazioni agronomiche di precisione quali il telerilevamento multispettrale ed iperspettrale per stimare in maniera quantitativa variabili d’interesse agronomico della vegetazione e del suolo;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale degli appezzamenti coltivati, in particolare sfruttando strumenti di modellistica agronomica process-based;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche agronomiche di precisione quali la semina, fertilizzazione ed irrigazione.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo ad esempio di:
• conoscere ed utilizzare i principali sistemi satellitari multispettrali adatti all’agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli appezzamenti coltivati;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per stimare variabili biofisiche della vegetazione e del suolo da dati satellitari ai fini del monitoraggio delle colture agrarie;
• conoscere ed utilizzare un modello agronomico proces-based per analizzare scenari di gestione agronomica;
• conoscere le tecniche e le tecnologie ed attrezzature per la semina, irrigazione e fertilizzazione di precisione.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali proprietà del suolo e dell'atmosfera influenzano la variabilità spaziale e temporale delle produzioni agrarie;
• proporre le agrotecniche di gestione di precisione più idonee per una gestione efficiente e sostenibile delle colture erbacee.

Abilità comunicative
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• fornire una sufficiente gamma di esempi pratici di applicazione di tecniche agronomiche di precisione alle colture erbacee;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico agronomico.

Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, permettendo ad esempio di:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni;
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.