Tesi

Tesi sull’uso di insetti in “Vertical Farming” per impollinazione

La sicurezza alimentare in tutto il mondo è drasticamente minacciata su vasta scala da fattori quali il cambiamento climatico, la scarsità di risorse agricole e la crescita della popolazione umana. Il Vertical Farming (VF) è un sistema di produzione agricola innovativo che può potenzialmente contrastare questi problemi migliorando la produzione alimentare senza espandere o intensificare ulteriormente l'uso del suolo. Tuttavia lo sviluppo di VF è limitato, fra le altre cose, anche dagli alti costi della manodopera. Questa ricerca valuterà il potenziale dell’uso di insetti come impollinatori nei sistemi VF per ridurre questi costi e ottenere prodotti di alta qualità. In questo studio, Bombus terrestris (Hymenoptera: Apidae) e mosche carnarie (Diptera: Calliphoridae), saranno utilizzati come potenziali agenti impollinatori in due diversi esperimenti.

DURATA DELLA TESI: LUGLIO 2024 - DICEMBRE 2024

CONTATTO: Agata Morelli (agata.morelli2@unibo.it)

Tesi in Robotica applicata processi di raccolta e post-raccolta su orticole

 

Oggi l'industria agricola si trova ad affrontare gravi sfide come la crescita demografica, i cambiamenti climatici, la carenza di manodopera e il rischio di malattie pandemiche. Si prevede che la popolazione raggiungerà i 10 miliardi nel 2050 e che la produzione agricola continuerà ad aumentare; inoltre, l'età media degli agricoltori sta aumentando, con conseguente aumento della domanda di nuova manodopera. Il concetto futuro di agricoltura prevede aziende agricole più intelligenti, più efficienti e più sostenibili dal punto di vista ambientale, con sensori, macchine, strumenti di intelligenza artificiale e robot. La robotica può giocare un ruolo essenziale nel soddisfare le esigenze di produzione agricola nel prossimo futuro e potrebbero contribuire ad aumentare la sicurezza operativa, a migliorare la salute del suolo e a incrementare le rese, oltre che a far fronte al problema della manodopera.  

La tesi sarà incentrata sulla ricerca dell'avanzamento dello stato dell'arte riguardo robot agricoli per le colture orticole, progettazione e studio di nuove forme di allevamento per una più facile individuazione dei frutti e quindi una migliore visione dei sensori. Inoltre, ricerca e sperimentazione di algoritmi che consentano alle specifiche telecamere di rilevare dimensioni, colore, peso e localizzazione dei target. 

 

DURATA DELLA TESI: GIUGNO 2024 - DICEMBRE 2024

CONTATTO: Gaia Moretti (gaia.moretti6@unibo.it)

Tesi sperimentale sull'ottimizzazione della coltivazione di Cannabis sativa a basso contenuto di THC per scopi terapeutici: un'indagine sperimentale sui trattamenti luminosi in serra per la modulazione dell'induzione a fiore

 

Negli ultimi anni, la Cannabis a basso contenuto di THC, ha acquisito notorietà per le sue applicazioni terapeutiche, evidenziando un potenziale significativo nel trattamento di varie condizioni mediche ma anche come coltura ad alto reddito. Tuttavia, per massimizzare il rendimento e la qualità delle colture di cannabis, è fondamentale comprendere a fondo i meccanismi che regolano il suo ciclo biologico tra cui la fase di induzione a fiore.

In questo contesto, la presente proposta di tesi mira a esplorare e ottimizzare il processo di coltivazione in serra di Cannabis sativa attraverso l'impiego di trattamenti luminosi diversificati. In particolare durante questa prova ci si concentrerà sull'applicazione di diversi trattamenti luminosi LED con rosso, blu e far red con l'obiettivo principale di investigarne gli effetti sull'induzione a fiore, ponendo particolare enfasi sulla possibile riduzione del tempo necessario per la transizione dalla fase vegetativa quella di fioritura.

L'esperimento sarà condotto in serra con l’uso di illuminazione LED supplementare, e i trattamenti luminosi saranno applicati in modo differenziato, monitorando la risposta della pianta a ciascuna combinazione di lunghezze d'onda. Saranno misurate varie metriche, tra cui il tempo di induzione a fiore, la morfologia delle piante e altri parametri chiave.

 

DURATA DELLA TESI: Aprile 2024 - Maggio 2024

CONTATTO: Fabio Perotti (fabio.perotti2@unibo.it)

Tesi su coltivazione indoor di specie innovative ad uso farmacologico e cosmetico

 

Le piante sono una fonte preziosa di sostanze fitochimiche, molte delle quali sono utilizzate come additivi negli alimenti funzionali o come componenti bioattivi nei preparati farmaceutici. Date le notevoli prospettive di utilizzo di queste specie nel mercato farmacologico e cosmetico, un'area di ricerca innovativa consiste nell'implementare la loro coltivazione in ambienti controllati.
I sistemi di coltivazione indoor forniscono un ambiente protetto dalle condizioni meteorologiche esterne e consentono un controllo preciso, un monitoraggio costante e una regolazione del microclima dell'area di coltivazione. Questo permette di ottenere rese più elevate e stabili durante tutto l'anno.
La tesi si concentrerà sull'approfondimento dello stato dell'arte riguardante specie innovative coltivabili in ambienti indoor, esaminando le varie esigenze colturali, nonché le loro potenziali applicazioni e utilizzi.

 

DURATA DELLA TESI: da concordare in un periodo compreso da maggio a ottobre

CONTATTO: Teresa Piovano (teresa.piovano2@unibo.it) 

Tesi corso di laurea triennale su Agroecologia, transizione agroecologica e Intelligenza Artificiale

 

Si propone un lavoro di indagine bibliografica sulle metodologie di valutazione delle prestazioni agroecologiche, anche attraverso strumenti di Intelligenza Artificiale (es. TAPE - FAO), e l'analisi di possibili applicazioni e di alcuni casi studio. Il lavoro di tesi si colloca all'interno di un progetto di dottorato dedicato all'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella transizione agroecologica.

Al termine del progetto, lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze:

  • Una visione critica e integrata delle sfide e delle opportunità nella transizione verso pratiche agricole agroecologiche.
  • Una comprensione delle metodologie di valutazione delle prestazioni agroecologiche e delle loro applicazioni pratiche.
  • Abilità nell'identificare e analizzare casi studio significativi che illustrano l'efficacia delle metodologie di valutazione agroecologica e l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale in questo contesto.
  • L'acquisizione di competenze nell'utilizzo di strumenti di Intelligenza Artificiale per l'analisi dei dati agroecologici, come il TAPE della FAO. 

 

DURATA DELLA TESI: da concordare 

CONTATTO: Giovanni Giorgio Bazzocchi (giovanni.bazzocchi@unibo.it); Ernesto Rossini (ernesto.rossini2@unibo.it)