Motore di ricerca & sviluppo · trasversale

Il motore di ricerca e sviluppo di Agrobit

Sviluppa processi e algoritmi (computer vision, AI, telerilevamento), costruisce i modelli agronomici e valida tutto con trial e statistica — per iAgro, iTractor, iDrone, i prodotti rivenduti e la consulenza. Il metodo validato passa a Dev per l'industrializzazione.

↳ Vedi la pipeline Handoff a Sviluppo
4
fasi pipeline
7
agenti AI
6
aree di R&D
100%
validato pre-prodotto
La pipeline

Dal problema al metodo validato, in 4 fasi

R&D esplora, sviluppa e valida il metodo (algoritmo, processo o modello); poi lo consegna a Dev per l'industrializzazione o ai servizi per l'erogazione. Niente va in produzione o in campo senza validazione esperta.

rd-pipeline.sh
# Agrobit — pipeline R&D
0. Obiettivo R&D     # prodotto/servizio, problema, ipotesi (+ NDA se conto terzi)
      ▼
1. Ricerca SOTA      # scienza + tecnica (obbligatoria)
      ▼
2. Sviluppo metodo   # algoritmo/processo e/o modello agronomico
      ▼
3. Validazione       # trial + statistica + metriche modello
      ▼
   GATE: validazione esperta umana
      ▼
4. Consegna          # handoff a Dev / report cliente / consulenza
⤳

Sviluppa il metodo, non il prodotto

R&D crea e valida algoritmi, processi e modelli. L'industrializzazione (app/API/VM) è del Dev; la vendita dei servizi dell'S&M; il funding della Grant. Confini netti.

Ricerca→ Sviluppo→ Validazione→ ⛔ Gate→ Handoff a Dev
Il roster

7 agenti AI, dalla ricerca all'handoff

Un orchestratore coordina sei specialisti su quattro aree: ricerca, sviluppo (algoritmi + modelli agronomici), validazione e consegna.

rd-orchestrator
Riceve l'obiettivo di R&D, instrada agli specialisti, applica i gate (validazione, riservatezza) e gestisce l'handoff a Dev/servizi.
opus · Tier 1
literature-researcher
Stato dell'arte scientifico e tecnico (agronomia + CV/AI/telerilevamento); ricerca bibliografica obbligatoria a monte.
sonnet
algorithm-researcher
Sviluppa e prototipa processi e algoritmi (CV/AI/telerilevamento/sensing) per i prodotti e i servizi, con benchmark.
opus
agronomic-modeler
Costruisce modelli agronomici/fitopatologici (rischio, fenologia, bilanci, soglie) con parametri tracciabili.
opus
trial-designer
Disegno sperimentale di trial in campo per validare prodotti/algoritmi/modelli (propri e conto terzi).
opus
rd-data-analyst
Analisi statistica e multi-temporale dei trial + validazione di algoritmi/modelli (RMSE/MAE/Willmott, significatività).
opus
rd-report-writer
Specifiche di handoff a Dev, report cliente (conto terzi) e deliverable di consulenza/disseminazione.
sonnet
Cosa sviluppa

Sei aree di ricerca & sviluppo

R&D lavora su tutto l'ecosistema e sui servizi, con misure oggettive (iDrone, iAgro, iTractor) e dataset proprietari.

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Algoritmi & processi CV/AI

Conta frutti/acini, stima resa/biomassa, diagnosi malattie, nuovi indici ed elaborazioni — per iAgro/iTractor/iDrone.

◷

Telerilevamento & sensing

Indici di vigore/stress (NDVI, NDRE, CWSI), fotogrammetria, modelli 3D, integrazione sensori suolo/meteo.

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Modelli agronomici

Rischio malattie, fenologia, bilancio idrico/azotato e soglie d'intervento (la scienza dei DSS).

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Validazione & trial

Prove in campo per validare prodotti, algoritmi e modelli — propri e conto terzi per agrochimica e centri di saggio.

▤

Prodotti rivenduti

R&D e processi per droni, sensori e software partner, e la loro integrazione nell'offerta.

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Metodi di consulenza

Framework, protocolli e know-how riutilizzabili per i servizi di consulenza agritech.

Conto terzi: dati e risultati del cliente riservati (NDA), separati per cliente. Catalogo aree in catalog/ambiti-rd.yml.

Principio fondante

Rigore, validazione, indipendenza

R&D produce conoscenza e metodi validati: per questo contano ricerca a monte, tracciabilità e onestà sui risultati.

✓
Ricerca a monteNessun algoritmo o modello senza una revisione dello stato dell'arte. Niente fonti o benchmark inventati.
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Validazione prima del rilascioNiente va a Dev o in campo senza validazione esperta; metriche, incertezza e limiti dichiarati.
✓
Riservatezza conto terzi (NDA)Dati e risultati dei clienti confidenziali, separati per cliente, mai riutilizzati altrove.
✓
IndipendenzaI risultati sono quelli dei dati; raccomandazioni entro etichetta; difesa integrata per la fitoiatria.
✓
Knowledge base & QA condiviseOgni agente attinge a un'unica knowledge base verificata e supera una rubrica di qualità prima di consegnare.
Come si adotta

Dall'obiettivo all'handoff

Obiettivo

Prodotto/servizio, problema, ipotesi e metrica di successo (per il conto terzi: cliente + NDA).

Ricerca & sviluppo

Stato dell'arte, poi sviluppo del metodo (algoritmo o modello) con fonti e prototipo misurato.

Validazione

Trial e analisi statistica/multi-temporale; metriche e limiti; gate di validazione esperta.

Consegna

Handoff a Dev per l'industrializzazione, oppure report al cliente / deliverable di consulenza.