Agricultural Engineering ( CREMONA)

Politecnico di MILANO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea Magistrale in Agricultural Engineering del Politecnico di Milano, erogato nel campus di Cremona, si propone di formare ingegneri specializzati nell'innovazione tecnologica dei sistemi agroindustriali. Il programma mira a fornire una visione sistemistica, integrando aspetti tecnologici, modellazione delle interazioni e conoscenze di base del settore. Il corso si concentra sulla complessità dei sistemi della filiera agroindustriale, con particolare attenzione alla pianificazione e gestione dei sistemi produttivi, alle tecnologie emergenti e all'interazione con l'ambiente. Il percorso formativo, della durata di 4 semestri, prevede un primo semestre differenziato in base al background dello studente, seguito da un secondo semestre dedicato alle conoscenze ICT e all'agricoltura 4.0. Il terzo e quarto semestre sono dedicati ad approfondimenti in aree industriali, ambientali e gestionali.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato in 4 semestri. Il primo semestre è differenziato per fornire una base comune di conoscenze, con corsi specifici per studenti provenienti da background ingegneristici e non. Il secondo semestre si concentra su ICT, automazione, robotica, Big Data Analytics, I.A. e tecnologie per la tracciabilità, oltre a conoscenze di ingegneria industriale applicate all'agricoltura 4.0. Il terzo e quarto semestre approfondiscono tematiche industriali, ambientali e gestionali, con focus su aree di competenza come scienze agrarie, tecnologie per la Smart Agriculture, Big Data analysis, scienze ambientali e chimiche, food science e tecniche per la sostenibilità. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, laboratori e progetti.

  • Competenze acquisite

    Il laureato in Agricultural Engineering acquisisce competenze trasversali e specialistiche. Sarà in grado di realizzare e gestire sistemi complessi, integrando diverse tecnologie. Le competenze includono la capacità di modellare e gestire le interazioni nei sistemi agroindustriali, la conoscenza delle tecnologie per la Smart Agriculture, l'analisi dei Big Data, e la comprensione delle problematiche ambientali e di sostenibilità. Il laureato sviluppa una naturale flessibilità, che gli consente di adattarsi ai cambiamenti tecnologici e di operare in diversi settori applicativi. Il corso mira a formare esperti in grado di comprendere l'evoluzione tecnologica e di contribuire attivamente alla progettazione di sistemi di automazione innovativi.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'ingegneria agraria, introducendo sistemi di agricoltura di precisione, robotica agricola e analisi predittiva basata sui Big Data. L'automazione dei processi, l'ottimizzazione delle risorse e la gestione intelligente delle colture sono rese possibili dall'I.A., portando a una maggiore efficienza e sostenibilità. I droni, i sensori e i sistemi di monitoraggio basati sull'I.A. stanno trasformando il modo in cui le aziende agricole operano, consentendo decisioni più informate e una gestione più efficace delle risorse.

  • I futuri laureati in Agricultural Engineering avranno l'opportunità di guidare questa trasformazione. La domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. è in crescita. Le sfide includono la necessità di bilanciare l'automazione con la sostenibilità ambientale e di garantire la sicurezza dei dati. La capacità di integrare l'I.A. con le conoscenze tradizionali dell'agricoltura sarà fondamentale per il successo.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in Big Data Analytics, machine learning e robotica. La conoscenza dei sistemi di sensori e di monitoraggio, insieme alla capacità di interpretare i dati e di prendere decisioni basate sull'evidenza, sarà essenziale. La collaborazione con esperti di I.A. e la comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A. saranno altrettanto importanti.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e machine learning
Acquisire competenze avanzate nell'analisi dei Big Data, utilizzando strumenti come Python e librerie di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch). Imparare a sviluppare modelli predittivi per l'ottimizzazione delle colture e la gestione delle risorse.
Robotica e automazione agricola
Approfondire le conoscenze in robotica, automazione e sistemi embedded. Studiare i sistemi di guida autonoma per veicoli agricoli e le tecnologie per il monitoraggio e la gestione automatizzata delle colture. Familiarizzarsi con le piattaforme di IoT (es. AWS IoT, Azure IoT).
Competenze di business e gestione
Sviluppare competenze nella gestione dei progetti, nella gestione della supply chain e nella comprensione dei modelli di business dell'agricoltura 4.0. Acquisire familiarità con i principi dell'economia circolare e della sostenibilità.

routine di successo

Formazione continua e aggiornamento
Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze sull'I.A., l'agricoltura di precisione e le tecnologie emergenti. Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche e blog del settore.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, connettersi con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e dell'agricoltura. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo con università e aziende.

esperienze utili

Progetti pratici e stage
Svolgere stage presso aziende agricole, aziende tecnologiche o centri di ricerca che si occupano di I.A. e agricoltura. Partecipare a progetti pratici che prevedano l'applicazione di I.A. e machine learning per risolvere problemi reali nel settore agricolo.
Sviluppo di un portfolio
Creare un portfolio di progetti personali che dimostrino le proprie competenze in I.A., Big Data e agricoltura. Pubblicare i progetti su GitHub o altre piattaforme per mostrare le proprie capacità ai potenziali datori di lavoro.

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