ETD

• agroecosystems
• artificial intelligence
• banker plants
• biocontrol agents
• decision support systems
• digital farming
• integrated pest management
• internet of things
• living labs
• smart horticulture

The urgent transition toward sustainable agricultural systems, driven by European policies (Green Deal, Farm to Fork), necessitates a drastic reduction in reliance on plant protection products. This thesis explores the integration of advanced biocontrol strategies and Artificial Intelligence (AI) technologies into Integrated Pest Management (IPM) for horticulture, while simultaneously evaluating the associated complex socio-economic challenges. The research employs an experimental, participatory approach based on "living labs," involving pilot farms in the province of Alessandria that cultivate crops such as onions, shallots, and processing tomatoes. Agroecological protocols combining biocontrol agents (e.g., Orius laevigatus, Macrolophus pygmeus) and "banker plants" (such as Lobularia maritima and Tagetes spp.) with advanced digital infrastructure were tested in the field. The synergistic use of IoT networks, Decision Support Systems (DSS), and AI-driven smart traps for pest detection enabled real-time, predictive monitoring of pest dynamics. Results demonstrate that data analysis combined with proactive biocontrol ensures effective crop protection and competitive yields, while significantly reducing the chemical footprint and toxicological risks for operators. However, the socio-economic analysis highlights significant systemic barriers to the adoption of these technologies: the digital divide, high initial investment costs, cybersecurity vulnerabilities, and complexities regarding data governance. The study confirms that the transition to Agriculture 5.0 requires not only technological innovation but also a profound overhaul of agricultural advisory services (AKIS networks) and inclusive active policies—elements essential to ensuring equity, resilience, and profitability for future generations of farmers.

L'urgente transizione verso sistemi agricoli sostenibili, promossa dalle politiche europee (Green Deal, Farm to Fork), richiede una drastica riduzione della dipendenza dai prodotti fitosanitari. Questa tesi esplora l'integrazione di strategie avanzate di biocontrollo e tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) all'interno della gestione integrata delle avversità (IPM) per l'orticoltura, valutandone parallelamente le complesse criticità socio-economiche. La ricerca adotta un approccio sperimentale e partecipativo basato sui "living labs", coinvolgendo aziende agricole pilota nella provincia di Alessandria che coltivano tra le diverse specie, cipolle, scalogni e pomodori da industria. Sul campo sono stati testati protocolli agroecologici che combinano l'uso di agenti di biocontrollo (es. Orius laevigatus, Macrolophus pygmeus) e "piante rifugio" (banker plants come Lobularia maritima e Tagetes spp.) con avanzate infrastrutture digitali. L'impiego sinergico di reti IoT, Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS) e trappole automatiche per il rilevamento degli agenti di danno (smart traps) guidate dall'IA ha abilitato un monitoraggio predittivo e in tempo reale delle dinamiche dei parassiti. I risultati dimostrano che l'analisi dei dati unita al biocontrollo proattivo garantisce una gestione fitosanitaria efficace e rese produttive competitive, abbattendo significativamente l'impronta chimica e i rischi tossicologici per gli operatori. L'analisi socio-economica evidenzia tuttavia forti barriere sistemiche all'adozione di queste tecnologie: divario digitale (digital divide), alti costi d'investimento iniziale, vulnerabilità legate alla cybersecurity e complessità nella governance dei dati. Lo studio attesta che la transizione verso l'Agricoltura 5.0 esige non solo innovazione tecnologica, ma un profondo rinnovamento dei servizi di consulenza agricola (reti AKIS) e politiche attive inclusive, elementi essenziali per garantire equità, resilienza e redditività alle future generazioni di agricoltori.