Verso un ecosistema smart agrifood efficiente e sostenibile: analisi dell'impatto di intelligenza artificiale e AgriTech in Puglia

Reali, Alessandro (A.A. 2022/2023) Verso un ecosistema smart agrifood efficiente e sostenibile: analisi dell'impatto di intelligenza artificiale e AgriTech in Puglia. Tesi di Laurea in Economia per il management, Luiss Guido Carli, relatore Rita Mascolo, pp. 148. [Master's Degree Thesis]

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Abstract/Index

L'intelligenza artificiale, una rassegna delle tipologie e degli utilizzi di questo macro-trend tecnologico. Definizioni e concetti associati all’intelligenza artificiale. Storia e sviluppo dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale oggi. Approcci all’intelligenza artificiale. Tipologie di intelligenza artificiale. Machine learning e i bias. Reti neurali. Deep learning. Differenza tra machine learning e deep learning. Paradigmi dell’intelligenza artificiale. Perché l’intelligenza artificiale è importante? Panoramica italiana. Ecosistema smart agrifood, intelligenza artificiale e AgriTech. Overview del settore agroalimentare. Tracciabilità e sicurezza alimentare. Agricoltura intelligente e ottimizzata (smart agrifood). Robotica. Ottimizzazione della value chain alimentare attraverso l’IA. Ruolo dell'IA nella qualità degli alimenti e nella sicurezza alimentare. Riduzione degli sprechi alimentari e sostenibilità. Circular economy attraverso l’intelligenza artificiale. Analisi dell'impatto di intelligenza artificiale e AgriTech in Puglia. Scopo e obiettivi della ricerca. La scelta della Puglia come scenario di studio. Metodologia. Raccolta dati e campionamento.

References

Bibliografia: pp. 141-143. Sitografia: pp. 144-147.

Thesis Type: Master's Degree Thesis
Institution: Luiss Guido Carli
Degree Program: Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Strategic Management (LM-77)
Chair: Economia per il management
Thesis Supervisor: Mascolo, Rita
Thesis Co-Supervisor: De Luca, Giuseppe
Academic Year: 2022/2023
Session: Autumn
Deposited by: Alessandro Perfetti
Date Deposited: 24 Jun 2024 16:16
Last Modified: 24 Jun 2024 16:16
URI: https://tesi.luiss.it/id/eprint/39053

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