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]
Full text for this thesis not available from the repository.
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 |
Downloads
Downloads per month over past year
Repository Staff Only
View Item |