16 Aprile 2025
Aumento di capitale per Saturnalia, la startup che scruta i campi dallo spazio – Agricoltura digitale


Saturnalia, startup specializzata in soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e sui dati satellitari per il settore agricolo e assicurativo, ha annunciato la conclusione di un aumento di capitale da 600mila euro. A guidare l’investimento è Farming Future, il Polo Nazionale di Trasferimento Tecnologico dell’Agrifood Tech promosso da CDP Venture Capital SGR in collaborazione con ToSeed Partners.

 

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Grazie a questa iniezione di risorse, la startup con sede a Pavia punta a rafforzare ulteriormente la propria piattaforma digitale, già adottata da compagnie assicurative e aziende agricole in diversi Paesi europei. Il cuore dell’offerta di Saturnalia risiede in un sistema di monitoraggio avanzato delle coltivazioni e di analisi dei danni climatici: attraverso l’uso combinato di immagini satellitari e di modelli di intelligenza artificiale, la piattaforma consente di supportare gli assicuratori nel velocizzare la stima dei danni e nel ridurre i costi di perizia, abbattendo il rischio di errori e fornendo un’analisi puntuale dei sinistri dovuti ad avversità naturali. Inoltre, consente di assistere i produttori agricoli nell’individuazione tempestiva delle anomalìe, garantendo un controllo continuo anche di colture estese e l’ottimizzazione di risorse fondamentali come l’acqua per l’irrigazione.

 

“Saturnalia si distingue da altri servizi sul mercato perché i dati satellitari sono i protagonisti principali e non un semplice pacchetto aggiuntivo”, ci spiega Gianni Cristian Iannelli, ceo di Saturnalia. “Il nostro team di esperti di dati satellitari ha lavorato a stretto contatto con più di centocinquanta produttori e agronomi sparsi in tutto il mondo per capire le potenzialità ed i limiti dei dati giornalieri da satellite. Il confronto costruttivo ha permesso di costruire una piattaforma molto semplice ed intuitiva, utilizzabile da qualsiasi dispositivo e adatta a diverse colture e contesti. La visione aggiornata, giorno per giorno, permette di individuare tempestivamente le anomalìe e di ottimizzare la gestione delle risorse”.

 

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Come ci spiega Iannelli, “la combinazione e comparazione con i dati storici è un importante elemento di distinzione, soprattutto rispetto a dati acquisiti da droni. I nostri clienti sparsi tra Italia, Germania e Austria apprezzano la versatilità e la semplicità d’uso, oltre che il continuo miglioramento del sistema. Inoltre, collaboriamo già con diverse compagnie assicurative allo scopo di stimolare la resilienza degli assicurati”.

 

Dal canto suo, Claudia Pingue, responsabile del Fondo Technology Transfer di CDP Venture Capital, ha espresso grande fiducia nel potenziale di Saturnalia. “La possibilità di valutare in modo puntuale gli impatti di fenomeni naturali sulle colture – ha affermato – offre vantaggi competitivi alle compagnie di assicurazione e contribuisce allo sviluppo di un’agricoltura più resiliente e sostenibile”.

 

L’azienda, che ambisce a consolidarsi come partner tecnologico di riferimento per il settore agricolo e assicurativo, intende sfruttare i nuovi fondi per integrare ulteriori funzionalità di analisi dei dati climatici, automatizzare sempre di più le procedure di valutazione dei danni e promuovere partnership strategiche a livello internazionale. Con il potenziamento della piattaforma e una rete di collaborazioni in rapida espansione, Saturnalia mira così a rispondere in modo sempre più completo alle esigenze di un mercato in continua evoluzione.

 

Ma quali tipologie di dati sono utilizzate per alimentare gli algoritmi di Saturnalia? “Utilizziamo principalmente immagini satellitari provenienti da costellazioni commerciali, con risoluzioni spaziali tra 1 e 3 metri e risoluzioni spettrali che vanno da poche a centinaia di bande”, ci racconta Gianni Cristian Iannelli. “I nostri modelli sono integrati anche con dati satellitari meteorologici. A questi affianchiamo informazioni storiche delle parcelle, creando un sistema di analisi dinamico e altamente personalizzato”.



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