In un mondo, come quello moderno, nel quale il progresso tecnologico corre veloce, le nuove tecnologie e le intelligenze artificiali giocano un ruolo sempre più importante in un numero sempre crescente di aspetti della nostra vita e, già da un po’, come abbiamo raccontato anche su WineNews, questa ha iniziato a dare i suoi contributi anche nel campo dell’agricoltura e della vitivinicoltura. A questo proposito, l’ultima novità è “wAIne - Viticoltura e Intelligenza Artificiale”, presentato dall’Università di Pisa - Centro di Servizi Polo Universitario Sistemi Logistici di Livorno, assieme al Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e Agro-ambientali dell’Università di Pisa e Wondersys, azienda del territorio specializzata nella creazione di software e non solo, che mira a sviluppare un sistema di supporto alle decisioni per la difesa innovativa e sostenibile dei vigneti.
Il progetto è uno dei quattro che sono stati selezionati e recentemente presentati in “CrescerAI”, il bando dell’Impresa sociale Fondo per la Repubblica Digitale, sostenuto da Google.org con 2,2 milioni di euro tramite il proprio Social Innovation Fund per l’Intelligenza Artificiale (IA).
I progetti selezionati dovranno sviluppare, nei prossimi 24 mesi, soluzioni Ia open source destinate alle piccole e medie imprese (Pmi) del made in Italy. Lo scopo del progetto è lo sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni (Ssd) per la difesa innovativa e sostenibile dei vigneti, che sia open source e che, utilizzando l’IA, si avvalga anche di dati iperspettrali raccolti sulle piante ospiti, oltre che microclimatici, per fornire informazioni sullo stato fitosanitario. A coordinare il progetto sono i professori Mario G.C.A. Cimino per il Polo Sistemi Logistici, Lorenzo Cotrozzi per il Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e Agro-ambientali dell’Università di Pisa e l’ingegnere Giacomo Sergio per Wondersys, che si danno come obiettivo quello di garantire che il Ssd supporti l’adozione delle pratiche di difesa integrata e sostenibile, in primo luogo, ma anche di creare un sottosistema che armonizzi la raccolta dati provenienti da diverse fonti, coinvolgendo attivamente i produttori ed i consorzi vitivinicoli, oltre che i servizi fitosanitari nella definizione del Ssd, sviluppare modelli predittivi accurati basati sul machine learning per la diagnosi delle malattie delle piante e, infine di sviluppare un sottosistema di verifica periodica per la manutenzione del Ssd.
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