Grape AI
Monitoraggio dello stato di salute della vite
Monitoraggio dello stato di salute della vite
Tecnologie
Tecnologie
Machine Learning, blockchain e piattaforma Web Cloud
Machine Learning, blockchain e piattaforma Web Cloud
Luogo
Luogo
Regione Veneto, Italia
Regione Veneto, Italia
Bando
Bando
Un alleato digitale per la viticoltura sostenibile
Un alleato digitale per la viticoltura sostenibile
Grapevine AI Assistant è un sistema di monitoraggio dello stato di salute della vite che riconosce e prevede la Flavescenza dorata.
Grapevine AI Assistant è un sistema di monitoraggio dello stato di salute della vite che riconosce e prevede la Flavescenza dorata.
Il progetto Grape AI è realizzato nell’ambito dello Spoke 7 del bando iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem, iniziativa finanziata dall’Unione Europea – Next Generation EU, coordinata dal Ministero dell’Università e della Ricerca, in sinergia con Italia Domani.
Il progetto Grape AI è realizzato nell’ambito dello Spoke 7 del bando iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem, iniziativa finanziata dall’Unione Europea – Next Generation EU, coordinata dal Ministero dell’Università e della Ricerca, in sinergia con Italia Domani.
Durata
Durata
12 mesi
12 mesi
Partner
Partner
Partner tecnlogico
Partner tecnlogico
Partner scientifico (PMI)
Partner scientifico (PMI)
Fornitore scientifico (OdR)
Fornitore scientifico (OdR)
End user
End user
OdR
OdR
La sfida di settore: preservare la salute dei vigneti per ridurre sprechi e perdite
La sfida di settore: preservare la salute dei vigneti per ridurre sprechi e perdite
La sfida di settore: preservare la salute dei vigneti per ridurre sprechi e perdite
Monitorare la salute delle vigne è un processo complesso e spesso inefficace:
Le malattie vengono rilevate tardivamente, causando danni irreparabili aalle colture;
I metodi tradizionali si basano su analisi di laboratorio e campionamenti manuaaali, cono costi elevati e tempi lunghi;
L’assenza di dati aggiornati e centralizzati ostacola il monitoraggio dell’evoluzione delle malattie e l’adozione di strategie mirate.
Monitorare la salute delle vigne è un processo complesso e spesso inefficace:
Le malattie vengono rilevate tardivamente, causando danni irreparabili aalle colture;
I metodi tradizionali si basano su analisi di laboratorio e campionamenti manuaaali, cono costi elevati e tempi lunghi;
L’assenza di dati aggiornati e centralizzati ostacola il monitoraggio dell’evoluzione delle malattie e l’adozione di strategie mirate.
Monitorare la salute delle vigne è un processo complesso e spesso inefficace:
Le malattie vengono rilevate tardivamente, causando danni irreparabili aalle colture;
I metodi tradizionali si basano su analisi di laboratorio e campionamenti manuaaali, cono costi elevati e tempi lunghi;
L’assenza di dati aggiornati e centralizzati ostacola il monitoraggio dell’evoluzione delle malattie e l’adozione di strategie mirate.
Obiettivi del progetto
Obiettivi del progetto
Obiettivi del progetto
Combattere la FD
Combattere la FD
Il progetto mira a sviluppare un sistema innovativo per combattere la Flavescenza Dorata (FD), una grave malattia della vite causata da fitoplasmi e trasmessa da una cicalina (Scaphoideus titanus).
Monitoraggio
Monitoraggio
Il nostro obiettivo è sviluppare un sistema di monitoraggio integrato, basato sull'uso combinato di trappole cromotropiche per il campionamento degli insetti vettori e di analisi multispettrali e iperspettrali di immagini acquisite da drone.
Intelligenza predittiva
Intelligenza predittiva
Questa metodologia ci permetterà di individuare precocemente i sintomi della malattia a livello di singola pianta, consentendo interventi mirati e ottimizzando l'utilizzo di prodotti fitosanitari.
Questa metodologia ci permetterà di individuare precocemente i sintomi della malattia a livello di singola pianta, consentendo interventi mirati e ottimizzando l'utilizzo di prodotti fitosanitari.
L'intelligenza artificiale al servizio della viticoltura: diagnosi e prevenzione delle malattie
Abbiamo analizzato diverse tipologie di vigneti per individuare i principali fattori di rischio alle malattie più diffuse, come la flavescenza dorata, studiandone il ciclo di vita, le modalità di propagazione nel tempo e gli effetti sulla produttività.
Vedi delle somiglianze con la tua attività?
L'intelligenza artificiale al servizio della viticoltura: diagnosi e prevenzione delle malattie
Abbiamo analizzato diverse tipologie di vigneti per individuare i principali fattori di rischio alle malattie più diffuse, come la flavescenza dorata, studiandone il ciclo di vita, le modalità di propagazione nel tempo e gli effetti sulla produttività.
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L'intelligenza artificiale al servizio della viticoltura: diagnosi e prevenzione delle malattie
Abbiamo analizzato diverse tipologie di vigneti per individuare i principali fattori di rischio alle malattie più diffuse, come la flavescenza dorata, studiandone il ciclo di vita, le modalità di propagazione nel tempo e gli effetti sulla produttività.
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Articolazione del progetto
Articolazione del progetto
Articolazione del progetto
WP1
Cloud Infrastructure & Architecture
WP1
Cloud Infrastructure & Architecture
Obiettivo: definire l’infrastruttura tecnologica su cui si basa la piattaforma GRAPE AI. In questa fase vengono progettate l’architettura cloud e le componenti software fondamentali per l’acquisizione, l’elaborazione e la gestione dei dati raccolti in campo.
Obiettivo: definire l’infrastruttura tecnologica su cui si basa la piattaforma GRAPE AI. In questa fase vengono progettate l’architettura cloud e le componenti software fondamentali per l’acquisizione, l’elaborazione e la gestione dei dati raccolti in campo.
WP2
Back-End Web & Front-End Components
WP2
Back-End Web & Front-End Components
Obiettivo: sviluppare il cuore software della piattaforma. Include la creazione delle API REST, dei sistemi di archiviazione dati (storage) e delle dashboard web 2D e 3D dedicate agli operatori. Tutti gli elementi vengono testati con suite automatiche per garantire stabilità e affidabilità.
Obiettivo: sviluppare il cuore software della piattaforma. Include la creazione delle API REST, dei sistemi di archiviazione dati (storage) e delle dashboard web 2D e 3D dedicate agli operatori. Tutti gli elementi vengono testati con suite automatiche per garantire stabilità e affidabilità.
WP3
Testing e integrazione sul campo
WP3
Testing e integrazione sul campo
Obiettivo: validare le funzionalità del sistema in condizioni reali. Durante questa fase vengono eseguiti voli di routine con droni, raccolte immagini per i test di integrazione e aggiornate le dashboard. Il feedback degli operatori contribuisce a migliorare l’esperienza d’uso e la precisione delle analisi.
Obiettivo: validare le funzionalità del sistema in condizioni reali. Durante questa fase vengono eseguiti voli di routine con droni, raccolte immagini per i test di integrazione e aggiornate le dashboard. Il feedback degli operatori contribuisce a migliorare l’esperienza d’uso e la precisione delle analisi.
WP4
Algoritmi di Intelligenza Artificiale
WP4
Algoritmi di Intelligenza Artificiale
Obiettivo: sviluppare e ottimizzare gli algoritmi di AI per il riconoscimento dello stato di salute della vite e degli agenti fitopatogeni. Il lavoro comprende:
la preparazione e l’etichettatura dei dataset,
le tecniche di data augmentation,
la scelta della rete neurale più performante,
la creazione delle pipeline di analisi. Il risultato è un sistema intelligente in grado di rilevare automaticamente la Flavescenza Dorata e il suo vettore, Scaphoideus titanus.
Obiettivo: sviluppare e ottimizzare gli algoritmi di AI per il riconoscimento dello stato di salute della vite e degli agenti fitopatogeni. Il lavoro comprende:
la preparazione e l’etichettatura dei dataset,
le tecniche di data augmentation,
la scelta della rete neurale più performante,
la creazione delle pipeline di analisi. Il risultato è un sistema intelligente in grado di rilevare automaticamente la Flavescenza Dorata e il suo vettore, Scaphoideus titanus.
WP5
Disseminazione e valorizzazione dei risultati
WP5
Disseminazione e valorizzazione dei risultati
Obiettivo: diffondere i risultati del progetto e promuoverne l’impatto scientifico e operativo. Questa fase comprende:
il piano di comunicazione e valorizzazione,
le strategie di sfruttamento dell’innovazione,
una serie di workshop ed eventi con gli stakeholder per favorire la condivisione dei risultati e l’adozione della soluzione sul territorio.
Obiettivo: diffondere i risultati del progetto e promuoverne l’impatto scientifico e operativo. Questa fase comprende:
il piano di comunicazione e valorizzazione,
le strategie di sfruttamento dell’innovazione,
una serie di workshop ed eventi con gli stakeholder per favorire la condivisione dei risultati e l’adozione della soluzione sul territorio.
Come funziona il sistema di tracciamento
Come funziona il sistema di tracciamento
Come funziona il sistema di tracciamento
Per monitorare la salute delle viti utilizziamo una piattaforma cloud-based dove l’intelligenza artificiale, partendo dall’analisi di foglie campione, riconosce il fitoplasma della Flavescenza dorata e del suo vettore, lo Scaphoideus titanus.
L’addestramento dell’AI avviene tramite una ricostruzione 2D e 3D del vigneto, ottenuta da droni che acquisiscono immagini spettrometriche e a colori. Questi dati vengono elaborati per individuare i primi segni di malattia e monitorare nel tempo la vigna.
Per monitorare la salute delle viti utilizziamo una piattaforma cloud-based dove l’intelligenza artificiale, partendo dall’analisi di foglie campione, riconosce il fitoplasma della Flavescenza dorata e del suo vettore, lo Scaphoideus titanus.
L’addestramento dell’AI avviene tramite una ricostruzione 2D e 3D del vigneto, ottenuta da droni che acquisiscono immagini spettrometriche e a colori. Questi dati vengono elaborati per individuare i primi segni di malattia e monitorare nel tempo la vigna.
Per monitorare la salute delle viti utilizziamo una piattaforma cloud-based dove l’intelligenza artificiale, partendo dall’analisi di foglie campione, riconosce il fitoplasma della Flavescenza dorata e del suo vettore, lo Scaphoideus titanus.
L’addestramento dell’AI avviene tramite una ricostruzione 2D e 3D del vigneto, ottenuta da droni che acquisiscono immagini spettrometriche e a colori. Questi dati vengono elaborati per individuare i primi segni di malattia e monitorare nel tempo la vigna.
Il processo di Grapevine AI Assistant
Il processo di Grapevine AI Assistant
Il processo di Grapevine AI Assistant
Acquisizione dati
I droni e i sensori a terra catturano immagini campione delle foglie delle viti seguendo delle rotte nel vigneto
Analisi AI delle malattie
L’AI rileva la presenza della Flavescenza dorata utilizzando un modello di Machine learning
Ricostruzione 3D
Il vigneto viene riprodotto in 3D per visualizzare lo stato di salute del campo e confrontarlo in diversi periodi
Tracciabilità completa
Il sistema monitora lo stato delle culture identificando i punti critici per prevenire perdite e sprechi
Monitoraggio interattivo
La piattaforma permette agli agricoltori di visualizzare in tempo reale lo stato di salute delle viti e i risultati dell’AI
Archiviazione su Cloud
I dati vengono archiviati su una piattaforma per garantirne la tracciabilità e la sicurezza
I risultati e impatti attesi
I risultati e impatti attesi
I risultati e impatti attesi
Il progetto GRAPE AI porterà benefici concreti ai viticoltori, migliorando il controllo e la gestione delle coltivazioni grazie a un sistema di monitoraggio intelligente e sostenibile. La piattaforma consentirà di ridurre i costi operativi e limitare i trattamenti fitosanitari, intervenendo solo quando necessario e in base allo stadio di sviluppo della Flavescenza Dorata.
In prospettiva, la soluzione potrà essere utilizzata anche da aziende vitivinicole e di trasformazione per monitorare la qualità dell’uva, e da Enti Pubblici per gestire in modo tempestivo emergenze fitosanitarie o attività di prevenzione. Una volta validato nei vigneti, il modello GRAPE AI potrà essere esteso ad altre colture arboree da frutto, favorendo un approccio scalabile e replicabile all’agricoltura di precisione.
Il progetto GRAPE AI porterà benefici concreti ai viticoltori, migliorando il controllo e la gestione delle coltivazioni grazie a un sistema di monitoraggio intelligente e sostenibile. La piattaforma consentirà di ridurre i costi operativi e limitare i trattamenti fitosanitari, intervenendo solo quando necessario e in base allo stadio di sviluppo della Flavescenza Dorata.
In prospettiva, la soluzione potrà essere utilizzata anche da aziende vitivinicole e di trasformazione per monitorare la qualità dell’uva, e da Enti Pubblici per gestire in modo tempestivo emergenze fitosanitarie o attività di prevenzione. Una volta validato nei vigneti, il modello GRAPE AI potrà essere esteso ad altre colture arboree da frutto, favorendo un approccio scalabile e replicabile all’agricoltura di precisione.
Affrontare le sfide con tecnologia e ricerca
Affrontare le sfide con tecnologia e ricerca
Affrontare le sfide con tecnologia e ricerca
Adottiamo un solido approccio scientifico grazie alla collaborazione con due partner di eccellenza: il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) e Agrea. L’unione tra le nostre competenze tecnologiche e la ricerca avanzata di CNR e Agrea ci permette di offrire soluzioni innovative basate sui dati per affrontare con efficacia le avversità emergenti e le nuove minacce biologiche.
Adottiamo un solido approccio scientifico grazie alla collaborazione con due partner di eccellenza: il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) e Agrea. L’unione tra le nostre competenze tecnologiche e la ricerca avanzata di CNR e Agrea ci permette di offrire soluzioni innovative basate sui dati per affrontare con efficacia le avversità emergenti e le nuove minacce biologiche.
Fai il primo passo verso l'innovazione agricola
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