Sector vitivinícola
Protección de los viñedos con Grapevine AI Assistant
Monitoreo del estado de salud de la vid y el reconocimiento inteligente de la Flavescenza dorata
Preservar la salud de los viñedos para reducir el desperdicio
Monitorear la salud de las vides es un proceso complejo y a menudo ineficaz:
Las enfermedades se detectan tarde, causando daños irreparables a los cultivos;
Los métodos tradicionales se basan en análisis de laboratorio y muestreo manual, con costos elevados y tiempos largos;
La ausencia de datos actualizados y centralizados obstaculiza el monitoreo de la evolución de las enfermedades y la adopción de estrategias dirigidas.
Socio
El proyecto Grapevine AI Assistant nació gracias a la colaboración con Agrea y el Consejo Nacional de Investigaciones. La unión entre nuestras competencias tecnológicas y la investigación avanzada de CNR y Agrea nos ha permitido ofrecer soluciones innovadoras para enfrentar las adversidades emergentes de las nuevas amenazas biológicas.
Bando
Hemos trabajado para la convocatoria I-NEST: una línea de financiación del Spoke 7 dentro de los programas PNRR y NextGenerationEU, con un enfoque en la innovación y la transformación digital, especialmente en las áreas rurales y en el sector agritech.
Tecnologías
Aprendizaje automático, blockchain y plataforma Web Cloud
Ubicación
Región del Véneto, Italia
La IA al servicio de la viticultura: diagnóstico y prevención
Hemos analizado diferentes tipos de viñedos para identificar los principales factores de riesgo de las enfermedades más comunes, como la Flavescenza dorada, estudiando su ciclo de vida, las modalidades de propagación en el tiempo y los efectos sobre la productividad.
Solución
El sistema de seguimiento
Para monitorear la salud de las vides, utilizamos una plataforma basada en la nube donde la inteligencia artificial, a partir del análisis de hojas muestra, reconoce el fitoplasma de la Flavescenza dorada y de su vector, el Scaphoideus titanus.
El entrenamiento de la IA se lleva a cabo a través de una reconstrucción 2D y 3D del viñedo, obtenida de drones que capturan imágenes espectrométricas y a color. Estos datos se procesan para identificar los primeros signos de enfermedad y monitorear a lo largo del tiempo el viñedo.
Adquisición de datos
Los drones y los sensores en tierra capturan imágenes de muestra de las hojas de las vides siguiendo rutas en el viñedo
Análisis de IA de las enfermedades
La IA detecta la presencia de la Flavescenza dorada utilizando un modelo de aprendizaje automático entrenado
Reconstrucción en 3D
El viñedo se reproduce en un modelo tridimensional para visualizar su estado de salud y compararlo en el tiempo
Trazabilidad de los cultivos
El sistema monitorea el estado de los cultivos identificando los puntos críticos para prevenir pérdidas y desperdicios
Monitoreo interactivo
La plataforma permite a los agricultores visualizar en tiempo real el estado de salud de las vides y los resultados de la IA
Almacenamiento en la Nube
Los datos se almacenan en una plataforma para garantizar su trazabilidad y seguridad
Resultados alcanzados
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