Il progetto “wAIne” di sviluppo di un sistema open source elaborato da scienziati toscani ha vinto un bando dell’Impresa sociale sostenuto da Google
PISA — Intelligenza artificiale in campo per difendere i vigneti grazie a un sistema open source improntato alla sostenibilità: il progetto nato in Toscana si chiama “wAIne – Viticoltura e Intelligenza Artificiale“, e a firmarlo sono l’Università di Pisa e Wondersys.
Ebbene: l’idea è nel poker dei vincitori di CrescerAI, bando dell’Impresa sociale sostenuto da Google.org con 2,2 milioni di euro tramite il proprio Social Innovation Fund per l’Intelligenza Artificiale (IA).
Il progetto toscano e gli altri tre selezionati svilupperanno, nel corso dei prossimi 24 mesi, soluzioni IA open source destinate alle piccole e medie imprese (Pmi) del made in Italy.
“wAIne” – 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 – mira a sviluppare un sistema di supporto alle decisioni per la difesa innovativa e sostenibile dei vigneti.
Scopo del progetto è lo sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni (SSD) 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.
I coordinatori del 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.
Punto per punto, ecco gli obiettivi del progetto in difesa delle viti:
- Garantire che il SSD supporti l’adozione delle pratiche di difesa integrata e sostenibile
- Creare un sottosistema che armonizzi la raccolta dati provenienti da diverse fonti
- Coinvolgere attivamente i produttori e 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
- Sviluppare un sottosistema di verifica periodica per la manutenzione del SSD
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