GO PREDIVI: Model pro předpovídání sklizně založený na velkých datech

V rámci projektu PREDIVI byl vyvinut model strojového učení využívající velká data k předpovídání objemů sklizně hroznů a kvalitativních parametrů – jako je obsah cukru, kyselost a pH – s chybou nižší než 10 %. Model integruje historická data o výnosech, záznamy na úrovni jednotlivých parcel, satelitní snímky a hyperlokální meteorologická data a kombinuje automatizovaný i manuální odběr vzorků (osm vzorků na parcelu). Systém disponuje vizualizační platformou s geolokací, která byla testována ve vinařských regionech Katalánska, včetně Barcelony, Tarragony, Lleidy a Girony. Projekt, financovaný částkou 191 674,47 EUR z programu DARP, Fondu EU pro rozvoj venkova a věcnými příspěvky, zvýšil účinnost předpovědí a snížil náklady na odběr vzorků. Šíření výsledků zahrnovalo zahajovací akci v roce 2019, iberoamerický workshop, osvětu na sociálních médiích, specializované webové stránky (https://www.innovi.cat/predi/) a online fóra. Iniciativa, kterou vedla organizace COVIDES ve spolupráci s partnery INNOVI, VITALEP, SAT, UNIO FRUITS, Eurecat a Raw Data, podporuje inovace v zemědělství, odolnost vůči změně klimatu a produktivitu prostřednictvím neustálého učení s cílem dále snižovat chyby.