GO PREDIVI: Model velikih podataka za predikciju vinogradničkih i vinsko-voćnih žetva

Projekt PREDIVI razvio je model strojnog učenja koristeći velike podatke za predviđanje količine i kvalitete berbe grožđa – kao što su šećer, kiselost i pH vrijednost – s pogreškom manjom od 10 %. Uključuje povijesne podatke o prinosima, podatke po parcelama, satelitske slike i podatke o vremenskim uvjetima na lokalnoj razini, kombinirajući automatizirano i ručno uzorkovanje (osam uzoraka po parceli). Sustav uključuje platformu za vizualizaciju s geografskom lokacijom koja je testirana u vitivinikulturnim područjima Katalonije, uključujući Barcelonu, Tarragonu, Lleidu i Gironu. Financiran s 191.674,47 eura iz fondova DARP, Europskog fondova za ruralno razvoj i doprinosa u prirodi, projekt je poboljšao učinkovitost predviđanja i smanjio troškove uzorkovanja. Proširenje uključilo je događaj u okolnosti lansiranja 2019. godine, radionicu za Iberoameriku, javno djelovanje putem društvenih mreža, posebnu web stranicu (https://www.innovi.cat/predi/) i online forum. Vodio ga je COVIDES s partnerima INNOVI, VITALEP, SAT, UNIO FRUITS, Eurecat i Raw Data, a inicijativa podržava inovaciju u poljoprivredi, otpornost na klimatske promjene i produktivnost kroz neprekidno učenje kako bi se dodatno smanjile pogreške.