GO PREDIVI: modello basato sui big data per la previsione del raccolto vitivinicolo

Il progetto PREDIVI ha sviluppato un modello di apprendimento automatico che utilizza i big data per prevedere i volumi della vendemmia e i parametri di qualità — quali zucchero, acidità e pH — con un margine di errore inferiore al 10%. Il sistema integra dati storici sulle rese, registrazioni a livello di appezzamento, immagini satellitari e dati meteorologici iperlocali, combinando campionamenti automatici e manuali (otto campioni per appezzamento). Il sistema dispone di una piattaforma di visualizzazione geolocalizzata testata in tutte le regioni vitivinicole della Catalogna, tra cui Barcellona, Tarragona, Lleida e Girona. Finanziato con 191.674,47 euro dal DARP, dal Fondo europeo per lo sviluppo rurale e da contributi in natura, il progetto ha migliorato l'efficienza delle previsioni e ridotto i costi di campionamento. La diffusione del progetto ha incluso un evento di lancio nel 2019, un workshop ibero-americano, attività di sensibilizzazione sui social media, un sito web dedicato (https://www.innovi.cat/predi/) e forum online. Guidata da COVIDES con i partner INNOVI, VITALEP, SAT, UNIO FRUITS, Eurecat e Raw Data, l'iniziativa sostiene l'innovazione agricola, la resilienza climatica e la produttività attraverso l'apprendimento continuo per ridurre ulteriormente gli errori.