GO PREDIVI: liela apjoma datu modelis vīnogu ražas prognozēšanai

PREDIVI projektā tika izstrādāts mašīnmācīšanās modelis, kas, izmantojot lielos datus, prognozē vīnogu ražas apjomus un kvalitātes rādītājus — piemēram, cukura saturu, skābumu un pH līmeni — ar kļūdu mazāk nekā 10 %. Modelis apvieno vēsturiskos ražas datus, zemes gabalu līmeņa uzskaites datus, satelītattēlus un hiperlokālos laika apstākļu datus, kā arī automatizētu un manuālu paraugu ņemšanu (astoņi paraugi no katra zemes gabala). Sistēma ietver ģeolokalizētu vizualizācijas platformu, kas pārbaudīta visos Katalonijas vīnkopības reģionos, tostarp Barselonā, Tarragonā, Lleidā un Gironā. Projekts, kas tika finansēts ar 191 674,47 eiro no DARP, ES Lauku attīstības fonda un ieguldījumiem natūrā, uzlaboja prognozēšanas efektivitāti un samazināja paraugu ņemšanas izmaksas. Rezultātu izplatīšana ietvēra 2019. gada atklāšanas pasākumu, Iberoamerikas darbsemināru, informācijas izplatīšanu sociālajos tīklos, īpašu tīmekļa vietni (https://www.innovi.cat/predi/) un tiešsaistes forumus. Šo iniciatīvu vada COVIDES sadarbībā ar partneriem INNOVI, VITALEP, SAT, UNIO FRUITS, Eurecat un Raw Data, un tās mērķis ir atbalstīt lauksaimniecības inovācijas, klimata izturību un ražīgumu, nepārtraukti mācoties, lai vēl vairāk samazinātu kļūdas.