GO PREDIVI: Model bazat pe Big Data pentru previziunea recoltei vitivinicole

Proiectul PREDIVI a dezvoltat un model de învățare automată care utilizează big data pentru a prezice volumul recoltei de struguri și parametrii de calitate — precum conținutul de zahăr, aciditatea și pH-ul — cu o marjă de eroare sub 10%. Acesta integrează date istorice privind randamentul, înregistrări la nivel de parcelă, imagini din satelit și date meteorologice hiperlocale, combinând eșantionarea automată cu cea manuală (opt eșantioane pe parcelă). Sistemul dispune de o platformă de vizualizare geolocalizată testată în regiunile vitivinicole din Catalonia, inclusiv Barcelona, Tarragona, Lleida și Girona. Finanțat cu 191 674,47 EUR din partea DARP, a Fondului de Dezvoltare Rurală al UE și a contribuțiilor în natură, proiectul a îmbunătățit eficiența predicției și a redus costurile de eșantionare. Diseminarea a inclus un eveniment de lansare în 2019, un atelier ibero-american, activități de sensibilizare pe rețelele sociale, un site web dedicat (https://www.innovi.cat/predi/) și forumuri online. Condusă de COVIDES împreună cu partenerii INNOVI, VITALEP, SAT, UNIO FRUITS, Eurecat și Raw Data, inițiativa sprijină inovarea agricolă, reziliența la schimbările climatice și productivitatea prin învățare continuă pentru a reduce și mai mult erorile.