Big Vite. Un sensorless che rileva dati specifici per il vigneto e propone soluzioni strategiche per ottimizzare le performance del raccolto

FAENZA – A due anni dall’avvio dell’attività, il progetto Big Vite, nato dal Gruppo operativo (Go) Grapes (Gruppo dati per la sostenibilità) con lo scopo di ottimizzare i big data nel settore vitivinicolo, mostra agli operatori del settore i vantaggi apportati dalla corretta interpretazione dei dati raccolti in campo. Il progetto finanziato dal Psr della Regione Emilia Romagna attraverso la Misura 16, è stato coordinato dall’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza e consolidato da un gruppo di aziende vitivinicole (Colli Romagnoli, Terre Cevico, Podere Pradarolo e Il Poggiarello), nonché dall’Ente di formazione Irecoop Emilia Romagna e con la consulenza tecnica di Image Line e Latitudo.

Big Vite è stato sviluppato in un arco temporale di 24 mesi e ha sensibilizzato gli imprenditori agricoli coinvolti in merito alle informazioni nascoste in set di dati vasti e grezzi che, grazie ad un approccio di Big Data, possono facilmente condurre ad una gestione più sostenibile dell’impresa e alla definizione di strategie di business più mirate ed efficaci.

Big Vite è un progetto innovativo perché affronta uno dei temi più complessi in agricoltura, ma non solo: l’utilizzo dei big data. “Abbiamo deciso di avviare questo progetto per cercare di ottimizzare le potenzialità dell’analisi di queste moli enormi di dati nel campo vitivinicolo e trarre il maggior vantaggio possibile dalla miriade informazioni che sono in possesso delle aziende.”, spiega Stefano Poni, coordinatore del progetto e Direttore dell’area Frutti-Viticola del Dipartimento di Produzioni Vegetali Sostenibili presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza.

Il progetto si è concretizzato in un applicativo che attraverso l’analisi dei Big Data fornisce informazioni di tre tipologie: descrittive, prescrittive e predittive. Le prime descrivono le informazioni che riguardano l’azienda o la gestione del vigneto e possono essere utilizzate per migliorare i processi o le dinamiche che hanno portato ad un certo risultato: ad esempio il perché la gradazione zuccherina ha avuto un certo tipo di andamento in una certa decade. Le informazioni prescrittive sono invece da utilizzare per prendere decisioni tempestive, come ad esempio il momento migliore per intervenire con l’irrigazione. Infine, quelle predittive, erogano stime, già piuttosto precise, della probabile data di accadimento di fasi fenologiche quali germogliamento, fioritura e invaiatura. In particolare le ultime due tipologie (prescrittive e predittive) sono utilizzate in piattaforme DSS (Decision support system). “Un’attenzione particolare meritano le informazioni predittive, capaci cioè di fornire delle previsioni sul futuro” – sottolinea Poni – “si pensi a quanto sarebbe più facile il lavoro se ad inizio stagione si conoscesse il livello di produttività del vigneto o la qualità finale delle uve”.

“Una delle principali novità che ci consegna il progetto e l’applicativo Big Vite” continua Poni “è la totale assenza di sensori da installare in campo a carico del viticoltore. L’unico sensore sarà la pianta, vera fonte di dati”

“Latitudo nel progetto Big Vite ha rivestito il ruolo di consulente tecnologico” spiegano Simone Lanzillotta Data Scientist e Claudio Malchiodi BI Analyst “realizzando i modelli di machine learning e un cruscotto di gestione di Big-Data per l’analisi di dati in modalità descrittiva, prescrittiva e predittiva. Il risultato ottenuto è uno strumento di supporto decisionale in grado di: mostrare in anticipo le probabili date delle principali fasi fenologiche, consentire una diagnosi precoce dei territori soggetti a fenomeni di stress idrico estivo e mostrare le performance dei vitigni.”

“Negli anni abbiamo avviato un processo di profonda digitalizzazione dei nostri vigneti – afferma Marco Nannetti, Presidente Terre Cevico – coinvolgendo i nostri soci in processi che ci consentono di essere sempre all’avanguardia sulla tracciabilità e il controllo delle produzioni per garantire al consumatore finale i massimi standard di qualità del prodotto. Per noi è fondamentale rendere la nostra agricoltura sempre più di precisione e raccogliere tutti i dati con specifici data base, perché parlare di sostenibilità non è possibile senza i dati. Da questo punto di vista Big Vite rappresenta un valido strumento che ci aiuta ad essere ancora più strategici in campo proprio grazie ai dati”.

Ivano Valmori, CEO di Image Line ha commentato la partecipazione al progetto in qualità consulenziale: “Image Line da sempre è attenta ai progetti innovativi che ruotano intorno al mondo dell’agricoltura digitale. Tutti i dati nascono sul campo ed è importante riuscire a rilevarli e soprattutto sapere come leggerli e utilizzarli per poter sviluppare strategie di business più mirate ed efficaci. Siamo sicuri che l’applicativo Big Vite saprà dare un valido supporto al lavoro di filiera e un importante contributo all’eccellenza del nostro Made in Italy nel mondo”.

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