DIVINE
Imaging diagnosis of vine diseases using neural networks and deep learning.
Scheda del progetto
Pro Logic Informatica srl
Università di Torino
Politecnico di Torino
End Users
Cantina Terre di Barolo
Az. Agr. Fratelli Rapalino
Az. Agr. Landolfo Sandro
DIVINE punta al riconoscimento automatico delle malattie peronospora e mal bianco della vite attraverso l’elaborazione delle immagini rilevate direttamente in campo, durante i normali passaggi di lavorazione degli attrezzi agricoli, da parte di un sistema addestrato con l’intelligenza artificiale. Il progetto realizzerà nuovi componenti hardware e software nell’ambito dell’agricoltura di precisione che una volta industrializzati potranno trasmettere agli attuatori precisi comandi di micro-trattamento fitosanitario, ottimizzando e riducendo l’uso di pesticidi rispetto alla quantità usata dagli attrezzi agricoli meccanici tradizionali.
Contatti:
Luca Giuseppe Antonio Monterzino
prologic@pro-logic.it
Il progetto si pone l’ambizioso obiettivo di riconoscere in anticipo la malattia sulle foglie di vite, prima ancora che questa si manifesti con sintomi visibili, utilizzando strumenti innovativi. Sensori, camere iperspettrali, particolari fotocamere RGB e multispettrali permetteranno di raccogliere una grande quantità di foto che serviranno ad addestrare un algoritmo di intelligenza artificiale capace di superare i limiti dell’occhio umano e di “vedere oltre il visibile”, individuando la malattia nelle fasi precoci del suo sviluppo sulla vite.
Saranno utilizzate strumentazioni all’avanguardia per studiare la possibilità di intercettare la malattia nelle sue fasi precoci di sviluppo, cui segue l’impiego di tecnologie innovative basate su algoritmi di computer vision e reti neurali, per automatizzare e velocizzare la diagnosi in campo.
Il coltivatore potrà effettuare diagnosi preventive e monitoraggi periodici delle sue colture per massimizzare la produzione riducendo il rischio dell’insorgere delle patologie più comuni che colpiscono i vigneti nelle loro fasi iniziali e per dosare più efficacemente i fitofarmaci necessari alla cura e prevenzione, con ricadute positive anche sull’ambiente.