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PROGETTO MIDA

MIDA è un progetto di ricerca e sviluppo pluriennale intrapreso da Metacortex con il sostegno dell’Università di Trento e della Fondazione Edmund Mach. L’obiettivo del progetto è fornire un software innovativo per applicazioni in agricoltura di precisione.

La prima applicazione ottenuta è un modello di valutazione del rischio per usi agricoli in cui si fondono immagini aeree multispettrali con dati meteorologici, ottenendo così una previsione del rischio di infezione. Il sistema parte da EYE-SCAB: originale concetto sviluppato da Metacortex, per prevenire la ticchiolatura ( infezione del melo da Venturia inaequalis).

Quando applicato, il sistema consente agli agricoltori di gestire i trattamenti preventivi, riducendo così le perdite. Il sistema è basato su una rete neurale e cpertanto non si ferma alla sola ticchiolatura ma con l’opportuna “formazione” della rete neurale può essere applicato in modo da rispondere alla necessità dei frutticoltori di prevenire le malattie delle piante, risparmiare sui costi e migliorare la qualità.

Il sistema dovrebbe infatti portare molti vantaggi agli agricoltori:

  1. corretta e precoce valutazione dei rischi di infezione da patogeni,

  2. possibilità di trattare preventivamente le piante a rischio

  3. abbassando i trattamenti agrochimici.

I programmi MIDA si basano su una tecnologia ad Intelligenza artficiale con una rete neurale proprietaria. La rete neurale può comprendere i dati raccolti dalle stazioni meteorologiche vicine ai frutteti per elaborare un modello di rischio.

I dati di imaging vengono invece acquisiti da termocamere Airborne IR e multispettrali.

Il modello di rischio è definito a livello di singola fila di piante e può suggerire quando, dove e come intervenire con l’opportuno trattamento.

I programmi utilizzano i dati delle stazioni meteorologiche, come altri sistemi di previsione convenzionali, ma in combinazione con le immagini aeree, aumentando così la loro efficacia. MIDA può anche ricavare big data da stazioni meteorologiche non specializzate per l’agricoltura.

L’applicazione dell’analisi delle immagini è stata poi estesa ad altre applicazioni principalmente nel mondo agricolo. Per esempio può essere utilizzata per riconoscere e contare oggetti di forma e dimensione variabile come ad esempio i frutti sulle piante ancora in fase di maturazione.

Mida deriva dal Progetto "Eye Scab" per il controllo della ticchiolatura del melo

Frutto della collaborazione con Università di Trento, Fondazione Edmund Mach e Consozio Frutticoltori Alta Valsugana; Metacortex impiega il suo drone (ovvero APR o UAV) dotato di sensori multispettrali e termici per l'identificazione e l'analisi delle infenzioni.

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