QUALYfruit: AI e computer vision per l’agricoltura di precisione

Dai dati alle decisioni: l’Intelligenza Artificiale che ottimizza la resa dei campi, migliora la qualità dei prodotti e favorisce un’agricoltura più sostenibile.

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Le sfide del settore agricolo

Cambiamenti climatici, sostenibilità e produttività impongono nuove sfide all’agricoltura. Gli strumenti tradizionali non bastano più: servono dati e automazione. Grazie alla computer vision e all’AI, oggi è possibile monitorare la qualità, ridurre gli sprechi e ottimizzare l’intero processo produttivo per un’agricoltura più efficiente e sostenibile.

Impatto dei cambiamenti climaticisulla resa delle colture

Eventi climatici estremi, temperature più elevate e siccità stanno modificando le condizioni di crescita delle colture, compromettendo la stabilità della produzione agricola. Per affrontare queste sfide, è fondamentale monitorare lo sviluppo delle piante e adattare le strategie agronomiche in modo tempestivo.

Cosa può fare l'AI?

Stimare con precisione la resa dei campi, fornendo dati oggettivi per la gestione agricola e il settore assicurativo.

Monitorare la crescita di piante e frutti, permettendo interventi mirati per migliorare la qualità e ottimizzare la raccolta.

Maggiore sostenibilità e ottimizzazione delle risorse

L’uso inefficiente di acqua, fertilizzanti e trattamenti fitosanitari aumenta i costi e l’impatto ambientale. Ridurre gli sprechi e ottimizzare l’impiego delle risorse è ormai una necessità per garantire la sostenibilità economica e ambientale della filiera agricola.

Cosa può fare l'AI?

Ottimizzare la distribuzione di acqua e fertilizzanti, adattandola alle esigenze specifiche di ogni pianta per ridurre sprechi e costi.

Individuare precocemente fitopatie e malattie, consentendo interventi mirati solo sulle aree colpite, riducendo così l’uso di sostanze chimiche.

Controllo qualità: il fattore chiave per la competitività

Il mercato richiede standard qualitativi sempre più elevati e una tracciabilità rigorosa della filiera. Identificare difetti e problemi nelle colture in fase precoce consente di garantire prodotti migliori, ridurre gli scarti e ottimizzare la selezione e la lavorazione.

Cosa può fare l'AI?

Analizzare immagini di frutta e piante, automatizzando la rilevazione di difetti, danni e malattie con precisione.

Supportare la pianificazione della produzione, permettendo di organizzare in anticipo la vinificazione e l’approvvigionamento di materiale per garantire il fabbisogno produttivo.

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La nostra soluzione: AI per l’agricoltura di precisione

Oròbix ha sviluppato QUALYfruit, il sistema di Intelligenza Artificiale per la gestione delle produzioni agricole, pensato per ottimizzare la produttività, la qualità dei prodotti e la sostenibilità dei processi. QUALYfruit è un Decision Support System (DSS) specificamente progettato per il settore vitivinicolo e frutticolo. La piattaforma raccoglie, analizza e interpreta dati per aiutare viticoltori e agricoltori a prendere decisioni informate. Utilizza computer vision per analizzare immagini di frutti e piante acquisite in campo, a bordo dei mezzi agricoli, oppure in fase di conferimento o sorting.

AI platform

Analisi della qualità

L’AI analizza le immagini dei grappoli per rilevare danni o difetti che potrebbero compromettere la qualità del vino. Grazie ai dati georeferenziati, i risultati dei modelli di AI vengono trasformati in heatmap che evidenziano le aree critiche, ottimizzando gli interventi.

Controllo qualità automatizzato

Interventi mirati

Monitoraggio delle fitopatie

Il sistema identifica precocemente malattie come peronospora o oidio, permettendo trattamenti mirati e riducendo l’uso di pesticidi.

Diagnosi precoce delle patologie

Riduzione dei trattamenti chimici

Stima della resa e gestione della produzione

L’AI analizza i grappoli per stimare con precisione il volume della produzione, supportando una gestione più efficiente della raccolta.

Previsioni accurate della resa

Ottimizzazione del processo produttivo

Uva, mele e ogni tipo di prodotto agricolo

QUALYfruit è nato nel settore vitivinicolo ma può essere impiegato per l’analisi di qualsiasi tipo di frutto o ortaggio. In particolare per le mele, può essere usato per:

  • analisi della qualità in fase di conferimento;
  • rilevazione di contaminanti in fase di sorting;
  • analisi del colore per l'identificazione della classe di maturazione;
  • analisi dei difetti fogliari per la rilevazioen di eventuali patologie;
  • restituzione di mappe georeferenziate per la pianificazione di interventi mirati.

Perché adottare l’AI per il settore agricolo?

L’AI sta trasformando l’agricoltura, rendendola più efficiente e sostenibile

Decisioni più rapide e basate sui dati

Analisi in tempo reale per azioni mirate

Migliore qualità e riduzione degli sprechi

Selezione più precisa, meno scarti

Uso ottimizzato delle risorse

Irrigazione e trattamenti mirati

Maggiore competitività sul mercato

Aumenta il valore del raccolto e riduce i costi di produzione

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