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Strumenti innovativi per il viticoltore: i sistemi di supporto alle decisioni

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Academic year: 2021

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(1)

PROF.SSA  ILARIA  PERTOT  

FONDAZIONE  EDMUND  MACH  

(2)

Strumen(  innova(vi  per  

Il  vi(coltore:  i  sistemi  di  

supporto  alle  decisioni  (DSS)  

ILARIA  PERTOT  

Fondazione  Edmund  Mach    

STENO  FONTANARI  

MPA  Solu(ons    

(3)

Conoscenza  in  agricoltura  

Consulen7,  tecnici:  

• 

Livello  eccellente  di  conoscenza  tecnica    

• 

Percezione  immediata  della  situazione    

• 

Decisioni  rapide  

• 

Memoria  di  breve  e  lungo  termine  

• 

Capacità  di  capire  il  problema  e  trovare  la  soluzione    

• 

Rielaborazione  qualita(va  delle  informazioni  

acquisite  

• 

Abilità  di  autocorrezione  

Modificato da Glaser e Chi (1988)

(4)

Consigliare  un  traLamento  

(5)

Le  nuove  necessità  dell’azienda  

• 

Maggio  compe((vità  a  livello  globale    

• 

Più  al(  livelli  qualita(vi  

• 

Accesso  alla  conoscenza    

• 

Riduzione  rischio  (perdita)  

• 

Norma(ve  più  ‘stringen(’  

Rapidità  nelle  decisioni  

• 

Riduzione  cos(  (meno  tecnici  per  unità  di  

superficie,  meno  traLamen(,  ecc.)  

(6)

DSS:  conceLo  ‘nuovo’,  esigenza  ‘an(ca’  

Trasformare  in  regole  (semplificare)  il  pensiero  

umano  

• 

Regola  dei  ‘tre  dieci’:  

• 

Se  10°C  di  temperatura  media  

• 

Se  10  mm  di  pioggia    

• 

Se  10  cm  di  germoglio  

• 

Allora  ho  l’infezione  primaria  di  peronospora  

• 

Prima  del  superamento  del  periodo  d’incubazione  

effeLuo  il  traLamento  

(7)

La  sfida:  modellizzare  lo  sviluppo  di  

patogeni  e  parassi(  

• 

Modelli  di  previsione  della  malaWa/inseLo  

Condizioni  clima(che  (temperatura,  umidità,  

pioggia/bagnatura,  vento)  

Algoritmo  matema(co    

-­‐  Previsioni  meteo  (incertezza)  

-­‐  Microambiente  e  variabilità  dei  patogeni/

parassi(  (imprecisione)  

(8)

Evoluzione  dei  DSS  

• 

Sistemi  di  supporto  alle  decisioni  cartacei,  su  

tabelle  (regole  del  Goidanich),  anni  50-­‐70  

• 

Informa7zzazione  (primi  PC),  anni  70-­‐80  

• 

Miglioramento  degli  algoritmi  (nuovi  approcci  

matema(ci  sta(s(ci),  anni  80-­‐90  

• 

Pervasività  dei  sistemi  informa(ci,  accesso  ai  

da(,  grandi  potenze  di  calcolo,  wifi,  2000-­‐10  

• 

Spazializzazione  dato,  condivisione  dato,  

(9)

Macchine  meglio  degli  esseri  umani?  

L’intelligenza  ar(ficiale  è  lo  studio  di  come  far  si  che  I  

computer  facciano  le  cose  che  al  momento  gli  esseri  

umani  fanno  meglio  (Rich,  1983)    

• 

Computer  poten(  (calcolo  rapido)  

• 

Trasmissione  dei  da(  e  disposi(vi  mobili  (Wi-­‐fi,  3G,  

4G)  

• 

Sistemi  Web-­‐based  (accessibilità)  

• 

Basso  costo  delle  tecnologie  (accessibilità)  

• 

Conoscenze  informa(che  diffuse  (accessibilità)  

(10)

Come  funziona  un  DSS  

• 

Database  (quaderno  di  campagna,  catasto,  

da(  meteo,  previsioni)  

• 

Modelli  (stadi  fenologici,  traLamen(,  sviluppo  

malaWa/inseW)  

Interfaccia  utente  

• 

Uten(  

Algoritmo

Regola o set di

regole, modello

Effettuare

trattamento con

zolfo bagnabile

(11)

DSS  in  vi(coltura  

• 

Razionalizza  in  un’unica  App  tuLe  le  informazioni  

(stadio  della  vite,  evoluzione  e  rischio  patogeni/

parassi(,  persistenza  traLamento,  catasto,  meteo,  

ges(one)  

Aiuta  nella  ges7one  dei  traKamen7  e  tenuta  del  

quaderno  di  campagna  

• 

Ges(one  operazioni  colturali  per  singolo  vigneto  e  

personalizzazione  traLamen(  

(12)

EnoPhit:  un  approccio  

(13)

Nuove  tecnologie  a  supporto  dell’agricoltura  di  precisione    

Da  dove  viene  l’esigenza?  

o

20  can(ne  

o

14  sociali  

o

2  consorzi  

o

+  12˙000  soci  

o

+  20˙000  eLari  

o

+  100˙000  U.V.  

and  rising…  

(14)

Nuove  tecnologie  a  supporto  dell’agricoltura  di  precisione    

o

20  can(ne  

o

14  sociali  

o

2  consorzi  

o

+  12˙000  soci  

o

+  20˙000  eLari  

o

+  100˙000  U.V.  

and  rising…  

(15)

Nuove  tecnologie  a  supporto  dell’agricoltura  di  precisione    

Servono   strumen(   per  

comunità  complesse  

o

20  can(ne  

o

14  sociali  

o

2  consorzi  

o

+  12˙000  soci  

o

+  20˙000  eLari  

o

+  100˙000  U.V.  

and  rising…  

(16)

Nuove  tecnologie  a  supporto  dell’agricoltura  di  precisione    

Servono   strumen(   per  

comunità  complesse  

-­‐  (Big)  data  integra(on  

-­‐  Disseminazione  «sociale»  

o

20  can(ne  

o

14  sociali  

o

2  consorzi  

o

+  12˙000  soci  

o

+  20˙000  eLari  

o

+  100˙000  U.V.  

and  rising…  

(17)

Socio

Varietà

Produzioni

Qualità

Altri Layer informativi

Es: suolo, clima, quota,

pendenza, assolazione

C.U.A.A.

Ragione sociale

Comune

Dati catastali (foglio, particella) Destinazione

produttiva

Forma allevamento

Anno impianto

Cultivar

Superficie

(18)

«

Catastali»  

Anagrafici  

Di  produzione  

Di  conduzione/col(vazione  

Variabili  territoriali  

(19)

Quaderno  di  Campagna:  traLamen(,  lavorazioni,  concimazioni  

(20)
(21)

E  quelli  che  non  ci  sono?  

(22)

E  quelli  che  non  ci  sono?  

(23)

Infine,  alcuni  da(  ci  sono  /  non  ci  sono  

Da  WSN  

1   gateway,   9   sensori  

distribui(  (entro  500  m)  

(24)

Sui  da(  si  innestano  i  modelli  decisionali  

Decision  support  systems  

Dilavamento  

traLamen(  

Fenologia  vi(gni  

Meteo  

Agricoltura  di  precisione  

…  

WSN  

(25)

1)  I  da(  che  già  ci  sono  (o  quasi)  servono  a  EnoPhit  per  consigliare  il  

come  e  il  quando  operare,  in  funzione:  

• 

  delle   caraLeris(che   territoriali,   ambientali,   climatologiche     e  

agronomiche  

• 

dei  traLamen(  effeLua(  e  del  loro  dilavamento  

In  sintesi  

2)  Con  EnoPhit,  le  comunità  di  vi7coltori  (consorzio,  can(ne  sociali,  

can(ne)   sono   parte   aWva   nella   costruzione   dei   modelli   e  

comunicano  le  strategie  di  difesa  

(26)

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