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Sistema integrato basato su Intelligenza Artificiale per la diagnostica precoce della Flavescenza Dorata e del Mal dell’Esca della vite

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Politica di coesione 21-27

Le malattie della vite e la necessità di diagnosi precoce

La gestione delle malattie della vite rappresenta una delle principali criticità della viticoltura moderna. In particolare:

  • Flavescenza dorata (FD), malattia da fitoplasma soggetta a obbligo di estirpazione, causa gravi perdite produttive e rischi di diffusione epidemica.
  • Mal dell’Esca (ES), complesso di patologie del legno, compromette progressivamente la funzionalità vascolare della pianta.

Le criticità principali sono:

  • Identificazione tardiva dei sintomi
  • Difficoltà di rilevamento nelle fasi asintomatiche
  • Assenza di strumenti integrati di monitoraggio georeferenziato
  • Elevato impatto economico sulla produttività del vigneto

La necessità è quindi disporre di un sistema di diagnostica precoce, oggettivo e data-driven, capace di supportare decisioni rapide e mirate.

Il progetto vineIArd

vineIArd sviluppa un sistema integrato di diagnostica avanzata e supporto decisionale per il vigneto basato su:

  • Rilevamento spettrale e analisi digitale di immagini
  • Intelligenza artificiale per classificazione automatica
  • Tecnologia Lab-on-Chip (LoC) per diagnosi precoce molecolare
  • Sistema DSS (Decision Support System) con georeferenziazione

L’obiettivo è fornire uno strumento completo per:

  • Riconoscere piante infette in vigneto
  • Individuare infezioni asintomatiche
  • Supportare decisioni di estirpazione o contenimento
  • Monitorare nel tempo l’evoluzione fitosanitaria

Diagnostica spettrale e analisi di immagine in campo

Rilevamento multispettrale per il monitoraggio del vigneto

Il sistema vineIArd utilizza tecniche di rilevamento spettrale per identificare alterazioni fisiologiche della pianta associate a stress e patologie.

Attraverso:

  • Sensori multispettrali / iperspettrali
  • Acquisizione immagini in pieno campo
  • Elaborazione digitale avanzata

è possibile intercettare pattern anomali correlati a infezioni da FD ed ES.

Intelligenza artificiale e dataset annotati

Le immagini raccolte alimentano un dataset annotato utilizzato per l’addestramento di modelli di machine learning e deep learning.

Il sistema consente di:

  • Classificare automaticamente le piante
  • Attribuire un livello di probabilità di infezione
  • Georeferenziare ogni pianta su mappa GIS
  • Costruire uno storico evolutivo del vigneto

Risultato: monitoraggio oggettivo e ripetibile nel tempo.

Tecnologia Lab-on-Chip (LoC)

Uno degli elementi distintivi del progetto vineIArd è l’integrazione di un sistema Lab-on-Chip (LoC) per l’analisi molecolare finalizzata alla diagnosi precoce asintomatica.

Diagnosi su materiale di propagazione vivaistico

Il sistema LoC consente:

  • Identificazione precoce di piante infette ma asintomatiche
  • Applicazione su barbatelle e materiale vivaistico
  • Riduzione del rischio di diffusione lungo la filiera

Conferma diagnostica delle analisi di immagine

La diagnostica LoC può inoltre:

  • Confermare i risultati ottenuti tramite image analysis
  • Rafforzare l’affidabilità del sistema
  • Integrare diagnosi visiva e molecolare in un unico flusso operativo

Questo approccio combinato rappresenta un modello avanzato di diagnostica integrata per la viticoltura di precisione.

Sistema DSS e piattaforma geo-informatica

vineIArd non è solo uno strumento di rilevamento, ma un vero Decision Support System (DSS) per la gestione fitosanitaria del vigneto.

La piattaforma consente di:

  • Visualizzare mappe georeferenziate del vigneto
  • Identificare piante infette con codifica cromatica
  • Registrare interventi di estirpazione
  • Monitorare l’evoluzione epidemiologica nel tempo
  • Archiviare dati storici consultabili

La registrazione su supporto geo-informatico permette una tracciabilità completa delle operazioni, migliorando trasparenza e gestione aziendale.

Flusso operativo del sistema vineIArd

  1. Acquisizione immagini in campo tramite sensori spettrali
  2. Elaborazione automatica e classificazione AI
  3. Diagnosi LoC su campioni selezionati (se necessario)
  4. Georeferenziazione e visualizzazione su piattaforma DSS
  5. Decisione operativa: eliminazione o monitoraggio

Questo workflow consente interventi tempestivi e mirati, riducendo la diffusione delle malattie.

Innovazione e impatto tecnologico

Il valore distintivo di vineIArd risiede nell’integrazione di:

  • Analisi spettrale avanzata
  • Intelligenza artificiale applicata alla viticoltura
  • Diagnostica molecolare miniaturizzata (LoC)
  • Sistema DSS georeferenziato

Questo approccio multidisciplinare abilita un nuovo paradigma di monitoraggio intelligente del vigneto, fondato su dati strutturati e decisioni tempestive.

I Partner

L’azienda INFORMATICA SYSTEM di Vicoforte è un ICT System Integrator e opera come capofila di progetto.

Il progetto si svolge in collaborazione con partner tecnologici, esperti nell’integrazione di soluzioni AI, centri di ricerca e aziende vitivinicole pilota.

Logo Informatica System s.r.l.
Logo SkyTechnology
Fondazione Agrion
Logo LAMP
Pro Logic Informatica s.r.l.
Logo Politecnico di Torino DiSAT
Universitá di Torino/Dipartimento di Scienze Agrarie, Forestali e Alimentari – DISAFA
•	Universitá di Torino/ Centro Interdipartimentale per l'Innovazione in campo Agro-ambientale – AGROINNOVA

Benefici e ambiti di applicazione

Aziende vitivinicole e vivai, consorzi di tutela, enti di controllo fitosanitario e progetti di agricoltura di precisione possono beneficiare del progetto sotto molteplici aspetti:

  • Riduzione della diffusione epidemica
  • Interventi selettivi e non massivi
  • Ottimizzazione dei costi di gestione
  • Miglioramento della sostenibilità aziendale
  • Supporto alle decisioni basato su dati oggettivi
  • Controllo precoce del materiale di propagazione
  • Riduzione del rischio sanitario in filiera
  • Miglioramento degli standard di affidabilità del prodotto

Il progetto avrà una durata di 30 mesi.