OBIETTIVO PRINCIPALE: 

Sviluppo e conseguente test di un’applicazione mobile focalizzata sulla coltivazione della vite, che tramite l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale riconosca in modo automatizzato le fenofasi del vigneto e le integri con altri dati forniti dalla sensoristica in campo, fornendo modelli accurati di crescita e sviluppo e la stima dei possibili danni o rischi patologici.

DESCRIZIONE:

Il progetto ha previsto la creazione di una App mobile (Android e iOS) integrata alla piattaforma Agreetech (MVP) per aumentare usabilità e capacità dell’utente di inserire dati di campo e feedback utili a calibrare e ottimizzare le capacità di previsione dei modelli matematici previsionali del rischio fitosanitario. Il progetto si è concentrato sulla coltura della vite per diffusione dell’interesse e della maturità del settore.
Per il raggiungimento degli obiettivi è stato svolto un lavoro a stretto contatto con il fornitore dei servizi esterni per:

• svolgere la progettazione iniziale, con definizione dei requisiti e delle specifiche tecniche ma anche per pensare in termini funzionali rispetto alle esigenze dell’utente in modo da costruire un design di servizio mirato e avanzato rispetto alle esigenze degli utenti tipo (personas) già raccolte nelle fasi precedenti del progetto imprenditoriale;
• realizzare un’App mobile multi piattaforma (android e iOS) testata e validata in laboratorio sulla base del documento di specifiche tecniche e funzionali della prima fase ed eseguire dei test per la validazione del software sviluppato;
• I test sono stati estesi su utenti reali e target che hanno fornito ulteriori feedback per la validazione del modello di servizio offerto.

Durante il progetto si è lavorato sulla semplicità di utilizzo del sistema di data-entry necessario all’affinamento dei metodi di AI e sulla capacità di predizione della funzionalità AI della fenofase della vite, per agire sulle capacità di predizione del modello DSS rispetto alla patologia della vite.