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Nuove frontiere per la viticoltura da tavola grazie all’intelligenza artificiale. Ad aprirle, la ricerca e l’integrazione di alcune tecnologie avanzate che puntano ad agevolare le operazioni effettuate dai produttori in campo. Tra queste, il diradamento dei grappoli, pratica essenziale per garantire frutti uniformi, sani e ben sviluppati che spesso prevede metodi tradizionali costosi e poco efficienti.

Proprio a partire da questa operazione, un recente studio ha sviluppato un metodo innovativo basato per l’appunto sull’intelligenza artificiale che consente di automatizzare il processo di selezione degli acini da rimuovere, migliorando così la produttività e la qualità della produzione.

Diradamento dell’uva da tavola: perché è importante

L’uva da tavola, per essere competitiva sul mercato, deve rispondere a precisi criteri estetici e qualitativi. Il diradamento dei grappoli costituisce una pratica fondamentale che permette di ottimizzare la distribuzione delle sostanze nutritive, favorire la crescita uniforme degli acini ed evitare grappoli troppo ricchi che potrebbero favorire lo sviluppo di malattie fungine.

Tradizionalmente, questa operazione viene eseguita manualmente, ma comporta costi elevati e una certa variabilità nei risultati. L’automazione del processo mediante l’intelligenza artificiale potrebbe quindi rappresentare una svolta per il comparto.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel diradamento dell’uva

Condotto da un team di ricercatori delle Università cinesi di Taishan e dello Shandong sulla varietà di uva da tavola Shine Muscat, lo studio ha sviluppato un sistema basato su reti neurali profonde per identificare, all’interno di un singolo grappolo, gli acini che devono essere rimossi. La metodologia impiega il modello DeepLabV3+ migliorato, capace di segmentare con alta precisione le immagini dei grappoli e identificare gli acini in eccesso.

Tre le fasi principali in cui si articola il processo si articola. In primo luogo, utilizzando tecniche avanzate di visione artificiale, il sistema elabora le immagini per distinguere gli acini e i pedicelli. A questa segmentazione dei grappoli e degli acini fa seguito poi un’analisi fenotipica del grappolo per cui vengono valutati parametri come forma, colore e densità del grappolo al fine di determinare la sua configurazione ottimale. Infine, vi è la selezione dei grappoli che viene effettuata sulla base di criteri quali dimensioni ridotte, deformazioni o posizione sfavorevole all’interno del grappolo.

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Prestazioni del sistema e benefici per la viticoltura

Stando ai risultati ottenuti, il sistema ha una precisione media del 94,5%, con un tasso di richiamo del 78,8% e un punteggio F1 dell’85,8%. Ciò significa che il sistema è in grado di identificare con grande accuratezza gli acini da eliminare, riducendo la necessità di interventi manuali e migliorando la qualità complessiva del raccolto.

Accanto a questo, l’applicazione di questa tecnologia presenta diversi vantaggi che vanno dalla riduzione dei costi di manodopera legati all’impiego di operai specializzati a una maggiore efficienza e velocità. In più, la selezione guidata dall’intelligenza artificiale assicura una maggiore uniformità dei grappoli e di conseguenza una qualità omogenea, conforme agli standard di mercato.

Conclusioni e prospettive future

L’adozione dell’intelligenza artificiale in viticoltura apre nuove prospettive per un’agricoltura più sostenibile ed efficiente. Sebbene il sistema testato nello studio sia stato applicato a una varietà specifica di uva da tavola, i principi alla base del metodo possono essere adattati a diverse cultivar e condizioni di coltivazione.

Le future ricerche potrebbero concentrarsi sull’integrazione di questa tecnologia con macchinari robotici per realizzare sistemi di diradamento completamente autonomi. Inoltre, lo sviluppo di dataset più ampi e diversificati potrebbe migliorare ulteriormente l’affidabilità del modello, rendendolo adatto a una gamma più ampia di contesti produttivi.

L’intelligenza artificiale si conferma dunque uno strumento strategico per ottimizzare la gestione del vigneto, garantendo una produzione di uva da tavola di qualità superiore e riducendo al contempo i costi operativi.

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Ilaria De Marinis
©uvadatavola.com