Il task “Analisi di big data e sistemi di supporto alle decisioni per l’adattamento climatico dei sistemi agricoli e forestali” nasce dall’esigenza di sviluppare soluzioni innovative per migliorare la gestione e la sostenibilità delle attività agricole e forestali in un contesto di cambiamenti climatici.
Grazie all’uso avanzato di dati provenienti da sensori, tecnologie GNSS, machine learning e intelligenza artificiale, la nostra ricerca si concentra sullo sviluppo di strumenti all’avanguardia per:
Il monitoraggio preciso e in tempo reale delle macchine agricole
L’ottimizzazione dell’efficienza operativa
La manutenzione predittiva per ridurre fermi macchina e costi
Due progetti pilastro guidano questo impegno scientifico:
La classificazione automatica degli stati operativi delle macchine agricole, utilizzando esclusivamente dati GNSS, per una valutazione economica e affidabile del lavoro in campo.
Lo sviluppo di metodologie avanzate di rilevamento anomalie nei trattori, attraverso tecniche di deep learning e la generazione di anomalie sintetiche con modelli linguistici artificiali, garantendo manutenzione predittiva anche in condizioni di limitata disponibilità di dati reali.
Questi approcci innovativi supportano l’adozione di pratiche di agricoltura di precisione e contribuiscono a rendere i sistemi agricoli e forestali più resilienti e sostenibili di fronte alle sfide climatiche.
