L'approccio metabolomico basato su NMR per stimare i profili chimici e sensoriali dell'olio d'oliva

E' possibile utilizzare l'IA per migliorare l'efficienza e la sostenibilità dei processi di produzione, manutenzione e raccolta delle olive. Algoritmi di Deep Learning come Convolutional Neural Networks per l'identificazione della cultivar e la classificazione delle malattie fogliari e la previsione dei raccolti con elevate accuratezze

La differenziazione fiorale si avvia diversi mesi prima dell’antesi e comprende due fasi: induzione, regolata da segnali endogeni e da accumulo di freddo invernale, e differenziazione morfologica. L'equilibrio dinamico tra genetica, fisiologia e ambiente

Gli olivi adulti forniscono un contributo comparabile a vigneti con inerbimento permanente, pur risultando inferiori a boschi. Tuttavia, rispetto a vigneti totalmente lavorati o aree arate, anche gli olivi garantiscono una riduzione apprezzabile della suscettibilità al dissesto