Il momento ottimale per la raccolta delle olive: lo dice l'intelligenza artificiale

Dopo più di tre anni di lavoro, il gruppo operativo Predic I giunge al termine. Questo consorzio, composto dall'Università di Jaén, Cetemet, Citoliva, Agro-Food Cooperatives dell'Andalusia e della Nutesca, ha sviluppato un sistema da prevedere in anticipo, - proprio alla fine della precedente campagna di raccolta - la quantità della prossima raccolta delle olive dei comuni di Jaén, Cordova e Granada.

Si tratta di un sistema esperto accessibile e di facile utilizzo da parte dell’utente, implementato in un’applicazione web, come spiegato nell’ultimo giorno dei risultati, tenutosi il 19 giugno, dove sono stati messi a punto i lavori del Gruppo Operativo.

L'agricoltore o il gestore dell'azienda che utilizza l'applicazione accede con un profilo specifico, in cui seleziona la previsione che ha bisogno di conoscere. È inoltre possibile esportare le informazioni nel formato desiderato o semplicemente visualizzare una rappresentazione grafica dei risultati.

La metodologia si basa su uno studio grande, cioè le province di Jaén, Cordoba e Granada sono state selezionate e le previsioni del raccolto sono state fatte a livello comunale. D'altra parte, cinque aziende agricole sono state selezionate in ciascuna delle suddette province, aggiungendo così un totale di 15 aziende agricole, tutte con caratteristiche simili in termini di tipologia di olive. In questo caso, oliveti tradizionali e con la varietà Picual.

Secondo Francisco Ramon Feito, professore presso l’Università di Jaén e coordinatore tecnico del progetto, il modello sviluppato da Predic I si basa sull’intelligenza artificiale e sugli algoritmi di precisione. In particolare, l'algoritmo SVM è stato utilizzato con Kernel Lineal e Gausian, il primo è quello che fornisce la massima precisione predittiva. Inoltre, l'integrazione degli indici di vegetazione nel modello migliora la previsione della produttività dell'olivo. Questo perché una migliore diagnosi dello stato di piantagione contribuisce a una buona previsione precoce della sua produzione.

Sono inoltre disponibili immagini satellitari, che sono essenziali per avere una tempestività sufficiente per coprire tutti i comuni delle province di Jaén, Cordova e Granada.

Il sistema sviluppato da questo gruppo operativo è anche in grado di evolversi, poiché il feedback di esso con le informazioni provenienti da nuove campagne genererà modelli predittivi sempre più efficienti e più adeguati a ciascun oggetto di studio di area, afferma Francisco Feito.

Ma, oltre alla previsione, questa tecnologia permette di consultare le produzioni storiche, per analizzare il comportamento dinamico della coltivazione nel tempo.