Principali benefici/opportunità per l'utilizzatore finale

a) Per quanto concerne le ricadute economiche, l’analisi dello storico dei dati di produttività e di performance dei vitigni permette una migliore organizzazione dell’impresa orientata ad una più elevata competitività di mercato. Gli innovativi strumenti utilizzati forniranno inoltre la possibilità di fruire di modelli predittivi in grado di spiegare l’influenza di diverse variabili circa la collocazione sul mercato dei vini, consentendo ad ogni attore della filiera di ottimizzare la programmazione della propria attività e riducendo il rischio di schock produttivi non previsti.

b) A livello ambientale, l’innovazione influenza prevalentemente la resilienza e la produttività delle vigne. L’analisi di variabili e parametri ambientali permette di comprendere come l’incremento di temperatura influenzi i vitigni; valutare la quantità necessaria di trattamenti in funzione delle caratteristiche climatiche ottimizzando il loro utilizzo con benefici ambientali evidenti ed individuare i territori più esposti a fenomeni di stress idrico, migliorando la loro resilienza e adottando misure specifiche.

c) Le ricadute in termini sociali sono connesse ad una migliore gestione organizzativa che permette alle aziende di controllare al meglio la propria attività e investire più tempo in innovazione e risorse umane. In aggiunta, la familiarizzazione con tecnologie connesse all’intelligenza artificiale e all’analisi dei dati, prepara gli attori ai cambiamenti futuri inevitabili. Infine, il Piano permette di innovare un settore in cui l’età media è piuttosto elevata e che spesso include operatori non aggiornati sulle nuove tecnologie.

Risultati descrittivi:

a) Messa a punto di un quadro chiaro e immediato della variazione delle rese e della qualità nel tempo del contributo relativo dei vitigni e delle performance dei vitigni stessi in termini di gradazione zuccherina e monte gradi;

b) Valutazione dell’impatto del cambiamento climatico su base ampelografica, produttività e, soprattutto, sulla tipologia di prodotto;

c) Valutazione delle tesi che tendono a ricondurre una “determinata tipologia di vino” ad una “determinata tipologia di suolo” e individuazione della combinazione ottimale suolo-clima

Risultati prescrittivi:

a) Rimodulazione della base ampelografica oppure dell’assemblaggio delle uve in base ad uno specifico target merceologico aziendale;

b) individuazione delle aree o territori che possono essere più facilmente esposti allo stress idrico estivo.

Risultati predittivi:

a) Modello prescrittivo/predittivo di stress idrico precoce senza la necessità di utilizzare sensori fissi in campo

b) Modello predittivo delle principali fasi fenologiche della vite (germogliamento, fioritura ed inviaiatura)

c) Affidabilità predittiva dei seguenti indici bioclimatici e paramentri: numero giorni, sommatoria temperatura massima giornaliera, radiazione solare cumulata, indice di Winkler, indice di Huglin e coefficiente idrotermico di Seleaninov per l’intero ciclo vegetativo e le sotto fasi specifiche della vite

L’obiettivo primario e generale del progetto BIG VITE è stato quello di strutturare e testare l’efficacia, nella filiera viti-vinicola, di un protocollo operativo che consentisse ai vari attori della filiera non solo di familiarizzare con lo strumento dei Big Data ma, soprattutto, di comprendere che le informazioni recuperabili da queste analisi possono portare a scelte aziendali più performanti e ad una gestione più sostenibile dell’impresa.

Il risultato finale che ci si attende da un’applicazione di Big Data è una innovazione “data driver”, ovvero generata dai dati, che porta ai seguenti output:

-    Risultati descrittivi

-    Risultati predittivi

-    Risultati predittivi