project - EIP-AGRI Operational Group
FLAV.I.A - Control of Flavescence dorée by means of Artificial Intelligence
FLAV.I.A - Lotta alla Flavescenza dorata attraverso mezzi di Intelligenza Artificiale
Activities
WP1 ATT1 - COORDINATION
Establishment of the project group and maintenance of relationships between partners as established in the Internal Regulations with the conduct of 3 official meetings.
WP2 ATT1-FEASIBILITY STUDY
Bibliographic research on the state of the art in the monitoring and automatic recognition of flavescence dorée symptomatology.
Preliminary field data collection for the testing of some technological solutions based on the recognition of symptomatology through Artificial Intelligence.
Data collection on the presence of the insect for the purpose of implementing Scaphoideus Titanus modeling.
WP3 ATT1 - OPERATIONAL GROUP ACTIVITY PLAN
Implementation of an action plan for the future project of the Operational Group identifying which knowledge/tools could be used/improved to meet the project's needs.
WP4 ATT1-DISSEMINATION
Dissemination of the project to wine-producing companies, in particular to opinion leaders in the sector, to consortia, to wineries, to technicians and consultants, up to reaching students of agricultural institutes.
Creation of a website and social media pages.
Realisation of a dissemination event held at the Susegana headquarters of CREA on March 26, 2025.
Activities
WP1 ATT1 - COORDINAMENTO
Costituzione del Gruppo di progetto e mantenimento dei rapporti tra i partner come stabilito nel Regolamento Interno con svolgimento di 3 incontri ufficiali.
WP2 ATT1- STUDIO DI FATTIBILITA’
Ricerca bibliografica sullo stato dell’arte in materia di monitoraggio e riconoscimento automatico della sintomatologia della Flavescenza dorata.
Raccolta dati preliminare in campo per il testing di alcune soluzioni tecnologiche basate sul riconoscimento della sintomatologia mediante Intelligenza Artificiale.
Raccolta dati sulla presenza dell’insetto al fine dell’implementazione di modellistica di Scaphoideus Titanus.
WP3 ATT1 - PIANO DELLE ATTIVITA’ DEL GRUPPO OPERATIVO
Implementazione di un piano di azione per il futuro progetto del gruppo operativo per individuare quali conoscenze/strumenti da utilizzare/migliorare per rispondere alle esigenze del progetto.
WP4 ATT1 - DIVULGAZIONE
Diffusione del progetto alle aziende vitivinicole, in particolare agli opinion leader del settore, ai consorzi, alle cantine, ai tecnici, ai consulenti, fino a raggiungere gli studenti degli istituti agrari.
Realizzazione di un sito web e delle pagine social.
Svolgimento di un evento divulgativo presso la sede di Susegana del CREA il 26 Marzo 2025 .
Additional information
Il progetto FLAV.I.A. pone come obiettivo del futuro progetto operativo lo sviluppo e la validazione in campo di soluzioni tecnologiche d’avanguardia, basate sull’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (I.A.), che permettano di migliorare la gestione della flavescenza dorata.
In particolare, i sistemi che si intende valutare in questa fase preliminare mirano al riconoscimento automatico dei sintomi della malattia e dell’insetto vettore nei suoi vari stadi di sviluppo, nonché alla modellazione del suo ciclo di vita, elaborando i dati ottenuti sia tramite sensori statici (installati in campo) che dinamici (posizionati su mezzi mobili o utilizzati da un operatore).
Project details
- Main funding source
- CAP Strategic Plans 2023-2027 for Operational Groups
- Additional funding source
- No additional funding source
- Project contribution to EU Strategies
- Reducing the overall use and risk of chemical pesticides and/or use of more hazardous pesticides
- Territorial scope
- National
Budget information
Ressourcen
Links
Audiovisual materials
1 Practice Abstracts
The use of AI can simplify the identification of Flavescence dorée-diseased plants for their removal, and the recognition of the vector, which would allow for more sustainable insecticide control.
Automatic recognition of Flavescence dorée symptoms and their digital mapping will optimize the necessary plant removal interventions, particularly in cases where the symptom can be recognized very early by the technology.
Automatic insect recognition, on the other hand, can be achieved for adults on chromotropic traps integrated with cameras and, in the case of juvenile stages, by collecting images via smartphone of specimens present on vine shoots, allowing for rapid monitoring of large areas, correct positioning of insecticide treatments, and verification of their effectiveness.
Finally, insect phenology modeling will allow for advance planning of the correct positioning of treatments and for conducting surveys at the most appropriate times (avoiding the cost of multiple and unnecessary observations, and reducing the number of insecticide applications).
L’utilizzo della I.A. può rendere più semplice l’individuazione delle piante malate di Flavescenza dorata al fine della loro eliminazione, e il riconoscimento del vettore, che permetterebbe una lotta insetticida più sostenibile.
Il riconoscimento automatico dei sintomi della Flavescenza dorata e la loro mappatura digitale permetteranno di ottimizzare i necessari interventi di estirpo delle piante, in particolare nel caso in cui il sintomo possa essere riconosciuto molto precocemente dalla tecnologia.
Il riconoscimento automatico dell’insetto, d’altro canto, potrà avvenire per gli adulti su trappole cromotropiche integrate con telecamera e, nel caso degli stadi giovanili, con la raccolta di immagini tramite smartphone degli esemplari presenti sui polloni delle viti, permettendo di monitorare in breve tempo ampi territori, posizionare correttamente i trattamenti insetticidi e verificarne la loro efficacia.
Infine la modellistica sulla fenologia dell’insetto permetterà di pianificare in anticipo il corretto posizionamento dei trattamenti e di effettuare i rilievi nei momenti più idonei (evitando il costo di osservazioni multiple e inutili, e diminuendo il numero delle applicazioni insetticide).
Contacts
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