Sistemi digitali innovativi per lo sviluppo di filiere agricole e agroindustriali sostenibili

Il progetto ha creato e posto sul mercato strumenti e procedure avanzati che consentono di modellare le interazioni tra piante, suolo, clima e pratiche agronomiche.

Con la forza di modelli process-based sviluppiamo Digital Twin (DT), repliche digitali dei sistemi agrari, non semplici schematizzazioni della realtà, ma potenti strumenti di conoscenza che permettono di comprendere il presente e anticipare il futuro, riducendo l’incertezza dei risultati.

L’azienda ha sviluppato la Potential Crop Yield Analysis (PCYA) con cui decifrare la complessità dei terreni coltivati. PCYA è frutto dell’analisi di dati storici, principalmente immagini satellitari, indici di vegetazione e dati pedoclimatici.

L’output sono mappe che rivelano la variabilità dei suoli, il potenziale e la stabilità produttiva nel tempo e sono la chiave per definire le zone omogenee su cui girare i DT.

I DT, alimentati con dati di alta qualità e applicati per aree omogenee, sulla base delle informazioni fornite dalle PCYA, replicano dettagliatamente interazioni cruciali e dinamica dei sistemi biofisici. Con essi è possibile simulare rapidamente anni di coltivazione, passata o futura; oppure agire in tempo reale, guidando le pratiche agronomiche in base alla dinamica reale del sistema.

Il progetto ha dimostrato il valore dei DT sia per ottimizzare gli interventi durante la coltivazione, adattandoli alle condizioni reali, ai vincoli e agli obiettivi specifici, sia per tracciare strategie di lungo termine, capaci di sfruttare le reali potenzialità di piante e suolo, nelle condizioni climatiche più probabili.

PCYA e i DT sono il cuore della trasformazione agricola, non sono solo strumenti innovativi, ma un balzo epocale e una rottura con il passato nell’osservare, misurare e gestire i sistemi agricoli. Le simulazioni forniscono quantificazioni accurate anche su esternalità (negative o positive) delle attività agricole, servizi ecosistemici, emissioni di GHG, evoluzione del SOC

Costo: € 200.150,00
Finanziamento: € 120.090,00

Organismi di ricerca: Michigan State University Department of Plant, Soil and Microbial Sciences

Imprese: Micro, piccole e medie (PMI)