Competenza Multidisciplinare: Utilizzo di conoscenze consolidate in aree chiave come la previsione del rischio climatico, l’irrigazione di precisione e il monitoraggio della salute delle colture.
Integrazione dei Dati: Fusione di fonti di dati eterogenee in modelli avanzati, inclusi l’analisi microclimatica e la computer vision per la diagnostica in campo.
Interfacce Accessibili: Supporto allo sviluppo di interfacce conversazionali basate su LLM per migliorare l’accesso a conoscenze agricole complesse e ai sistemi di supporto alle decisioni (DSS).
Valore chiave: Progettato per supportare soggetti pubblici e privati nella prototipazione e validazione di soluzioni specifiche per il dominio Agrifood. dalla prototipazione iniziale e validazione fino allo scaling di specifiche soluzioni agrifood.
Esempi Pratici
Lo sviluppo di strumenti specializzati per il settore agricolo richiede l’integrazione di diversi dati ambientali e tecnici.
Questo servizio facilita, tra le altre attività:
- Irrigazione di Precisione: Servizi di supporto alle decisioni per l’ottimizzazione idrica tramite dati satellitari, sensori e meteo.
- Resilienza Territoriale: App per l’analisi del rischio climatico basate su dataset ambientali e agronomici.
- Consulenza Digitale: Piattaforme intuitive che integrano LLM e computer vision per il monitoraggio delle colture.
Case Study: Un fornitore di agricoltura digitale sviluppa uno strumento di consulenza user-friendly attraverso questo servizio. Integrando interfacce basate su LLM e modelli di computer vision, la piattaforma consente ai suoi utenti il monitoraggio delle colture e il rilevamento delle malattie in tempo reale.
