| TITOLO DESCRIZIONE | Sistema intelligente basato su IA e IoT per l'ottimizzazione dell'uso di acqua e fertilizzanti in agricoltura |
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| Ente | Università degli Studi di bari “Aldo Moro” |
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| Quale bisogno soddisfa | La soluzione risponde al bisogno di minimizzare lo spreco di acqua e fertilizzanti. Non si limita alla supervisione o al monitoraggio: è un vero e proprio “autopilota” per i processi di irrigazione e fertirrigazione, integrando rilevamenti di campo e attuatori intelligenti. Grazie a sensori IoT e dispositivi smart, il sistema regola automaticamente l’apporto di risorse in base alle esigenze rilevate, garantendo
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| Descrizione | La soluzione è un sistema intelligente che ottimizza l’uso di acqua e fertilizzanti in agricoltura, garantendo massima efficienza e zero sprechi. Grazie a una combinazione di intelligenza artificiale (AI), sensori IoT e un sistema DSS (Decision Support System), il sistema raccoglie dati in tempo reale su umidità, pH e macronutrienti del suolo, inviandoli a un algoritmo avanzato che determina quando e dove distribuire le risorse in modo preciso.
Gli attuatori IoT, come elettrovalvole e pompe, applicano automaticamente le decisioni ottimali, garantendo la corretta quantità di acqua e fertilizzanti senza eccessi. Le aziende agricole possono monitorare e controllare il processo attraverso una web app e un’app mobile, assicurandosi una produzione sostenibile e di qualità.
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| Numero Task | 9.2.1, 9.4.2, 9.5.1 |
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| Titolo Task | Integrating available data and creating new models, a codebook and a handbook for indicators and metrics, IoT-based data collection solutions, WOA |
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| Docente di riferimento | Danilo |
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| Caivano |
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| Email | Email nascosta; è necessario JavaScript. |
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| Target | Aziende agricole che operano nel settore della coltivazione orticola e florovivaistica in ambiente protetto.
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| Abstract grafico della soluzione |  |
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| Task leader | ENEA (9.2.1), Angelo Mariano, UNISI Simone Bastianoni (9.2.1), UNIFI (9.4.2) Alessandro Cidronali, ENG Giulia Antonucci (9.4.2), Stefano Chessa UNIPI (9.5.1) |
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| WP leader | Angelo Riccaboni (UNISI), Nicola Colonna (ENEA), Gianluca Brunori (UNIPI), Marco Gori (UNISI), Stefano Chessa (UNIPI) |
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| TRL iniziale | 5 |
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| TRL attuale | 7 |
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| TRL finale | 7 |