vineIArd-Sistema di supporto decisionale (DSS) per la diagnosi, il monitoraggio e la gestione di flavescenza dorata e mal dell’esca in vigneto e in vivaio mediante piattaforme digitali
Tipologia/ENTE FINANZIATORE
Regionale
Programma di ricerca
Programma Regionale Piemonte F.E.S.R. 2021/2027 - Bando SWIch
Periodo
20/02/2026 – 19/08/2028
Responsabile
Prof. Davide Spadaro
Prof. Vladimiro Guarnaccia (partecipante)
Descrizione del progetto
Il progetto vineIArd intende sviluppare un innovativo sistema di supporto alle decisioni (Decision Support System, DSS) per la diagnosi precoce, il monitoraggio e la gestione di due tra le principali malattie della vite: flavescenza dorata e mal dell’esca. L'obiettivo è mettere a disposizione della filiera vitivinicola strumenti innovativi in grado di individuare tempestivamente le piante infette, anche prima della comparsa dei sintomi visibili, migliorando l'efficacia degli interventi di contenimento e contribuendo a una gestione più sostenibile dei vigneti.
Il sistema integrerà tecniche di rilevamento spettrale, elaborazione digitale delle immagini, intelligenza artificiale e una piattaforma diagnostica basata su tecnologia Lab-on-Chip (LoC). L'analisi di immagini consentirà di riconoscere e georeferenziare le piante infette direttamente in vigneto, mentre il sistema LoC sarà impiegato per la diagnosi precoce sul materiale di propagazione nella filiera vivaistica e per confermare i risultati ottenuti dalle analisi di immagini.
Le diverse tecnologie saranno integrate in un unico sistema di supporto alle decisioni basato su dataset di immagini annotate, capace di fornire informazioni utili per il monitoraggio continuo dei vigneti e dei vivai, registrare le operazioni su una piattaforma geo-informatica e supportare viticoltori e tecnici nell'adozione di interventi tempestivi e mirati.
Obiettivi specifici del progetto
- Sviluppare un sistema di supporto decisionale (DSS) per la diagnosi, il monitoraggio e la gestione della flavescenza dorata e del mal dell'esca in vigneto e in vivaio
- Realizzare un sistema di diagnosi precoce basato sull'analisi di immagini multispettrali e sull'intelligenza artificiale, in grado di individuare piante infette anche in fase asintomatica
- Sviluppare una piattaforma diagnostica Lab-on-Chip (LoC) per il rilevamento biomolecolare rapido della flavescenza dorata e dei principali patogeni responsabili del mal dell'esca
- Integrare dati provenienti da imaging, sensori di campo, analisi biomolecolari e georeferenziazione in un'unica piattaforma digitale a supporto delle decisioni
- Validare i sistemi diagnostici sviluppati in condizioni reali di vigneto e nella filiera vivaistica
- Migliorare la tempestività degli interventi fitosanitari, contribuendo al contenimento delle malattie e a una gestione più sostenibile del vigneto
Attività principali
- Produzione e caratterizzazione di materiale vegetale sano e infetto per lo sviluppo e la validazione delle tecnologie diagnostiche
- Caratterizzazione delle firme spettrali associate alla flavescenza dorata e al mal dell'esca
- Sviluppo e ottimizzazione dei protocolli di diagnostica molecolare (LAMP, qPCR) e della piattaforma Lab-on-Chip
- Progettazione e sviluppo di sensori, camere multispettrali e di un rover autonomo per il monitoraggio in vigneto
- Sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale per l'elaborazione delle immagini e il riconoscimento precoce delle piante infette
- Realizzazione della piattaforma DSS per l'acquisizione, l'integrazione, la georeferenziazione e la visualizzazione dei dati
- Validazione del sistema integrato in vigneto e nella filiera vivaistica in condizioni operative reali