Il progetto mira a sviluppare soluzioni predittive per rilevare precocemente il momento in cui avviene la germinazione delle patate. Un鈥檃ccurata previsione di questo momento consente infatti di ottimizzare l鈥檜tilizzo di sostanze anti-germoglianti come l鈥橭range Oil 鈥� una soluzione naturale ma costosa 鈥� la cui efficacia dipende dalla sua applicazione almeno due settimane prima della comparsa visibile delle radici.
All鈥檌nterno del paper premiato, , viene proposto un approccio innovativo basato su tecniche di Machine Learning, che consente di prevedere la germogliazione usando segnali elettrofisiologici registrati dai tuberi mediante sensori.
L鈥檕biettivo 猫 fornire una previsione affidabile e tempestiva del giorno esatto di inizio della germogliazione, contribuendo cos矛 a migliorare la gestione post-raccolta e la sostenibilit脿 dello stoccaggio.
PRONTO 猫 finanziato da e realizzato in collaborazione con diverse imprese agricole e alimentari, tra cui Vivent Biosignals, UPL, Fenaco e Zweifel. Partecipano anche il centro di competenza della Confederazione e la Fernfachhochschule Schweiz, con il suo .