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La crescente disponibilità di una sensoristica tecnologicamente avanzata in grado raccogliere varie informazioni lungo tutti gli anelli della filiera agroalimentare, permette oggi di affrontare le problematiche legate alla diagnosi, previsione e miglioramento delle filiere, con un approccio strettamente basato sui dati (data driven). La metodologia data science che verrà utilizzata, prevede un team multidisciplinare (informatici, statistici, esperti dell’agroalimentare) in grado da un lato di formulare i problemi, ipotizzarne le cause e validare le soluzioni e, dall’altro, di studiare i dati mediante specifici algoritmi. Il progetto intende applicare la logica data driven a 3 filiere produttive (kiwi, pero e spinacio) messe a disposizione dalle imprese aderenti al progetto, complete della sensoristica necessaria per la rilevazione di dati in tempo reale. Per la raccolta dei dati e per le analisi, si utilizzerà una piattaforma tecnologica general purpose per Big Data. Agro.Big.Data.Science, risultato del progetto, sarà il punto di approdo per lo sviluppo di soluzioni specializzate per il dominio agroalimentare e si propone i seguenti obiettivi: (a) la soluzione di problemi specifici delle tre filiere prese in considerazione; (b) la validazione della metodologia data driven sulle filiere agroalimentari; (c) la verifica della maturità e il miglioramento dei sistemi IoT già a disposizioni sulle filiere; (d) l’ingegnerizzazione di una piattaforma Big Data specifica per il settore agroalimentare, flessibile e utilizzabile anche da filiere diverse da quelle considerate nel progetto. La piattaforma Agro.Big.Data.Science al termine del progetto, presenterà un livello di TRL 9. Oltre a elaborare dati raccolti dalle singole filiere produttive (di carattere privato), il sistema sfrutterà anche dati ed informazioni provenienti da database pubblici (ad esempio, dati meteo e immagini satellitari) e restituirà elaborazioni di dati anche a consultazione pubblica (HUB regionale).