L’Intelligenza Artificiale è fatta di algoritmi con cui i sistemi IT e le macchine imparano in modo indipendente dall’esperienza, comprendono i dati acquisiti e agiscono di conseguenza.
Dall’integrazione tra AI e IoT nasce l’AIoT, l’Intelligenza Artificiale delle cose, che sta già trasformando il mondo dell’automazione e che sempre più lo innoverà. L’AIoT ha il potenziale per automatizzare le attività in precedenza svolte dalle persone, aumentando la produttività e consentendo una gestione più efficiente delle risorse energetiche, ormai da considerarsi a tutti gli effetti come materie prime.
L’evoluzione dei processi di trasformazione agroalimentare richiede oggi soluzioni digitali avanzate che integrino tecnologie intelligenti per ottimizzare la qualità del prodotto, ridurre i  costi operativi e minimizzare gli sprechi. Il progetto si propone di intervenire in modo strategico su tre ambiti critici  della filiera produttiva in un’azienda di trasformazione di prodotti orticoli, mediante l’adozione di tecnologie basate su intelligenza artificiale, sensoristica avanzata e architetture di elaborazione on-edge. Il progetto ha carattere prototipale e industrialmente applicabile, ed è pensato per costruire evidenze tecnologiche ed economiche circa l’efficacia di un modello di filiera agricola data-driven.
Il progetto mira, infatti, alla trasformazione digitale della produzione attraverso l’adozione di tecnologie avanzate in ambito Smart Factory, Demand Planning, manutenzione predittiva e tracciabilità di filiera. In particolare, si intende aumentare l’efficienza produttiva con sistemi real-time e modelli di intelligenza artificiale per l’ottimizzazione dei processi delle filiere agroalimentari, prevedendo anche l’uso di Knowledge-Based Systems e tecniche di Machine e Deep Learning.
Saranno sviluppati strumenti di previsione della domanda e monitoraggio delle spedizioni integrati con sistemi di tracking IoT e business intelligence. L’infrastruttura OT verrà potenziata per migliorare il monitoraggio degli impianti e abilitare la manutenzione predittiva, riducendo i costi e anticipando i guasti. Infine, sarà realizzato un sistema avanzato di tracciabilità e rintracciabilità, basato su motori di analisi intelligenti e profilazioni multilivello, per garantire visibilità completa e ottimizzazione dei flussi di filiera.
Il progetto nasce con l’obiettivo di innovare profondamente le fasi di trasformazione di una filiera  alimentare campione, intervenendo in ambiti ad alto impatto: il controllo qualità delle materie prime della trasformazione, e l’ottimizzazione dei processi di lavorazione attraverso l’analisi dei dati, 

•  la qualità delle materie prime al momento dell’ingresso in produzione. Verrà sviluppato un sistema prototipale basato su tecnologie di imaging nel vicino infrarosso, capace di stimare il contenuto di umidità interno dei vegetali in tempo reale. Tale soluzione consentirà di evitare la trasformazione di ortaggi in condizioni non ottimali, con un evidente beneficio in termini di qualità del prodotto finito e risparmio energetico.
•  integrazione di strumenti di intelligenza artificiale all’interno dei flussi gestionali e di produzione dell’azienda, con particolare riferimento all’analisi predittiva di guasti e anomalie nei processi. L’obiettivo è quello di superare i limiti degli approcci tradizionali e introdurre capacità decisionali più rapide e proattive.
  Attraverso questi interventi, il progetto intende costruire una base tecnologica solida per la fase di trasformazione agroindustriale del futuro, con un approccio sostenibile, intelligente e pienamente integrato ai processi esistenti.