In Spagna, ormai Paese leader in diversi settori della filiera olivicola-olearia, sta per essere completato il primo modello predittivo basato sull’Intelligenza Artificiale (IA) che permetterà a olivicoltori e frantoi oleari di prevedere il momento ottimale per la raccolta delle olive.

È il lavoro dei ricercatori di Citoliva, in collaborazione con le aziende Iteriam, PiperLab, Komorebi e Sensowave, che fa parte del progetto BeHTool, promosso dall’AEI del settore oleario INOLEO, gestito dal polo tecnologico, e finanziato dal Ministero dell’Industria, del Commercio e del Turismo spagnolo.

Per fare ciò, sono stati elaborati i dati climatologici sia dai satelliti Copernicus, sia dalle diverse stazioni meteorologiche sparse in tutta l’Andalusia, nonché i modelli di previsione climatica. 
Allo stesso tempo, hanno raccolto ed elaborato i dati storici di produzione dei diversi frantoi oleari  e le informazioni sullo stato fenologico e fitosanitario dell’olivo. Inoltre, hanno condotto una revisione completa della ricerca correlata per capire in che modo altri ricercatori hanno sollevato problemi simili.

Una volta interpretati questi dati, i ricercatori spagnoli sono riusciti a sviluppare un modello predittivo basato sull’Intelligenza Artificiale, che sarà in grado di mettere in relazione lo stato fenologico dell’olivo e il clima con la resa ottenuta dalla lavorazione delle olive.

Pertanto, se aggiornato con i dati, questo modello servirà a prevedere il momento migliore per la raccolta delle olive, indicando quale sarebbe la resa in caso di raccolta dell’oliva, ad esempio entro 5 giorni, 10 giorni, ecc.

In questo modo si può scegliere il momento migliore della raccolta con il quale si massimizza la qualità dell’olio di oliva in termini di quantità ottenuta da vergine ed extravergine, oltre che di resa quindi in termini di olio di oliva prodotto da ogni Qli di olive raccolte/molite.