Grazie all’utilizzo dell’AI (Deep learning) abbiamo dei modelli che descrivono, per determinate specie e cultivar, il fabbisogno nutrizionale e i parametri qualitativi legati alla maturazione. Stiamo costruendo una libreria di dati «spettrometrici» che alimentano un’applicazione in grado di fornire, in tempo reale all’agricoltore o al tecnico, i valori indicativi dei fabbisogni nutrizionali e l’andamento della maturazione delle diverse specie/cultivar. Questo garantisce un supporto alle decisioni in tempo reale, senza necessità di inviare campioni a laboratori di analisi con lunghi tempi di attesa per i risultati.