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Startup agritrech che integra dati multi-fonte (dati satellitari, meteo, sensori, immagini da droni, analisi del suolo, etc.) con analisi AI, attraverso un digital twin matematico del campo fruito attraverso un GIS.

Il nostro beachhead market è la viticoltura, ma la nostra soluzione, TERRAGRID, è nativamente scalabile ad altre cultivar.
Il nostro obiettivo è migliorare il margine di profitto e il punto di pareggio dell’agricoltore, combinando una maggiore produttività e una riduzione dei costi, lavoro e rischi, e fornire uno strumento di monitoraggio/simulazione e tracciabilità al tecnico/consulente, riducendo al contempo l’impatto ambientale attraverso azioni meno inquinanti.

Per un’agricoltura economicamente più sostenibile, in un ambiente meno inquinato e con prodotti più sani.

TERRAGRID, la nostra soluzione Agritech, ha un obiettivo congiunto: produttività + impatto ambientale. Mira a supportare gli agricoltori a combattere le conseguenze del cambiamento climatico, che ha già causato un calo di produttività del 21% in agricoltura, a causa di fattori quali l’aumento dello stress idrico/di temperatura e l’aumentata vulnerabilità agli agenti patogeni.

Attraverso un modello matematico (Digital Twin) del campo, innovativamente considerato come un sistema biologico complesso, e metodologie di data science, TERRAGRID consente il monitoraggio e simulazioni di scenario che alimentano un sistema di supporto alle decisioni.
Crea valore in termini di incremento delle prestazioni del campo, combinando maggiore produttività (in termini di aumentata salute delle piante) e minori costi e complessità (in termini di risorse, trattamenti chimici e lavoro).
Ciò avviene tramite un sistema di monitoraggio e analisi che integra fonti multiple (dati satellitari, sensori IoT, meteo, droni, analisi del suolo e biologiche, etc.) in un modello matematico del campo (digital twin) che ne apprezzi la complessità, tenendo però conto delle specificità del caso dell’utente che contestualizzano l’analisi. Progettato per fornire un sistema di early warning comprensibile basato su GIS e un DSS per eseguire simulazioni e analisi predittive AI per intraprendere azioni proattive informate, dove è necessario e quando è necessario, riducendo al contempo l’impatto ambientale attraverso azioni e output più sostenibili.

Il nostro obiettivo è migliorare il margine di profitto netto e il punto di pareggio dell’agricoltore (soprattutto medio/piccolo) e fornire uno strumento di monitoraggio/simulazione e tracciabilità al tecnico/consulente.

Downstream: Osservazione della terra
Upstream: Sistemi terrestri

Settori di applicazione: Ambiente, Agrifood

Finanziati e incubati da ESA e Lazio Innova c/o il Tecnopolo Roma.
Selezionati dall’ICE per rappresentare l’Italia, in un panel rappresentativo di startup, al prestigioso Salone Aerospace di Le Bourget, al Pollutec di Lione, al WAICF di Cannes, e saremo di nuovo a Parigi per il VivaTechnology.
Siamo rientrati nella Top10 green-tech del Climate Launchpad e al Latitude59.

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