Cosa è GHW

Il progetto GHW si colloca nell’area obiettivo A)“Rinnovo e capitalizzazione delle competenze distintive” in a quanto è finalizzato a migliorare le competenze tecniche, tecnologiche e gestionali delle imprese vinicole italiane per lo sviluppo e l’applicazione dei processi di innovazione lungo l’intera filiera, nonché a favorirne la capitalizzazione, al fine di conseguire uno sviluppo competitivo duraturo grazie alla protezione, all’industrializzazione e alla diffusione delle innovazioni prodotte. Il progetto contempla azioni di Ricerca Industriale e Sviluppo Sperimentale integrate e confluenti in un sistema gestionale avanzato tecnologico e biotecnologico innovativo, operante secondo standard certificabili, che aiuterà le imprese vinicole italiane di tracciare, analizzare ed intervenire in maniera oggettiva lungo le fasi della filiera per monitorare, preservare e migliorare i livelli nutrizionali e gli effetti salutistici del vino, dal trasporto della materia prima in cantina fino al consumo finale. La Sottoarea del bando a cui si riferisce il GHW è la A5) "Tecnologie, sistemi di produzione e prodotti destinati al miglioramento della qualità della vita (ambito chimico, biologico, nutrizionale)”.

Si tratta di un sistema di analisi e gestione totalmente Web based, a tutti i livelli aziendali ed in interconnessione con altre realtà esterne, da far applicare agli operatori interessati della filiera vitivinicola italiana, che - attraverso misurazioni ed accorgimenti innovativi lungo i vari processi, basati su sensori, microrganismi, enzimi, software e tecnologie assistite – sarà in grado di fornire dati qualitativi e quantitativi in una forma standardizzata secondo i protocolli sviluppati. Consentiranno al sistema GHW di elaborarli e di autoimparare nel tempo (grazie all’impiego delle tecniche di intelligenza artificiale, quali reti neurali e modelli fuzzy-logic), e di proporre alle imprese gli interventi preventivi o correttivi necessari per assicurare al mercato un prodotto più sicuro e con effettive ricadute positive sulla salute.

Il progetto pone a fondamento della proposta i risultati di numerosi studi scientifici secondo cui il vino, se consumato nelle giuste quantità, concorre al miglioramento della qualità della vita, in quanto è stato provato che riduce il rischio di malattie cardiovascolari, stimola le difese immunitarie, rallenta l’invecchiamento cerebrale e riduce l'incidenza di malattie neurodegenerative come l'Alzheimer ed il Parkinson. Esso, inoltre, risulterebbe particolarmente attivo contro l’Helicobacter pilori (batterio che provoca ulcere e che è fattore di rischio di carcinoma e linfoma gastrico) e, secondo alcune recenti ricerche della nutrigenomica, è capace – almeno quello rosso - di prevenire il diabete di tipo 2 e di tenere a bada il colesterolo.

Tuttavia, se gli effetti positivi del vino sono oramai riconosciuti nel mondo della ricerca scientifica, è altrettanto vero che nessuna impresa ha saputo fino ad ora tramutare tali fattori in altrettante leve competitive per lo sviluppo sui mercati, accusando anzi un contraccolpo in questi ultimi anni, dovuto alla campagna anti-alcool, che ha finito con l’incidere negativamente sulla dinamica dei consumi. E se a tale contraccolpo aggiungiamo quelli che potranno derivare dalle modifiche regolamentari introdotte con la nuova OCM sul vino (piuttosto favorevoli ai paesi del Nord Europa nei quali manca una tradizione della pratica vitivinicola), ne discende che il “made in Italy” ha bisogno di trovare sistemi innovativi per difendere ed elevare la propria competitività a livello internazionale, cogliendo a pieno le tendenze di innovazione più promettenti nel settore alimentare, costituite dai c.d. “sette pilastri” della Italian Food for Life (IF4L), che individuano classi rilevanti di temi (di cui la salute, la sicurezza e la qualità rappresentano priorità condivise), all’interno dei quali sono descritte le linee di sviluppo della ricerca e di test delle applicazioni derivate più rispondenti alle esigenze del mercato.

Il progetto GHW intende puntare proprio su questo, valorizzando gli aspetti più significativi del vino italiano, e cioè la sua qualità, intrinseca e percepita, le proprietà nutrizionali, il contenuto emozionale, la possibilità di preservare e comunicare in maniera oggettiva la sicurezza del prodotto e le sue effettive proprietà salutistiche. E lo intende fare ricercando e sviluppando lungo l’intera filiera una serie di soluzioni, basate su sensori, biosensori, microrganismi antagonisti, enzimi, le cui pratiche e i cui risultati vadano a confluire in tempo reale in un sistema tecnologico integrato (il “Grape & Health Wine”), in grado di indicare al consumatore il vino “migliore” e di suggerire alle imprese della filiera quando e come intervenire per migliorare la qualità dei propri prodotti e sottoprodotti, supportandole nella cooperazione finalizzata al miglioramento degli aspetti nutrizionali e di sicurezza alimentare delle produzioni (dagli interventi migliorativi della materia prima ai processi di trasformazione e conservazione del vino), riuscendone a certificare i processi (anche da remoto) secondo standard di qualità, tracciabilità e rintracciabilità.

In tal modo, il sistema riuscirebbe ad informare sulle reali ed effettive proprietà nutrizionali e salutistiche dello specifico vino contenuto nella bottiglia acquistata, registrando nel sistema anche il giudizio del consumatore finale, attraverso l’inserimento dello stesso nella piattaforma web, associato al codice riportato sulla bottiglia (rivelatore di tutti i dati chimico-fisici rilevati lungo il processo di filiera tracciato).

In conclusione il progetto GHW intende sviluppare soluzioni tecnologiche innovative che rispondono ai seguenti temi progettuali:

  • Sviluppo di soluzioni innovative per l’aumento della biodisponibilità di specifici componenti nutrizionali;
  • Miglioramento dei fattori biologici delle matrici alimentari coinvolte nei meccanismi di resistenza patogeni;
  • Sviluppo di componenti innovative dei prodotti alimentari funzionali al miglioramento della salute umana;
  • Sviluppo di soluzioni innovative per la produzione di enzimi migliorati, derivanti da coprodotti, sottoprodotti e residui alimentari;
  • Applicazioni di tecnologie nutri genomiche per lo sviluppo di componenti bioattive delle diverse matrici alimentari;
  • Applicazione di componenti capaci di influenzare i meccanismi di regolazione cellulare a livello dei sistemi cognitivo e neurologico.

Descrizione del progetto

DecaVelta System

Consiste nella realizzazione e gestione nel tempo di un sistema di controllo integrato delle attività colturali ed industriali relative alla produzione vitivinicola attraverso il monitoraggio delle variabili climatiche, patologiche, nutrizionali, fermentative e comunque di variabili che incidono o possono influire o influenzare il processo produttivo qualitativo.

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Non solo Viticotura

DecaVelta è il frutto di un progetto nato come Agriveltha, che la DECA SPA in collaborazione con Telecom Italia Spa ed il CRA (Consiglio Nazionale per la Ricerca e la Sperimentazione in Agricoltura) ha realizzato nel 2006.

Un servizio altamente tecnologico in grado di far fronte alle sempre più pressanti esigenze di rinnovamento e competitività delle imprese agricole nella logica dell’eco-sostenibilità.


Questo sistema inizialmente applicato in viticultura, con DecaVelta diviene applicabile a tutti i settori dell’agricoltura e non solo a quello delle vigne (dove è stato già ampliamente usato).

Grazie al suo controllo integrato, basato su applicativi software di Intelligenza Artificiale e sistemi hardware altamente evoluti è in grado di monitorare le variabili fondamentali delle  produzioni agricole (variabili climatiche, idriche, patologiche, nutrizionali, ecc...) che hanno l’obiettivo di raggiungere e mantenere elevati standard qualitativi e quantitativi.

Oggi Decavelta garantisce una grande efficienza con effettivi risparmi.

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L'obiettivo DecaVelta

Obiettivo primario del progetto è quello di prevedere l’insorgenza di malattie quali peronospora e oidio e di contenere l’impiego dei fitofarmaci nella coltivazione della vite, consentendo alle aziende del settore:

  • * l’ottenimento di un prodotto qualitativamente migliore e quantitativamente inalterato,
  • * tenere sotto controllo le variabili che influenzano la qualità e quantità delle produzioni,
  • * ottimizzare gli interventi fitosanitari attraverso la valutazione delle condizioni favorevoli allo sviluppo dei patogeni in base alle quali verranno stabiliti i tempi di intervento,
  • * evitare i trattamenti tradizionali a turno fisso riducendo al minimo il numero di interventi,
  • * incrementare le conoscenze nell’ambito dello sviluppo delle patologie correlate a variabili di diverse tipologie,
  • * la riduzione dei costi,
  • * minimizzare l’inquinamento del suolo.
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Obiettivi immediati

Il progetto si propone di perseguire i seguenti obiettivi:

  • * Riduzione dell’utilizzo di fitofarmaci e pesticidi
  • * Aumento della risposta delle piante ai trattamenti
  • * Miglioramento della qualità finale del prodotto
  • * Riduzione dell’impatto ambientale dei residui dei fitofarmaci e dei pesticidi e trattamenti meno penalizzanti per il terreno in caso di monoculture
  • * Miglioramento ed ottimizzazione della gestione delle attività colturali
  • * Tracciabilità
  • * Rintracciabilità
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Obiettivi a lungo termine

Gli obiettivi a lungo termine possono riassumersi in:

  • * controllo di altre variabili (risorse idriche, nutrizionali, ecc.),
  • * estensione ad altri settori agricoli,
  • * l’applicazione di funzionalità di carattere gestionale (derivate da WELCOME2) con l’impiego di tecnologie informatiche d’avanguardia per rivoluzionare le filosofie di stoccaggio,
  • * gestione ed elaborazione delle masse dei dati, tali variabili, opportunamente elaborate, consentiranno di effettuare attività di forecasting ovvero previsione degli eventi.
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Steps da raggiungere

Il progetto si propone di perseguire i seguenti obiettivi:

  • * un prototipo del sistema di rilievo patologia “peronospora”
  • * l’installazione di centraline “meteo” per l’ acquisizione dei dati
  • * l’applicazione di software previsionale standard “Goidanich”
  • * previsioni mediante l’utilizzo di Reti Neurali artificiali (ANN artificial neural networks)
  • * verifica in campo e presso le aziende del sistema di acquisizione dati e formazione dell’utilizzatore da remoto.

Nell’ambito del progetto, nel biennio 2004-2005 sono stati realizzati, con la partecipazione di Telecom, dei Pirelli labs, di Università e di Istituti di Ricerca.

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Primi risultati misurabili

In particolare il prototipo ha consentito di ottimizzare e diminuire il numero dei trattamenti antiperonospora - Plasmopora viticola - (nella scorsa annata da 12 a 7 in caso di insorgenza di patologia – Veneto- e da 5 a 1 in caso di assenza di patologia –Lazio-), con un risparmio (costo del prodotto + costo della distribuzione) quantizzabile in 300/400 euro per ettaro.

Tutto ciò a prescindere dal minore impatto ambientale dovuto alla minore dose di prodotto distribuita.

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Stato dell'arte

Conclusa la prima fase prototipale il progetto DecaVelta si articola nei seguenti elementi ormai consolidati:
  • 1. CENTRALINE ADCON Telemetry di tipo radio o GSM.
    Tale centralina è composta di un’unità centrale con associate una o più unità secondarie in relazione alla tipologia del vigneto ed alla orografia del terreno.
  • 2. La centralina permette il monitoraggio con tempi minimi di intervallo di 15 minuti dei seguenti parametri ambientali: Quantità delle precipitazioni, Temperatura del suolo, Irraggiamento solare, Umidità atmosferica relativa, Velocità del vento, Direzione del vento, Temperatura atmosferica, Bagnatura fogliare, Umidità del suolo a cm 20, Umidità (II) del suolo a cm 40, Ulteriori dati di servizio quali: carica della batteria, alimentazione da pannello solare, stato della connessione
  • 3. Disponibilità di visualizzazione dei parametri via Internet sia su Workstation che su PC Palmare connesso via GPRS
  • 4. Software specifico di elaborazione statistica delle informazioni con implementati i principali algoritmi per la previsione dell’infestazione da Peronospora (Goidanich)
  • 5. Possibilità di esportare dal client Internet set di dati per ulteriori finalità, sia in formato Microsoft Excel che XML
  • 6. Nel corso dello sviluppo del progetto, appena saranno disponibili ulteriori informazioni storiche, si implementeranno delle funzionalità revisionali di patologie basati su modelli non lineari (Reti Neurali) Il sistema apprende autonomamente man mano che accumula risultati intermedi. Attraverso un rigoroso workflow che prevede: Invio Dati, Data Warehouse, Data Mart, Data Mining ed Intelligenza Artificiale, Procedure, Operazioni sul campo, si ottengono grafici previsionali che esplicitano le prestazioni offerte, in senso previsionale.

    Nel caso del software che verrà offerto per la prevenzione dell'infestazione da peronospora, non sarà complesso interagire con la Rete Neurale in quanto essa darà esclusivamente i dati relativi al possibile o non possibile rischio di infestazione.
    L'utente finale non avrà mai modo di doversi confrontare con la complessità delle reti neurali. Dovrà esclusivamente fruire delle loro capacità predittive.
    I dati possono essere visualizzati e/o immessi anche da un palmare.
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Gli sviluppi tecnologici nel campo della microelettronica e sensoristica, oltre che delle tecnologie di telecomunicazione, hanno aperto scenari applicativi interessanti per lo sviluppo di sistemi di monitoraggio di nuova generazione, le cosiddette Reti Distribuite di Sensori.
Si tratta sostanzialmente di reti di monitoraggio ad-hoc, concepite per la gestione di un numero anche molto elevato di sensori, distribuiti capillarmente e in modo poco invasivo (su territori anche molto estesi), in grado di fornire dati in continuo ed in tempo reale, completamente wireless, con bassi costi di investimento e gestione. Le principali caratteristiche del sistema realizzato da Pirelli – Telecom Italia sono:
* modularità e scalabilità
* flessibilità ed interoperabilità
* affidabilità
* raccolta dati in tempo reale e modalità wireless
* funzionalità di rete avanzate (plug&play dei sensori, autoriconfigurabilità, etc...)

Questa piattaforma tecnologica, di tipo general purpose, può essere “specializzata”, con sensoristica opportuna, adeguandola alle diverse esigenze applicative.
Grazie alla struttura modulare il sistema è inoltre facilmente aggiornabile in previsione di futuri upgrade sia a livello hardware che dei protocolli e degli standard utilizzati.
La elevata mole di dati messa a disposizione in tempo reale da questi sistemi, opportunamente gestiti ed elaborati, può abilitare innovativi strumenti operativi e gestionali (e relativi servizi) basati su informazioni ad elevato valore (derivante ad es. dalla integrazione con modelli previsionali e/o di supporto decisionale).

Applicazione per Monitoraggio Traffico

Lo stato dell’arte dell’hardware per il monitoraggio del traffico prevede l’utilizzo di dispositivi quali telecamere, radar, loop induttivi, sensori piezoelettrici ecc.
Questi sistemi presentano generalmente costi elevati e difficoltà di installazione, manutenzione e gestione, che di fatto ne impediscono una diffusione capillare limitando di conseguenza anche le potenziali ricadute in termini di quantità e qualità delle informazioni ad essi collegate.
I sistemi Pirelli/Telecom Italia, abbinando alla tecnologia delle Reti Distribuite, Sensori innovativi appositamente sviluppati, offrono la possibilità di disporre di sistemi per il monitoraggio del traffico in grado di restituire in tempo reale misure di elevata qualità, ma con bassi costi, consentendo di rendere più capillare ed efficace la raccolta dei dati di traffico con ricadute positive in termini di affidabilità ed efficacia dei modelli per la previsione e la gestione della mobilità.

Di seguito vengono descritte con più dettaglio le caratteristiche del sistema/sensori Pirelli/Telecom Italia. Il sistema proposto si articola su tre livelli:

Livello 1 (Sensori/ Attuatori)

Al livello più basso ci sono i “nodi sensoriali wireless”, installati sotto il manto stradale (es 5 cm profondità), che consentono di rilevare i parametri di traffico di interesse, quali velocità, conteggio e classificazione. Specifiche tecniche:

* Dimensioni: 9x8x10 cm (LxDxH)
* Package & Meccaniche: Tenuta totale (IP68), Resistenza ai carichi (4 Ton)
* Tecniche: Alimentazione a batteria,Trasmissione dati wireless, Capacità radio avanzate (es multihopping), Riconfigurabile da Remoto Lunga durata (fino a 5 anni)
* Funzionali: Monitoraggio Wireless & Real-time Conteggio Veicoli Misura Velocità Classificazione


Livello 2 (Centralina/Gateway)

I dati dei sensori sono trasmessi, in modalità wireless ed in tempo reale, ad una centralina a bordo strada, che ricopre diverse funzionalità: coordina e gestisce i sensori, fungendo da access point (con la possibilità di una ulteriore elaborazione dei dati stessi) e ne permette la trasmissione, sempre in tempo reale, a lungo raggio. Offre inoltre la possibilità di integrare praticamente qualsiasi tipo di sensoristica commerciale utilizzata con varie finalità (parametri meteo, sicurezza, inquinamento, etc...). Specifiche tecniche:

* Connessioni GPRS o Ethernet
* Riconfigurabile da Remoto o in locale
* Wireless a breve e lungo raggio
* Capacità radio avanzate (Network coordinator LAN)
* Batterie di Back-up con possibilità di alimentazione da pannello solare o rete 220 V
Specifiche funzionali:

* Gateway short range/long range
* Access Point/Sensors Hub
* Gestione sincronia rete per applicazioni Real-time
* Gestione Pug&Play sensori

Livello 3 (Network Manager)


Software di gestione della Rete Distribuita. Gestisce la rete di centraline e sensori e coordina la raccolta, archiviazione, validazione dei dati nel relativo database. Offre la possibilità di accesso a Clients esterni (via Web), implementando dei livelli di sicurezza e di gestione dei servizi offerti ai Cleints accreditati. Infine implementa anche del software di amministrazione della rete che consente la gestione completamente remotizzata per manutenzioni ordinarie e straordinarie (ad esempio upgrade software). Questo software può essere integrato in strutture di gestione già esistenti (es centrali operative) piuttosto che essere installato in maniera autonoma su PC.

Il livello di integrazione su cui si è puntato consente l’implementazione di un numero elevato di applicazioni verticali sfruttando la piattaforma “general purpose” e specializzandola esclusivamente e livello di sensoristica o software dedicato, con la possibilità di avere perciò un unico sistema integrato di controllo e gestione polifunzionale a bassi costi di investimento e gestione.

Intelligenza Artificiale basata su Reti Neurali

Nell’ambito della collaborazione con TELECOM Italia SpA, la D.E.C.A. Spa ha realizzato, nel campo delle tecnologie avanzate, il sistema IT di Data Management e Data Analysis di seguito descritto.
Il progetto DecaVelta pone le sue basi su innovative tecnologie di elaborazione delle informazione che derivano da studi di Intelligenza Artificiale. In particolare vengono estensivamente utilizzate Reti Neurali Artificiali (RNA), software capaci di elaborare in maniera non lineare grosse moli di informazioni producendo modelli di adattamento stimolo/risposta che realizzano modelli previsionali di fenomeni complessi. Tali modelli sono applicati per prevedere in maniera efficiente l’insorgenza delle patologie vegetali, riducendo e razionalizzando l’impiego dei formulati fitosanitari. Il minor impatto ambientale che ne deriva, oltre alla notevole minor incidenza sull’ecosistema, determina un evidente maggior ritorno economico alle aziende data la minore spesa sostenuta e la migliore qualità e sanità del prodotto con conseguente reale certificazione di filiera di più alto profilo.
Le RNA sono nate per simulare la struttura neurale del cervello umano, imitandone i meccanismi di apprendimento conosciuti, prevalentemente su base esperienziale. Il più frequente utilizzo delle RNA è l’apprendimento supervisionato. Sulla base dell’iterativa elaborazione di un data set confrontato con uno specifico output, è possibile, mediante operazioni computazionali parallele, correggere i parametri del modello per trovare relazioni tra i dati e quindi generare il corretto valore di output. In questo modo esse sono in grado di dedurre regole assai efficaci per risolvere problemi di tipo previsionale. Le RNA sono modelli matematici non lineari per definizione, ma non fanno, al contrario di tecniche come la regressione non lineare, alcun tipo di ipotesi sulla forma dei dati;
esse sono capaci autonomamente di identificare le interazioni fra variabili che devono invece essere specificate esplicitamente nei modelli statistici di regressione. Le RNA sono quindi adatte ad analizzare una variabile obiettivo/evento nel contesto di una forte non linearità dei dati in ingresso.

Utilizzo delle RNA in DecaVelta


I dati provenienti dal sistema DecaVelta vengono pre-elaborati mediante tecnologie di Sistema Esperto e Statistiche che permettono di implementare segnalazioni di malfunzionamenti e guasti ai sensori e/o alle RTU e successivamente elaborati con Techiche di Intelligenza Artificiale, specialmente RNA ed Algoritmi Genetici.

Dopo due anni di sperimentazioni le nostre RNA si sono dimostrate in grado di segnalare correttamente le infezioni realmente verificatesi, di non dare mai falsi negativi (assenza di segnalazione di pericolo con infezione in atto) e, soprattutto, di avere prestazioni migliori di quelle espresse dai modelli matematici comunemente in uso in viticoltura.
Tutti gli studi sin qui compiuti nel contesto di questo progetto sono stati oggetto di numerose pubblicazioni in congressi internazionali di rilevanza nel settore agronomico.

Principali pubblicazioni del progetto


A Neural Network based forecasting model for Plasmopara viticola infection allows also to manage changes introduced by the new climate scenario: a two years study (R. Bugliosi, G. Spera, A. La Torre, L. Campoli) Congrès sur le Climat et la Viticulture - Zaragoza (ES) - 10-14 aprile 2007

Advanced use Artificial Intelligence of Techniques on Viticulture for the reduction of Plant Protection products use. Realization of a Forecasting Model for Plasmopara Viticola Infection (R. Bugliosi, G. Spera, A. La Torre, L. Campoli) XXIX World Congress of Wine and Vine, Logroño, Spain, June 2006

Artificial Intelligence approach with the use of Artificial Neural Networks for the creation of a forecasting model of Plasmopara vitivola infection (R. Bugliosi, G. Spera, A. La Torre, L. Campoli, M. Scaglione) 58th International Symposium on Crop Protection, Gent, Belgium, May 2006

Borgo Scopeto

picture Borgo Scopeto svolge un’attività che mira ad ottenere prodotti al vertice della qualità, raggiunta con tecniche produttive meticolose e di tipo artigianale, ma rivela tuttavia una mentalità moderna nella gestione, efficiente e capace nei rapporti commerciali. Sono passati più di trent’anni dai primi filari di vigne e dalle prime esperienze di cantina. Borgo Scopeto, in questo tempo, cresciuta nel rispetto della tradizione del Chianti Classico, e dei differenti terroir del comprensorio, ha saputo esaltare i propri vini con spirito creativo e voglia d’innovazione, esprimendo il massimo rigore qualitativo. Proprio per questo, i vini di Borgo Scopeto sono stati adottati dai più famosi ristoranti del mondo, serviti negli incontri internazionali e nelle cene ufficiali di Stato.

Bossi Fedrigotti

picture L'azienda ha sede a Rovereto ed è costituita da 40 ettari di vigneto divisi in tre principali tenute sui due lati dell'Adige, cioè Maso San Giorgio (Rovereto), Fojaneghe (Isera e Mori) e Sant'Antonio (Pomarolo). I terreni sui quali crescono i nostri vigneti vanno dal basaltico di origine vulcanica al morenico calcareo e all' alluvionale del fondovalle, secondo una gamma di caratteristiche davvero unica. Le vigne, sia quelle a frutto nero come Cabernet Frank e Sauvignon, Merlot, Teroldego e Marzemino, che quelle a frutto bianco come Chardonnay, Traminer aromatico, Pinot grigio e Moscato giallo, si coltivano ancora in prevalenza con il sistema della pergola trentina.


Cantina Cerveteri

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La Cantina Cerveteri è una cooperativa composta da circa 750 famiglie di viticoltori, e rappresenta una realtà di enorme importanza socio-economica per la Regione Lazio. Sorta nel 1961, ad opera dell'allora Ente Maremma, in pochi anni di attività ha creato un marchio di qualità, conquistando rilevanti spazi nel mercato vinicolo regionale, nazionale ed estero.


Cantine Co.Pro.Vi.

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Nel 1950 nasceva nel comune di Velletri, grande centro vitivinicolo del Lazio, e più specificatamente del comprensorio dei Castelli Romani l’azienda Co.Pro.Vi. –Consorzio Produttori Vini di Velletri. Poiché la nascita e lo sviluppo del Co.Pro.Vi. sono strettamente legate alle origini e alle vicende storiche della vitivinicoltura di Velletri, è necessario e doveroso accennare, se pur brevemente, a tali eventi per meglio capire l’importanza che il Co.Pro.Vi. ha avuto ed ha per la commercializzazione sia sui mercati nazionali che esteri del vino d.o.c. “Velletri” e “Castelli Romani”.


Donnafugata

picture Donnafugata nasce in Sicilia da una famiglia che ha sempre creduto nelle straordinarie potenzialità enologiche della propria terra e che conta 150 anni di esperienza nel vino di qualità. Giacomo Rallo e la moglie Gabriella, convinti che per crescere e migliorare bisogna sempre essere aperti al cambiamento, nel 1983 danno vita ad un nuovo progetto produttivo: Donnafugata. Un’avventura che prende l’avvio dalle storiche cantine di famiglia a Marsala e dalle vigne di Contessa Entellina nel cuore della Sicilia occidentale, per approdare anche sull’isola di Pantelleria. Ai genitori si affiancano i figli, José ed Antonio, e l’azienda accelera il passo sulla strada della Qualità Estrema: un progetto che punta alla cura dei particolari dando luogo a scelte imprenditoriali che perseguono obiettivi sempre più avanzati. E per il futuro? I piccoli Gabriella e Ferdinando stanno già facendo una “full immersion” nell’uva di famiglia.


Due Antichi Casali - Pinci

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Sui 21 ettari di vigna, nei comuni di Albano Laziale e Marino, sono coltivati vitigni D.O.C. Colli Albani e D.O.C. Castelli Romani; nell'azienda sono presenti 10 qualità di vitigni: Malvasia di Candia, Malvasia del Lazio, Bellone, Greco, Montepulciano, Sangiovese, Merlot, Cabernet Sauvignon, Chardonnay. Le uve, raccolte in piena maturazione, vengono avviate alle fermentazioni controllate dopo una soffice spremitura. Le attente operazioni di cantina e la stabilizzazione a freddo concorrono alla formazione di un vino schietto, fine e pieno di sapori.


Grotta del Sole

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Nel 1992 la famiglia Martusciello decide di dare il via ad un vero e proprio lavoro di ¨archeologia enologica¨, per riscoprire e valorizzare alcuni antichi vitigni autoctoni quasi dimenticati, come la Falanghina e il Piedirosso dei Campi Flegrei, l`Asprinio dell`Agro Aversano, il Gragnano e il Lettere.


Mezzacorona

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Fondata nel 1904, è una delle prime associazioni fra produttori nate in Italia. Comprende 2.400 ettari di vigneto (in Trentino e in Alto Adige), per una produzione annua di 300.000 quintali d'uva. Tutti i vigneti sono coltivati secondo sistemi di "produzione integrata", il cui obiettivo è ottenere prodotti sempre più naturali, nel rispetto dell'equilibrio biologico della natura.


Moncaro

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La Moncaro si è sempre caratterizzata per il suo forte radicamento al territorio della Regione Marche ed al suo ambiente. È forse per questo che la Moncaro si sente espressione della cultura delle Marche: ne è nel cuore e ne rappresenta il cuore. Come in altre realtà di questa Terra, c'è il forte desidero e la voglia di svelarne finalmente le bellezze e la bontà dei suoi prodotti. Moncaro ci crede: ci deve essere il modo per farsi conoscere, parlando al mondo ma senza "urlare": facendo qualità e servizio, ma con personalità e stile.


Terredora

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Terredora dal 1978 è protagonista del Rinascimento vitivinicolo in Campania. Introducendo nella coltivazione dei millenari vitigni autoctoni moderne innovazioni, conoscenze tecniche e uomini portesi valorizzarne il suo futuro, l'azienda ha promosso il ritorno della viticoltura campana alla sua più antica e qualificata tradizione. Con 120 ettari di vigna in proprietà, è, oggi, in Campania la più importante ed estesa azienda viticola dove la vigna è coltivata con le più attente tecniche di allevamento e con la costante ricerca del perfetto equilibrio con l'ambiente.


Tizzano

picture L' Azienda Agricola Tizzano si estende per 230 ettari, di cui 35 a vigneto specializzato, sulle prime colline bolognesi sovrastanti Casalecchio di Reno. Il suo terreno, esposto a mezzogiorno ed il clima asciutto, soleggiato e ventilato di queste colline sono elementi ottimali per la coltivazione della vite, che veniva certamente già praticata nel 1500, e probabilmente fin dai tempi dei Romani come testimonia Plinio il Vecchio nella sua "Naturalis Historia". Nell'Azienda, al centro di un vasto e rigoglioso parco, sorge villa Marescalchi, residenza per secoli dellla nobile ed illustre famiglia bolognese, i cui intensi legami con la Francia ed allestite cantine idonee alla conservazione ed all'invecchiamento in legno. Oggi i fratelli Visconti di Modrone, eredi della famiglia Marescalchi, conducono con criteri moderni ma nello stesso tempo legati alla tradizione, l'attività agricola ed enologica con la collaborazione del sig. Gabriele Forni e la consulenza enologica di Giambattista Zanchetta. I vitigni tradizionalmente francesi nonchè il vitigno autoctono Pignoletto, vengono curati meticolosamente, le operazioni di vendemmia vengono condotte manualmente, mentre le tecniche più avanzate di lavorazione delle uve consentono l'ottenimento di un risultato di grandissima qualità e prestigio.


Torre Gaia

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Torre Gaia è una delle più importanti realtà regionali del settore vitivinicolo. Fu fondata agli inizi del 1900 dal dr. Federico Perlingieri che costituì una delle prime società di capitali della provincia di Benevento, la Società Agricola Sannite S.p.a., tuttora proprietaria della tenuta. L’Azienda è ubicata a Dugenta, provincia di Benevento ed ha un’estensione di circa 113 ettari compresi nel territorio del Sannio Beneventano, in una zona di antica tradizione vitivinicola.


Vigna S.Elena

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Nel 1997 la famiglia Gozzi entra in contatto con Vigna Sant'Elena a seguito del rapporto di consulenza avviato con i Monaci Basiliani dell'Abbazia Greca di San Nilo di Grottaferrata dal papà della titolare, l'Agronomo Dott. Annibale Gozzi, ma solo sei anni dopo la prenderà in affitto. L'azienda Vigna Sant'Elena si estende complessivamente per Ha 19.11.00 in unico corpo fondiario ripartito in più appezzamenti omogenei dal punto di vista colturale.

Presentazione di AgriVeltha a Enovitis in Campo 2008

27-28 Giugno 2008 - Azienda Falesco - Montecchio (Terni) Deca partecipa alla manifestazione Enovitis in campo, presentando AgriVeltha, il servizio di prevenzione delle patologie fungine della vite.

Presentazione di AgriVeltha a Enovitis 2007

13-17 Novembre 2007 - Milano, Enovitis - pad. 24 stand M22


Presentazione di AgriVeltha allo SMAU 2007

17-20 Ottobre 2007 - SMAU - pad. 24 stand A02 (all'interno del Telecom ICT Campus)

Convegno: Agriveltha "Alta tecnologia e telecomunicazione per la lotta alle fitopatologie della vite"


31 Marzo 2007 Ore: 09.00/13.00 - Vinitaly - 1° p. Palaexpo - Sala Mozart

Vinitaly

# 29 marzo - 2 aprile 2007

Comm, Appl. Biol. Sci. 2006, Ghent University, Vol 71 (3a) -2006, 859-865

Development of non linear forecasting model of Plasmopara viticola infections using Artifìcial Neural Networks. BUGLIOSI R., SPERA G., LA TORRE Anna, CAMPOLI L., SCAGLIONE M.

5th Int. Workshop on Grapevie Downy and Powdery Mildew. S. Michele all'Adige, Italy, 18-23 June 2006

Development of non linear forecasting model of Plasmopara viticola infections using Artifìcial Neural Networks SPERA G., LA TORRE Anna, CAMPOLI L., BUGLIOSI R., SCAGLIONE M.

XXIXth World Congress of Vine and Wine. OIV 2006 Spain, Logroño 25-30 June 2007

Advanced use of Artificial Intelligenc Ttechniques on viticulture for the reduction of protection products use. Realization of a forecasting simulation model for Plasmopara viticola infection SPERA G., LA TORRE Anna, BUGLIOSI R., CAMPOLI L., SCAGLIONE M.

Climate and Viticulture Congress - 2007, España, Zaragozza 10 - 14 April 2007

A Neural Network based forecasting model for Plasmopara viticola infection allows also to manage changes introduced by the new climate scenario: a two years study BUGLIOSI R., SPERA G., LA TORRE ANNA, CAMPOLI L.

Comm, Appl. Biol. Sci. 2007, Ghent University, Vol 72/2 -2007, 321-325

A two years study results in the use of artificial neural networks to forecast Plasmopara viticola infection in viticulture BUGLIOSI R., SPERA G., LA TORRE A., CAMPOLI L., GIANFERRO M., TALOCCI S.

XVth International Symposium GESCO 2007 Croatia, Porec 20-23 June 2007, 1115-1123

Results of a two years trials of a new forecasting model for Plasmopara viticola infection realized with an artificial neural network 2) SPERA G., BUGLIOSI R., LA TORRE ANNA, CAMPOLI L., GIANFERRO MARIKA

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