WHEATWATCHER, coordonné par l’Université de Gand, rassemble universités, centres de recherche et partenaires industriels à travers l'Europe pour développer des technologies de surveillance de pointe. En intégrant capteurs avancés, plateformes robotiques et systèmes d'aide à la décision, le projet vise à fournir des données en temps réel et informations prédictives, permettant aux agriculteurs de prendre des décisions éclairées. Différents cas d’études permettront d’appliquer et valider ces modèles prédictifs en intégrant les conditions locales du sol et les besoins spécifiques de la culture du blé.
Le CRA-W au cœur de WHEATWATCHER
Le CRA-W est en effet activement impliqué dans la collecte des données via l'analyse en laboratoire des sols, des grains et de la farine de blé. Il contribue aux prédictions, incluant le prétraitement et la normalisation des données de la contamination des sols, cultures et aliments via des méthodes de machine learning. Une contribution majeure du CRA-W est l'adaptation de la méthode chimiométrique de régression locale pondérée (LWR), une approche innovante permettant d’améliorer la précision des prédictions. L'équipe soutient également le développement d'une plateforme web pour la fusion des données, assurant une intégration transparente des connaissances sur la contamination des sols, cultures et aliments.
A la tête de la traçabilité
En tant que leader du WP7, consacré à la traçabilité alimentaire, le CRA-W est à l'avant-garde de l'amélioration de la transparence et de la responsabilité dans la chaîne d'approvisionnement du blé. La détection avancée par spectroscopie, la modélisation et l'intégration numérique permettront d’identifier précocement les risques pour la sécurité alimentaire, amenant les agriculteurs, les décideurs et le secteur à prendre de meilleures décisions.
Financement :
Agence Exécutive Européenne pour la Recherche (REA) sous les pouvoirs délégués par la Commission européenne (Call : HORIZON-MISS-2023-SOIL-01).
