A estratégia do Farm to Fork (F2F) estabelece metas muito concretas para 2030 relativamente à redução da aplicação de fitofármacos, redução de fertilizantes e perdas de nutrientes. De acordo com a Lei n° 26/2013, de 1 de abril, a partir de 01 de janeiro de 2014, é obrigatória a aplicação dos princípios gerais da proteção integrada contra pragas e doenças. Contudo, apesar da implementação desta prática, em algumas regiões do país são registados cerca de 30 tratamentos anuais com pesticidas químicos contra os inimigos chave que afetam culturas de grande importância económica para o país. Uma das causas é a ausência de tecnologia que monitorize e identifique de forma precoce e em tempo real, a presença de pragas /ou do inóculo da doença e realize a estimativa do risco a ter em conta na tomada de decisão. 
A deteção precoce das pragas e doenças e a utilização de modelos de previsão vão permitir a redução do nº de tratamentos, a aplicação mais seletiva dos pesticidas e a diminuição da ocorrência e severidade das infeções, mesmo com condições atmosféricas e fenologia favoráveis. A determinação da presença de inóculo é uma ferramenta importante na previsão da ocorrência das doenças, pelo que a utilização de ‘capta-esporos’ é essencial, mas exige um trabalho posterior altamente moroso incompatível com a monitorização em tempo útil (2 a 3 locais/dia/observador especializado). Igualmente a observação de armadilhas cromotrópicas para avaliação das curvas de voo das pragas tem de ser efetuada semanalmente ou quinzenalmente repercutindo-se em perdas de tempo (1hora/armadilha/semana/observador), custos e risco de observação não atempada com consequências na oportunidade e eficácia dos tratamentos. 
Quanto aos fertilizantes importa salientar que, apesar de ser frequente a monitorização do teor de humidade do solo, não é efetuado o acompanhamento da dinâmica dos nutrientes no solo, fundamental para uma aplicação correta da fertirega com a otimização do uso dos fertilizantes e redução das perdas por lixiviação. 
Esta iniciativa pretende tirar partido de outra meta da F2F (banda larga rápida em todas as zonas rurais até 2025), bem como de recurso a sensores (meteorológicos, solo) e armadilhas IoT de baixo custo, acessíveis à grande maioria dos agricultores e suas associações, para disponibilizar alertas e recomendações em tempo real ou quase real. Com efeito, a evolução das tecnologias de monitorização por visão computacional bem como a aplicação de técnicas de Machine Learning (ML), com os algoritmos mais avançados de identificação de objetos (ex. Redes Neurais Convolucionais), permitirá reduzir a uma pequena fração de tempo a observação e identificação quer de esporos das principais doenças quer de insetos em vinha, pomoídeas e floresta, realizando a monitorização em modo remoto, permitindo sinalizar de imediato a sua presença e/ou intensidade de ataque, assim como interpretar a distribuição dos nutrientes no perfil do solo e a eficiência do uso dos nutrientes. A ideia preconizada apresenta-se sob a forma de uma Solução Digital Inteligente de Monitorização e Deteção Precoce de Pragas e Doenças, composta por uma componente de armadilhas autónomas IoT, com registo de variáveis meteorológicas, de humidade volumétrica, condutividade elétrica do solo, bem como câmara para monitorização da fenologia e de uma componente de sistema de informação inteligente. A massificação do uso destas soluções permitirá criar as condições para o estabelecimento de uma rede moderna de avisos digital e autónoma e contribuirá para a capacitação digital dos agricultores, em particular dos mais excluídos (peq. e médios). As soluções deste projeto permitem reduzir ao mínimo a utilização de produtos fitofarmacêuticos e outras formas de intervenção, contribuindo para uma agricultura sustentável, com o aumento do rendimento dos agricultores, protegendo o ambiente e a saúde humana. 
A iniciativa responde a todas as linhas de ação da Agricultura 4.0, incluindo o apoio a DIH uma vez que vários parceiros estão envolvidos em DIH nacionais (SFT DIH), ibéricos (HIBA) e candidatura a DIH europeu (SFT EDIH).

 

O objetivo desta iniciativa é explorar as potencialidades da deteção de proximidade para dotar os agricultores de uma estrutura de sensoriamento inteligente, de baixo custo e em tempo real para a utilização eficiente de pesticidas e de fertilizantes, procurando atingir as metas da estratégia do Prado ao Prato, identificando claramente os níveis económicos de ataque, antecipando a ocorrência de doenças relativamente aos modelos clássicos.
Pretende-se, com base em Pilotos de teste equipados com armadilhas inteligentes IoT (tecnologia de captação de imagens em tempo real, integração de sensores de baixo custo, nomeadamente meteorológicos, de folha húmida, de humidade e condutividade elétrica do solo) e utilização de capta-esporos, desenvolver (i) ferramentas tecnológicas com utilização de algoritmia para identificação remota do bichado das pomóideas, traça da uva, cigarrinha da Flavescência dourada e lagarta da pinha (ii) determinar algoritmos de ML para identificação e contagem de esporos para controlo do pedrado e estenfiliose em pomóideas, míldio e oídio em vinha (iii) algoritmos de ML de previsão dessas doenças baseados nas contagens de esporos e variáveis meteorológicas, alternativos aos modelos matemáticos clássicos (dependentes das condições em que foram validados) (iv) monitorizar a eficiência de uso de nutrientes e os riscos de lixiviação. 
A prova de conceito será efetuada nos polos da rede de inovação situados em Alcobaça e Dois Portos, sendo o INIAV responsável sobretudo pela validação agronómica e certificação de resultados, o INESC TEC e SF Colab pelo desenvolvimento dos sensores/armadilhas, IoT e ML. O INIAV será também responsável pela gestão dos dados e pela implementação de um modelo de governança de dados. que crie as bases para uma rede digital de armadilhas inteligentes com abrangência nacional.
Após validação da solução a GeoDouro, SFColab, ADVID e CC serão responsáveis pela implementação da solução junto das PME’s da parceria e, juntamente com a CONSULAI, desenvolver a futura disseminação pelo sector, bem como divulgação e escalonamento para outras fileiras, mediante adaptação dos referidos algoritmos.
Esta iniciativa encontra-se organizada nas seguintes fases principais:
1. otimizar os protótipos de armadilhas inteligentes para monitorização remota pragas das pomóideas, vinha e pinheiro manso, baseado nos avanços em projetos anteriores (ex. DEMETER, FD CONTROLO (PDR 2020) e já com um elevado grau de maturidade tecnológica;
2. desenvolver tecnologia de análise de imagem para automatizar a observação de esporos recolhidos em capta-esporos;
3. validar modelos de uso de nutrientes com bases na condutividade elétrica da água de rega e na solução do solo;
4. aplicar algoritmos de deep learning para identificação e contagem automática de insetos e de esporos das pragas e doenças indicadas acima;
5. no caso esporos de doenças que possam ser morfologicamente semelhantes serão aplicadas técnicas de biologia molecular para computacional correta identificação dos mesmos;
6. instalar rede de campos demonstrativos com abrangência nacional (do Minho ao Alentejo) recorrendo a PME’s representativas das 3 fileiras para validação das soluções propostas e divulgação pelos setores;
7. com base nas observações dos campos demonstrativos desenvolver modelos de previsão de pragas e doenças suportados por Machine learning
8. criar as bases para o escalonamento desta solução a outras  pragas e doenças e a outras culturas;
9. Por último, será desenvolvida uma plataforma de fácil acesso, contribuindo para a literacia digital dos agricultores, que funcionará como sistema de avisos e emissão de alertas inteligentes para realização atempada dos tratamentos.
Assim, esta iniciativa promoverá o uso eficiente de fatores de produção, melhorará a imagem do setor e a segurança alimentar dos produtos, tornará a agricultura mais apelativa a jovens pela utilização de práticas digitais. Ao criar as bases para uma rede digital de armadilhas inteligentes dá um forte impulso para fortalecer o sistema de conhecimento e inovação agrícola nacional.

O conjunto de parceiros associados a esta iniciativa e as suas áreas de trabalho nesta iniciativa são os seguintes: INIAV, INESCT TEC, SF COLAB, Consulai, ADVID, Geodouro; INOVTECHAGRO, COTHN e 19 PME´s agrícolas
Compete ao INIAV a gestão do Plano de Ação e a Coordenação Técnico Científica do consórcio e a coordenação da disseminação de resultados (com a Consulai). Assegurará os requisitos de desenvolvimento tecnológico e inovação para a identificação quer das pragas em estudo capturadas pelas armadilhas inteligentes, quer na identificação dos esporos, suportada por imagens microscópicas do material recolhido pelos capta esporos, colaborando ativamente com o parceiro INESC TEC na seleção e otimização dos algoritmos de Deep Learning baseados em redes neurais convolucionais. Em caso de dúvida na identificação de esporos, o INIAV recorrerá a técnicas de biologia molecular para reforçar a identificação dos mesmos. Será também responsabilidade do INIAV a otimização de modelos de previsão de doenças e a definição de limiares para emissão de alertas dos níveis económicos de ataque. No caso da eficiência do uso de nutrientes o INIAV desenvolverá e validará, em conjunto com o SF Colab, modelos que funcionarão em tempo real, baseados na medição (IoT) da condutividade elétrica da água de rega e na solução do solo a diferentes profundidades. Será também responsabilidade do INIAV a gestão do banco de dados desta iniciativa. Por último, o INIAV promoverá uma forte articulação quer com os parceiros, em particular PME’s, quer com órgãos da administração pública para dar os passos necessários para o estabelecimento, no futuro próximo, de uma rede de avisos automática com expressão nacional.
A equipa do INIAV tem longa e qualificada experiência no diagnóstico de campo e laboratorial de doenças (fungos, vírus e fitoplasmas) e na identificação de pragas e infestantes assim como em estudos epidemiológicos (relações hospedeiro/patogénio/vetor/ambiente), bem como em sensores e TIC’s.
O INIAV liderou o projeto FDCONTROLO em que foi desenvolvido um protótipo de  «armadilha inteligente» a ser aperfeiçoada e utilizada neste projeto. Por último, o INIAV é responsável pela implementação de algumas iniciativas da Agenda de Inovação Terra Futura, nomeadamente a da Agricultura 4.0
O INESC TEC irá contribuir com a investigação e desenvolvimento tecnológico, especificamente na Inovação e melhoramento das armadilhas robóticas inteligentes, bem como na implementação do sistema de informação de apoio à decisão para deteção e previsão de pragas e doenças, suportados em algoritmos de classificação de imagens e no estudo e aplicação de normas de interoperabilidade e codificação de metadados, que permitem a integração em tempo real de redes de sensores heterogêneos e IOT em infraestruturas de informação (Sensor Web Enablement).
A Geodouro participará e terá responsabilidades nas tarefas de especificação e desenvolvimento experimental do sistema de informação de apoio à decisão para deteção e previsão de pragas e doenças. Estando também envolvida na operacionalização em campo, divulgação e sustentabilidade futura.
O SF Colab será responsável pela integração da rede de sensores de solo, apoio na algoritmia, especificação de requisitos e apoio aos DIH em que estão envolvidos os membros desta parceria (ex. SFTDIH, HIBA).
A Consulai prestará apoio à gestão, demonstração e disseminação de resultados (incluindo desenvolvimento de plataforma).
O INOVTECHAGRO fornecerá apoio científico respeitante a instrumentos de Agricultura de Precisão e Digitalização e a desenvolvimento de algoritmos.
A ADVID e o COTHN prestarão apoio à atividade técnica (ex: modelos), às PMEs e à divulgação.
As PME’s (19) participação na colocação das armadilhas e restantes sensores no terreno, no acompanhamento e supervisão das armadilhas e capta esporos e nas ações de demonstração e disseminação.