El objetivo general del proyecto es utilizar información a diferentes escalas (micro y maso climática) para construir datasets y modelos de aprendizaje automático, cuyas variables nos  permitan:

• Implementación de modelos de predicción e heladas basados en aprendizaje automático.

• Identificar las ubicaciones de los sensores más significantes para la predicción de heladas, usando resultados de proyectos pasados y mediciones a escala micro-meso climática.

• Entender el impacto de la temperatura, humedad y otros factores ambientales en el proceso de la maduración y cosecha en viñedos para mejorar el pronóstico de cosecha.

Los objetivos específicos son:

1. Especificar la lista de variables que actualmente son utilizadas para la predicción de cosecha, variables tanto cuantitativas como cualitativas. Relevar métodos actuales usados para el pronóstico.

2. Complementar la información obtenida por sensores de una finca con los datos históricos de muestreo de bayas y racimos de productores de viñedos.

3. Obtener y organizar datos ambientales de las parcelas de productores o bodegas, para construir el modelo de predicción de heladas.

4. Asesorar sobre nuevas tecnologías de sensores para la obtención la obtención de parámetros de ambientales,

5. Construir modelo de predicción de heladas

6. Construir un sistema de predicción diaria de heladas para las fincas/bodegas que nos hayan provisto los datos necesarios para ellos.

7. Estudiar y realizar un modelo que obtenga las ubicaciones más relevantes para instalar sensores ambientales en una finca.

8. Publicar y transferir avances sobre el modelo de predicción de cosecha

9. Publicar y transferir experiencias y resultado del sistema de predicción de heladas automático.

10. Publicar y transferir conclusiones sobre el modelo de estimación de ubicaciones óptimas de los sensores.