开发一款能够使用橄榄核照片识别橄榄品种的应用程序是“OliVaR”的最终目标，“OliVaR”是一个神经网络，经过最大的橄榄果内果皮照片数据库的训练，该数据库由 GEN4OLIVE 欧洲项目的合作伙伴生成。

由于不同国家五个种质库的编目和记录工作以及人工智能系统的进步，该工具的开发成为可能。科尔多瓦大学发挥了重要作用，因为该机构提供了最多的信息，其种质库中有 63 个品种的数据。

该研究发表在《农业计算机与电子》杂志上。

该倡议是 GEN4OLIVE 欧洲改良橄榄树项目的一部分项目的一部分，由 María de Maeztu 农学系 (DAUCO) 卓越单位的 Ucolivo 小组协调，来自摩洛哥、希腊、意大利的橄榄种质库参与其中、土耳其收集了来自地中海盆地 133 个橄榄品种的 150,000 多张照片。

罗马萨皮恩扎大学计算机科学系负责收集信息并为该工具创建算法，该工具提出了一种识别品种的新方法，并使传统的形态分类过程自动化。

研究人员 Hristofor Miho 和 Concepción Muñoz Díez 对此进行了解释，他们还强调了该模型所展示的准确性，效率约为 90%。他们说：“这是一个基于机器学习的通过反复试验进行学习的系统，我们训练机器通过自身的失败进行学习。”

研究人员解释说，形成数据库的图像越多，系统就越有效。参与该项目的实体已就非常严格的协议达成一致，以统一其工作方法并生成允许优化算法的图像。

其结果是一种人工智能工具，已被证明能够检测甚至无法检测到人眼的形态细节。处理数据后，它会返回与拍摄的样本具有不同程度的兼容性的可能品种列表。

该机器学习系统将成为应用程序的基础，使种植者和苗圃能够轻松快速地识别他们正在种植的橄榄树品种。据 Ucolivo 称，通过将其作为公共免费工具提供给整个行业，它还将有助于增进对所有现有橄榄品种的常识。

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