Со примена на техниките на кластерирање, класификација и други методи од машинско учење системот е надграден со софтверски модул, кој врз основа на параметрите може да донесува интелигентни одлуки за одредени активности што треба да се преземат при одгледувањето на грозјето или при процесот на производство на вино.
На пример, податоците од мерењата при одгледувањето на грозјето се важни за донесување на одлуки, како термин за ѓубрење, примена на хемиски средства или наводнување на почвата.
При производството на вино се користат дистрибуирани сензорски мрежи со цел да се следат параметри кои обезбедуваат константен квалитет на виното. На пример, сончевата радијација и температурата влијаат на нивото на шеќер и зрелоста на грозјето, додека влажноста на воздухот поттикнува развој на некои габи и може да доведе до развој на болестивели раководителот на проектот проф. д-р Цвета Мартиновска Банде
Проектот започна во март 2014 година, а треба да заврши во март 2016 година. Во моментот функционира сензорска мрежа за следење на процесот на ферментација на виното. Со имплементираниот систем се снимаат вредностите за степен на киселост pH, ослободен јаглерод диоксид CO2, релативна влажност RH, алкохол, температура на виното и температура во просторијата. Системот може да се надградува и со другии сензори во зависност од потребите за контрола на квалитетот на виното.
Модулот за аквизиција на сензорски податоци е конструиран од различни електронски компоненти. Микроконтролерот PIC16F877A ги обработува податоците од сензорите, ја претвора информацијата од аналогна во дигитална и ја испраќа преку Ethernet контролер ENC28J60 и SPI интерфејс до сервер.
