Kategoria: Rolnictwo precyzyjne

Rolnictwo precyzyjne, znane również jako rolnictwo precyzyjne, polega na stosowaniu nowoczesnych technologii, analizy danych i systemów wspomagania decyzji w celu optymalizacji praktyk rolniczych.

Dzięki takiemu podejściu rolnicy mogą skuteczniej monitorować i zarządzać swoimi polami, co przekłada się na wyższe plony, mniejszy wpływ na środowisko i większą efektywność wykorzystania zasobów.

W tej sekcji poświęconej Rolnictwu Precyzyjnemu zrozumiemy znaczenie wykorzystania technologii i podejmowania decyzji w oparciu o dane, aby zoptymalizować wydajność rolnictwa, zapewniając jednocześnie zrównoważone i efektywne wykorzystanie zasobów. Znajdziesz tu treści na szeroki zakres tematów, w tym:

Przewodniki i samouczki: Znajdź łatwe w zrozumieniu, krok po kroku przewodniki, które pomogą Ci poruszać się w świecie rolnictwa precyzyjnego – od zrozumienia podstaw po wdrażanie zaawansowanych praktyk i technologii rolniczych.
Literatura i badania: Uzyskaj dostęp do bogatej literatury poświęconej rolnictwu precyzyjnemu, w tym studiów przypadków, recenzji i najnowszych wyników badań, które rzucają światło na najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie.
Aktualności branżowe: Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami ze świata rolnictwa precyzyjnego, w tym z wiadomościami o nowych technologiach, zmianach w przepisach i trendach rynkowych.
Spostrzeżenia ekspertów: Zdobądź cenne informacje od ekspertów z branży dzięki wywiadom, artykułom opiniotwórczym i wypowiedziom gości, którzy zgłębiają wyzwania i szanse w rolnictwie precyzyjnym.
Historie sukcesu: Odkryj inspirujące historie rolników i firm z branży technologii rolniczych, którym udało się wdrożyć precyzyjne praktyki, i skorzystaj z ich doświadczeń.
Recenzje produktów i usług: Znajdź obiektywne recenzje i porównania różnych precyzyjnych narzędzi, oprogramowania i usług, które pomogą Ci podjąć świadomą decyzję o najlepszych rozwiązaniach dla Twojego gospodarstwa.
Wydarzenia i webinaria: Bądź w kontakcie ze społecznością globalną dzięki naszej starannie przygotowanej liście nadchodzących wydarzeń, konferencji i webinariów.
Zasoby i narzędzia: Przeglądaj naszą obszerną bibliotekę zasobów, zawierającą m.in. szablony do pobrania, listy kontrolne i narzędzia, które pomogą Ci rozpocząć wdrażanie rolnictwa precyzyjnego lub zoptymalizować istniejące praktyki.

Przewodnik, literatura i aktualizacje dotyczące rolnictwa precyzyjnego

Model Transformujący Rekomendacje Upraw w Chmurze Zmieniający Rolnictwo Precyzyjne

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Rolnictwo stoi na rozdrożu. Globalna populacja ma osiągnąć 9,7 miliarda do 2050 roku, więc rolnicy muszą wyprodukować o 701 TP3 t więcej żywności, jednocześnie zmagając się ze zmianami klimatu, degradacją gleby i niedoborem wody.

Tradycyjne metody rolnicze, oparte na przestarzałych praktykach i domysłach, już nie wystarczają. Wchodzi Transformacyjny Model Rekomendacji Upraw (TCRM), rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, którego celem jest stawienie czoła tym wyzwaniom.

W tym artykule opisano, w jaki sposób TCRM wykorzystuje uczenie maszynowe, czujniki IoT i przetwarzanie w chmurze, aby dostarczać Dokładne zalecenia dotyczące upraw 94%, umożliwiając rolnikom zwiększenie plonów, ograniczenie odpadów i wdrożenie zrównoważonych praktyk.

Rosnące zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję w nowoczesnym rolnictwie

Popyt na żywność gwałtownie rośnie, ale tradycyjne rolnictwo ma trudności z nadążaniem. W regionach takich jak Pendżab w Indiach – główny ośrodek rolniczy – jakość gleby pogarsza się z powodu nadmiernego stosowania nawozów, a zasoby wód gruntowych szybko się kurczą.

Rolnicy często nie mają dostępu do danych w czasie rzeczywistym, co prowadzi do podejmowania błędnych decyzji dotyczących wyboru upraw, nawadniania i wykorzystania zasobów. To właśnie tutaj rolnictwo precyzyjne, wspierany przez sztuczną inteligencję, staje się krytyczny.

W przeciwieństwie do metod konwencjonalnych, rolnictwo precyzyjne wykorzystuje technologie takie jak czujniki IoT i uczenie maszynowe do analizy warunków polowych i dostarczania spersonalizowanych rekomendacji. TCRM jest przykładem tego podejścia, oferując rolnikom praktyczne informacje oparte na składnikach odżywczych gleby, warunkach pogodowych i danych historycznych.

Integrując sztuczną inteligencję z rolnictwem, TCRM łączy wiedzę tradycyjną z nowoczesną innowacją, gwarantując rolnikom zrównoważone zaspokajanie przyszłego zapotrzebowania na żywność.

“Nie chodzi tu tylko o technologię — chodzi o zapewnienie każdemu rolnikowi narzędzi, które pozwolą mu się rozwijać”.”

Jak działa TCRM: łączenie danych i uczenia maszynowego

W swojej istocie TCRM jest System rekomendacji upraw oparty na sztucznej inteligencji Łączy wiele technologii, aby zapewnić precyzyjne doradztwo. Proces rozpoczyna się od gromadzenia danych. Czujniki IoT zainstalowane na polach mierzą krytyczne parametry, takie jak azot glebowy (N), fosfor (P), potas (K), temperatura, wilgotność, opady deszczu i poziom pH.

Czujniki te przesyłają dane w czasie rzeczywistym do platformy chmurowej, która pobiera również historyczne dane dotyczące wydajności upraw z globalnych baz danych, takich jak NASA i FAO. Po zebraniu dane są poddawane rygorystycznemu oczyszczaniu.

Brakujące wartości, takie jak odczyty pH gleby, są uzupełniane za pomocą średnich regionalnych, a wartości odstające – takie jak nagłe skoki wilgotności – są odfiltrowywane. Oczyszczone dane są następnie normalizowane w celu zapewnienia spójności; na przykład wartości opadów są skalowane w zakresie od 0 (100 mm) do 1 (1000 mm), aby uprościć analizę.

Następnie przejmuje kontrolę hybrydowy model uczenia maszynowego TCRM. Łączy on Algorytmy lasu losowego—metoda wykorzystująca 500 drzew decyzyjnych w celu unikania błędów — z warstwami głębokiego uczenia, które wykrywają złożone wzorce.

Jak działa TCRM Łączenie danych i uczenia maszynowego

Kluczową innowacją jest mechanizm uwagi wielogłowicowej, który identyfikuje zależności między zmiennymi. Na przykład rozpoznaje, że wysokie opady często korelują z lepszą absorpcją azotu w uprawach takich jak ryż.

Model jest trenowany przez ponad 200 cykli (epok) ze współczynnikiem uczenia 0,001, dopracowując swoje prognozy aż do osiągnięcia dokładności 94%. Na koniec system wdraża rekomendacje za pośrednictwem aplikacji w chmurze lub alertów SMS, zapewniając, że nawet rolnicy z odległych obszarów otrzymują aktualne porady.

Dlaczego TCRM przewyższa tradycyjne metody rolnicze

Tradycyjne systemy rekomendacji upraw, takie jak te wykorzystujące regresję logistyczną lub metodę K-najbliższych sąsiadów (KNN), nie są na tyle zaawansowane, aby poradzić sobie ze złożonością rolnictwa.

Na przykład algorytm KNN ma problemy z niezrównoważonymi danymi – jeśli zbiór danych zawiera więcej wpisów dla pszenicy niż soczewicy, jego prognozy są przechylone w kierunku pszenicy. Podobnie, AdaBoost, inny algorytm, uzyskał w badaniu zaledwie 11,51 dokładności TP3T z powodu nadmiernego dopasowania. TCRM przezwycięża te wady dzięki swojej hybrydowej konstrukcji.

Łącząc algorytmy oparte na drzewach (zapewniające przejrzystość) z głębokim uczeniem (zapewniającym obsługę złożonych wzorców), system ten równoważy dokładność i możliwość interpretacji.

W badaniach TCRM osiągnął Wynik walidacji krzyżowej 97,67%, potwierdzając swoją niezawodność w różnych warunkach. Na przykład, podczas testów w Pendżabie, zalecano stosowanie granatu w gospodarstwach o wysokiej zawartości potasu (120 kg/ha) i umiarkowanym pH (6,3), co przełożyło się na wzrost plonów 30%.

Rolnicy zmniejszyli również zużycie nawozów o 15% i straty wody o 25%, ponieważ system zapewnił precyzyjne wytyczne dotyczące składników odżywczych i nawadniania. Wyniki te podkreślają potencjał TCRM w przekształcaniu rolnictwa z branży intensywnie wykorzystującej zasoby w zrównoważony ekosystem oparty na danych.

TCRM przewyższa tradycyjne modele rolnicze

Wpływ na świat rzeczywisty: studia przypadków z Pendżabu

Rolnicy w Pendżabie stoją w obliczu poważnych wyzwań, takich jak wyczerpanie wód gruntowych i zaburzenia równowagi składników odżywczych w glebie. TCRM został przetestowany w tym miejscu, aby ocenić jego praktyczną wartość.

Na przykład jeden rolnik wprowadził dane, które wskazywały, że zawartość azotu w glebie wynosi 80 kg/ha, fosforu 45 kg/ha, a potasu 120 kg/ha, przy pH 6,3 i rocznych opadach deszczu wynoszących 600 mm.

TCRM przeanalizował te dane, rozpoznał wysoki poziom potasu i optymalny zakres pH, a następnie zalecił uprawę granatu – rośliny, która dobrze rośnie w takich warunkach. Rolnik otrzymał powiadomienie SMS z informacją o wyborze uprawy i idealnych nawozach (mocznik dla azotu, superfosfat dla fosforu).

W ciągu sześciu miesięcy rolnicy stosujący TCRM zgłaszali 20–30% wyższe plony W przypadku upraw podstawowych, takich jak pszenica i ryż. Poprawiła się również efektywność wykorzystania zasobów: zużycie nawozów spadło o 151 TP3T, ponieważ system precyzyjnie określił zapotrzebowanie na składniki odżywcze, a marnotrawstwo wody spadło o 251 TP3T dzięki nawadnianiu dostosowanemu do prognozowanych opadów.

Wyniki te pokazują, w jaki sposób narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak TCRM, mogą zwiększać produktywność, promując jednocześnie zrównoważony rozwój środowiska.

Innowacje techniczne stojące za sukcesem TCRM

Sukces TCRM opiera się na dwóch przełomach. Po pierwsze, mechanizm uwagi wielogłowicowej umożliwia modelowi ważenie relacji pomiędzy zmiennymi.

Na przykład wykryto silną dodatnią korelację (0,73) między opadami deszczu a pobieraniem azotu, co oznacza, że uprawy w regionach o dużych opadach deszczu korzystają z nawozów bogatych w azot.

Z drugiej strony stwierdzono niewielką ujemną zależność (-0,14) między pH gleby a absorpcją fosforu, co wyjaśnia, dlaczego gleby kwaśne wymagają wapnowania przed sadzeniem roślin bogatych w fosfor, takich jak ziemniaki.

Po drugie, TCRM integracja chmury i SMS-ów Zapewnia skalowalność. System, hostowany na platformie Amazon Web Services (AWS), obsługuje jednocześnie ponad 10 000 użytkowników, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla dużych spółdzielni.

Drobnym rolnikom bez internetu API Twilio wysyła alerty SMS – ponad 3000 miesięcznie w samym Pendżabie – z poradami dotyczącymi upraw i nawożenia. To podwójne podejście gwarantuje, że żaden rolnik nie zostanie pominięty, niezależnie od połączenia.

Innowacje techniczne stojące za sukcesem TCRM

Wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji w rolnictwie

Pomimo obiecujących rezultatów, TCRM napotyka na przeszkody. Wielu rolników, zwłaszcza starszych, nie ufa zaleceniom sztucznej inteligencji, preferując tradycyjne metody. W Pendżabie zaledwie 351 TP3T rolników wdrożyło TCRM podczas testów.

Kolejną barierą są koszty: czujniki IoT 200500 dolarów za akr, co jest nieosiągalne dla drobnych rolników. Ponadto dane szkoleniowe TCRM koncentrowały się na uprawach indyjskich, takich jak pszenica i ryż, co ograniczało ich przydatność dla plantatorów komosy ryżowej i awokado w innych regionach.

Badanie wskazuje również na luki w testowaniu. Chociaż TCRM uzyskał wynik 97,67% w walidacji krzyżowej, nie został on oceniony w ekstremalnych warunkach, takich jak powodzie czy długotrwałe susze. Przyszłe wersje muszą uwzględnić te ograniczenia, aby zbudować odporność i zaufanie.

Przyszłość sztucznej inteligencji w rolnictwie

Patrząc w przyszłość, twórcy TCRM planują integrację Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) Narzędzia takie jak SHAP i LIME. Umożliwią one doprecyzowanie rekomendacji – na przykład pokazując rolnikom, że uprawa została wybrana ze względu na poziom potasu przekraczający próg 20%.

Kolejnym priorytetem jest ekspansja globalna; dodanie zestawów danych z Afryki (np. kukurydza w Kenii) i Ameryki Południowej (np. soja w Brazylii) sprawi, że TCRM stanie się powszechnie stosowalne.

Integracja Internetu Rzeczy w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem dronów jest również na horyzoncie. Drony mogą mapować pola co godzinę, aktualizując zalecenia w oparciu o zmieniającą się pogodę lub aktywność szkodników.

Takie innowacje mogłyby pomóc w przewidywaniu plag szarańczy lub infekcji grzybiczych, umożliwiając działania zapobiegawcze. Wreszcie, partnerstwa z rządami mogłyby dotować czujniki IoT, czyniąc rolnictwo precyzyjne dostępnym dla wszystkich rolników.

Wniosek

Transformacyjny Model Rekomendacji Upraw (TCRM) to przełom w technologii rolniczej. Łącząc sztuczną inteligencję, IoT i chmurę obliczeniową, oferuje rolnikom 94% dokładny, narzędzie do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, które zwiększa wydajność i oszczędza zasoby.

Choć wciąż istnieją wyzwania, takie jak koszty i bariery związane z wdrażaniem, potencjał TCRM do zrewolucjonizowania rolnictwa jest niezaprzeczalny. W obliczu globalnych zmian klimatu i wzrostu populacji, rozwiązania takie jak TCRM będą kluczowe dla stworzenia zrównoważonej i bezpiecznej żywnościowo przyszłości.

Odniesienie: Singh, G., Sharma, S. Ulepszanie rolnictwa precyzyjnego dzięki transformacyjnemu modelowi rekomendacji upraw opartemu na chmurze. Sci Rep 15, 9138 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93417-3

Rola zastosowań głębokiego uczenia się w komputerowym widzeniu we wczesnym wykrywaniu chorób roślin

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Choroby roślin po cichu zagrażają globalnemu bezpieczeństwu żywnościowemu, niszcząc 10–161 TP3 ton upraw rocznie i kosztując sektor rolny 1 TP4 220 miliardów dolarów strat. Tradycyjne metody, takie jak ręczne inspekcje i testy laboratoryjne, są powolne, drogie i często zawodne.

Przełomowe badanie z 2025 r., “Głębokie uczenie i komputerowe widzenie w wykrywaniu chorób roślin” (Upadhyay i in.) ujawnia, w jaki sposób sztuczna inteligencja w wykrywaniu chorób roślin oraz komputerowe widzenie w rolnictwie zmieniają rolnictwo.

Dlaczego wczesne wykrywanie chorób roślin ma znaczenie dla globalnego bezpieczeństwa żywnościowego

W rolnictwie zatrudnionych jest 281 300 tys. osób na świecie, a kraje takie jak Indie, Chiny i Stany Zjednoczone przodują w produkcji roślinnej. Mimo to choroby roślin wywoływane przez grzyby, bakterie i wirusy obniżają plony i obciążają gospodarkę.

Na przykład zaraza ryżu powoduje zmniejszenie zbiorów o 30–50% w dotkniętych regionach, podczas gdy zielenienie cytrusów doprowadziło do zniszczenia 70% w gajach pomarańczowych na Florydzie od 2005 r. Wczesne wykrywanie ma kluczowe znaczenie, ale wielu rolników nie ma dostępu do zaawansowanych narzędzi ani wiedzy specjalistycznej.

W tym miejscu pojawia się wspomagana sztuczną inteligencją technologia wykrywania chorób, oferująca szybkie, niedrogie i precyzyjne rozwiązania przewyższające tradycyjne metody.

Jak sztuczna inteligencja i komputerowe widzenie wykrywają choroby upraw

W badaniu przeanalizowano 278 prac naukowych, aby wyjaśnić, jak działają systemy wykrywania chorób roślin oparte na sztucznej inteligencji. Najpierw kamery lub czujniki rejestrują obrazy upraw. Następnie obrazy te są przetwarzane za pomocą algorytmów w celu identyfikacji oznak chorób.

Na przykład, Kamery RGB wykonują kolorowe zdjęcia w celu wychwycenia widocznych objawów, takich jak plamy na liściach, podczas gdy kamery hiperspektralne wykrywają ukryte sygnały stresu, analizując setki długości fal światła.

Po zarejestrowaniu obrazy są one poddawane wstępnemu przetwarzaniu w celu poprawy jakości. Techniki takie jak progowanie izolują obszary chorobowe na podstawie koloru, a wykrywanie krawędzi mapuje granice zmian lub przebarwień.

Jak sztuczna inteligencja i komputerowe widzenie wykrywają choroby upraw

Następnie modele głębokiego uczenia analizują wstępnie przetworzone dane. Sieci neuronowe splotowe (CNN), najpopularniejsze narzędzia sztucznej inteligencji w rolnictwie, skanują obrazy warstwa po warstwie w celu identyfikacji wzorców, takich jak nietypowe tekstury lub kolory.

W badaniu przeprowadzonym w 2022 r., ResNet50—popularny model CNN—osiągnął dokładność 99,07% w diagnozowaniu chorób pomidorów.

Tymczasem, Transformatory wizji (ViTs) Podziel obrazy na fragmenty i zbadaj ich relacje, naśladując sposób, w jaki ludzie analizują kontekst. To podejście pomogło wykryć wirusa oczyszczającego żyłki winorośli z dokładnością 71% w badaniu z 2020 roku.

“Przyszłość rolnictwa nie leży w zastępowaniu ludzi, lecz w wyposażaniu ich w inteligentne narzędzia”.”

Rola zaawansowanych czujników w nowoczesnym rolnictwie

Różne czujniki oferują wyjątkowe korzyści dla rolnictwa precyzyjnego. Kamery RGB, choć niedrogie i łatwe w użyciu, mają problemy z wykrywaniem chorób we wczesnym stadium ze względu na ograniczoną szczegółowość widmową. W przeciwieństwie do tego, kamery hiperspektralne zbierać dane w setkach długości fal światła, ujawniając sygnały stresu niewidoczne gołym okiem.

Na przykład badacze wykorzystali obrazowanie hiperspektralne do diagnozy raka jabłoni Valsa z dokładnością 98% w 2022 roku. Jednak te kamery kosztują 10 000–50 000, co czyni je zbyt drogimi dla drobnych rolników.

Kamery termowizyjne Z innej perspektywy, mierząc zmiany temperatury spowodowane infekcjami. Badanie z 2019 roku wykazało, że liście zainfekowane zielenią cytrusów wykazują wyraźne wzorce temperatur, co pozwala na wczesne wykrycie.

Tymczasem, kamery multispektralne—opcja pośrednia — śledzenie poziomu chlorofilu w celu oceny stanu zdrowia roślin.

Czujniki te zmapowały rdzę pasiastą pszenicy w 2014 roku, pomagając rolnikom skuteczniej dobierać metody zwalczania szkodników. Pomimo korzyści, koszty czujników i czynniki środowiskowe, takie jak wiatr czy nierównomierne oświetlenie, pozostają wyzwaniem.

Publiczne zbiory danych: kręgosłup sztucznej inteligencji w rolnictwie

Szkolenie niezawodnych modeli sztucznej inteligencji wymaga ogromnych ilości oznaczonych danych. Zestaw danych PlantVillage, darmowe źródło zawierające 87 000 zdjęć 14 upraw i 26 chorób, stało się złotym standardem dla badaczy.

Ponad 90% badań cytowanych w artykule wykorzystało ten zbiór danych do trenowania i testowania swoich modeli. Innym kluczowym źródłem jest Zestaw danych o chorobie manioku, obejmuje 11 670 obrazów choroby mozaikowej manioku i osiągnął dokładność 96% z modelami CNN.

Jednak luki wciąż istnieją. Rzadkie choroby, takie jak węgorek sosnowiec, mają mniej niż 100 oznaczonych obrazów, co ogranicza możliwości sztucznej inteligencji w ich wykrywaniu. Ponadto większość zbiorów danych zawiera obrazy zarejestrowane w laboratorium, które nie uwzględniają zmiennych rzeczywistych, takich jak pogoda czy oświetlenie.

Aby temu zaradzić, projekty takie jak AI4Ag opierają się na crowdsourcingu obrazów terenowych pochodzących od rolników z całego świata, co ma na celu stworzenie bardziej solidnych i realistycznych zestawów danych.

Pomiar wydajności sztucznej inteligencji: dokładność, precyzja i nie tylko

Wskaźniki wydajności systemów wykrywania chorób roślin opartych na sztucznej inteligencji

Naukowcy wykorzystują szereg wskaźników do oceny systemów wykrywania chorób roślin opartych na sztucznej inteligencji. Dokładność—odsetek prawidłowych diagnoz—wynosi od 76.9% we wczesnych modelach Do 99.97% w zaawansowanych systemach, takich jak EfficientNet-B5.

Jednak sama dokładność może być myląca. Precyzja mierzy, ile oznaczonych chorób jest prawdziwych (unikając fałszywych alarmów), podczas gdy wskaźnik rozpoznawalności śledzi liczbę wykrytych rzeczywistych zakażeń.

Na przykład, Maska R-CNN, model do wykrywania obiektów, osiągnął dokładność 93,5% w wykrywaniu antraknozy truskawki, ale tylko 45% w wykrywaniu zgnilizny korzeni bawełny.

Ten Wynik F1 Łączy precyzję i przywołanie, oferując holistyczny obraz wydajności. W badaniu z 2023 roku, PlantViT—hybrydowy model sztucznej inteligencji — uzyskał wynik 98,61% F1-Score w zestawie danych PlantVillage.

Do wykrywania obiektów, średnia precyzja (mAP) jest krytyczny. Szybszy R-CNN, popularny model, osiągnął 73.07% mAP w badaniach nad chorobami jabłoni, co oznacza, że w większości przypadków prawidłowo zlokalizował i sklasyfikował zakażenia.

Wyzwania hamujące rozwój sztucznej inteligencji w rolnictwie

Pomimo swojego potencjału, wykrywanie chorób za pomocą sztucznej inteligencji napotyka na przeszkody. Po pierwsze, niedobór danych utrudnia wykrywanie rzadkich lub nowo pojawiających się chorób.

  • Przykładowo, w badaniu z 2021 r. dostępnych było tylko 20 zdjęć mączniaka prawdziwego ogórków, co ograniczało wiarygodność modelu.
  • Po drugie, czynniki środowiskowe, takie jak wiatr, cienie lub zmienne warunki oświetleniowe, zmniejszają dokładność pomiaru w terenie o 20–30% w porównaniu z warunkami laboratoryjnymi.
  • Po trzecie, wysokie koszty utrudniają adopcję. Kamery hiperspektralne, choć wydajne, pozostają nieosiągalne dla drobnych rolników, a narzędzia AI wymagają smartfonów lub dostępu do internetu, co nadal stanowi barierę na obszarach wiejskich.
  • Wreszcie, wciąż utrzymują się problemy z zaufaniem. Badanie z 2023 roku wykazało, że 68% rolników waha się przed wdrożeniem sztucznej inteligencji ze względu na jej “czarną skrzynkę” – nie widzą, jak podejmowane są decyzje.

Aby temu zaradzić, naukowcy opracowują interpretowalną sztuczną inteligencję, która będzie w prosty sposób wyjaśniać diagnozy, np. podświetlając zainfekowane obszary liści lub wymieniając objawy.

Przyszłość rolnictwa: 5 innowacji, na które warto zwrócić uwagę

1. Edge Computing do analizy w czasie rzeczywistymLekkie modele sztucznej inteligencji, takie jak MobileNetV2 (rozmiar 7 MB), działają na smartfonach lub dronach, oferując wykrywanie chorób w czasie rzeczywistym bez internetu. W 2023 roku model ten osiągnął dokładność 99,42% w klasyfikacji chorób ziemniaka, umożliwiając rolnikom podejmowanie natychmiastowych decyzji.

2. Transfer wiedzy dla szybszej adaptacjiWstępnie wytrenowane modele, takie jak PlantViT, można precyzyjnie dostroić do nowych upraw przy minimalnej ilości danych. Badanie z 2023 roku dostosowało PlantViT do wykrywania zarazy ryżu, osiągając dokładność 87,87% przy użyciu zaledwie 1000 obrazów.

3. Modele wizyjno-językowe (VLM)Systemy takie jak CLIP firmy OpenAI pozwalają rolnikom na wysyłanie zapytań do sztucznej inteligencji za pomocą tekstu (np. “Znajdź brązowe plamy na liściach”). Ta naturalna interakcja łączy zaawansowaną technologię z codziennym rolnictwem.

4. Modele podstawowe dla sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczeniaDuże modele, takie jak GPT-4, mogłyby symulować rozprzestrzenianie się chorób lub zalecać metody leczenia, działając jak wirtualni agronomowie.

5. Współpracujące globalne bazy danychPlatformy typu open source, takie jak PlantVillage i AI4Ag, gromadzą dane pochodzące od rolników i badaczy z całego świata, przyspieszając innowacje.

Studium przypadku: Uprawa mango wspomagana sztuczną inteligencją w Indiach

W 2024 roku naukowcy opracowali lekki model DenseNet do zwalczania chorób mango, takich jak antraknoza i mączniak prawdziwy. Model, wytrenowany na 12 332 obrazach terenowych, osiągnął dokładność 99,21 TP3T – wyższą niż większość systemów laboratoryjnych.

Dzięki mniejszej liczbie parametrów (50%) system działa płynnie na niedrogich smartfonach. Indyjscy rolnicy korzystają teraz z aplikacji $10 zbudowanej na tej sztucznej inteligencji, aby skanować liście i otrzymywać natychmiastowe diagnozy, zmniejszając zużycie pestycydów o 30% i ratując plony.

Wniosek

Wykrywanie chorób roślin za pomocą sztucznej inteligencji i technologie rolnictwa precyzyjnego zmieniają rolnictwo, dając nadzieję na walkę z brakiem bezpieczeństwa żywnościowego. Umożliwiając wczesną diagnostykę, ograniczając stosowanie środków chemicznych i dając większe możliwości drobnym rolnikom, narzędzia te mogą zwiększyć globalne plony o 20–301 TP3T.

Aby wykorzystać ten potencjał, interesariusze muszą zająć się kosztami czujników, zwiększyć różnorodność danych i budować zaufanie rolników poprzez edukację.

Odniesienie: Upadhyay, A., Chandel, NS, Singh, KP i in. Głębokie uczenie i widzenie komputerowe w wykrywaniu chorób roślin: kompleksowy przegląd technik, modeli i trendów w rolnictwie precyzyjnym. Artif Intell Rev 58, 92 (2025). https://doi.org/10.1007/s10462-024-11100-x

W jaki sposób IoT zmienia rolnictwo precyzyjne i rozwiązuje obecne problemy?

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Liczba ludności na świecie szybko rośnie. Szacuje się, że do 2050 roku osiągnie 9,7 miliarda. Aby wyżywić wszystkich, produkcja żywności musi wzrosnąć o 601 300 ton, ale tradycyjne metody rolnicze – oparte na glebie, intensywnym zużyciu wody i pracy ręcznej – mają trudności z nadążaniem.

Zmiany klimatyczne, degradacja gleby i niedobory wody pogarszają sytuację. Na przykład, sama erozja gleby kosztuje rolników 14 biliony ton rocznie w postaci utraconej produktywności, podczas gdy tradycyjne nawadnianie marnuje 601 ton ton słodkiej wody z powodu przestarzałych praktyk.

W Indiach nieprzewidywalne monsuny zmniejszyły plony ryżu o 151 t/3 t w ciągu ostatniej dekady. Te wyzwania wymagają pilnych rozwiązań, a inteligentne rolnictwo – oparte na Internecie Rzeczy (IoT) i aeroponice – oferuje ratunek.

Siła Internetu Rzeczy w nowoczesnym rolnictwie

Sercem inteligentnego rolnictwa jest IoT, czyli sieć połączonych ze sobą urządzeń, które zbierają i udostępniają dane w czasie rzeczywistym. Centralnym elementem tego systemu są bezprzewodowe sieci czujników (WSN).

Sieci te wykorzystują czujniki umieszczone na polach do monitorowania wilgotności gleby, temperatury, wilgotności i poziomu składników odżywczych. Na przykład czujnik DHT22 śledzi wilgotność, a czujniki TDS mierzą stężenie składników odżywczych w wodzie.

Dane te są przesyłane do platform chmurowych, takich jak ThingSpeak czy AWS IoT, za pomocą protokołów energooszczędnych, takich jak LoRa czy ZigBee. Po przeanalizowaniu system może inicjować działania, takie jak włączanie pomp nawadniających czy regulacja poziomu nawozu.

W Coimbatore w Indiach projekt z 2022 roku zademonstrował potencjał Internetu Rzeczy. Czujniki wykryły suche strefy gleby na polach pomidorów, umożliwiając ukierunkowane nawadnianie, które zmniejszyło straty wody o 351 TP3T.

Podobnie drony wyposażone w kamery multispektralne skanują rozległe obszary w celu identyfikacji problemów, takich jak inwazje szkodników czy niedobory składników odżywczych.

W badaniu z 2019 roku wykorzystano drony do wykrywania północnej zarazy liści w uprawach kukurydzy z dokładnością 98%, co pozwoliło rolnikom zaoszczędzić $120 na akrze strat. Uczenie maszynowe dodatkowo usprawnia te systemy.

Naukowcy wyszkolili modele sztucznej inteligencji na tysiącach obrazów liści, aby diagnozować choroby, takie jak mączniak prawdziwy, z dokładnością 99,53%, co pozwala rolnikom podejmować działania, zanim dojdzie do zniszczenia upraw.

Aeroponika: uprawa żywności bez gleby

Podczas gdy IoT optymalizuje tradycyjne rolnictwo, aeroponika całkowicie zmienia oblicze rolnictwa. Ta metoda polega na uprawie roślin w powietrzu, zawieszając ich korzenie w komorach wypełnionych mgłą, które rozpylają wodę i składniki odżywcze.

W przeciwieństwie do rolnictwa glebowego, aeroponika zużywa mniej wody i nie zawiera pestycydów. Korzenie efektywniej absorbują tlen, przyspieszając wzrost.

Przykładowo, według badania z 2018 roku, sałata uprawiana aeroponicznie wytwarza 65% szybciej niż uprawiana w glebie.

Aeroponika jest szczególnie cenna w miastach i regionach o ubogiej glebie. Farmy pionowe układają rośliny w wieże, produkując 10 razy więcej żywności z metra kwadratowego niż tradycyjne pola.

W 2022 r. w meksykańskiej farmie aeroponicznej uzyskano 3,8 kg sałaty z metra kwadratowego — trzykrotnie więcej niż w przypadku uprawy glebowej — zużywając przy tym zaledwie 10 litrów wody na kilogram.

Singapurska firma Sky Greens poszła o krok dalej, uprawiając 1 tonę warzyw dziennie w 9-metrowych wieżach, wykorzystując w tym celu o 95% mniej ziemi niż w przypadku konwencjonalnych gospodarstw.

IoT przenosi aeroponikę na wyższy poziom. Czujniki monitorują komory korzeniowe pod kątem wilgotności, pH i poziomu składników odżywczych, automatycznie dostosowując cykle zraszania.

W ramach projektu z 2017 roku naukowcy zautomatyzowali system aeroponiczny za pomocą Raspberry Pi, obniżając koszty pracy o 50%. Rolnicy kontrolują te systemy za pomocą aplikacji mobilnych, takich jak AgroDecisor, która wysyła alerty dotyczące problemów, takich jak niedobory składników odżywczych.

Wyzwania spowalniające postęp

Pomimo swojego potencjału, IoT i aeroponika napotykają na poważne przeszkody. Wysokie koszty stanowią istotną barierę. Podstawowa instalacja IoT kosztuje 1500–5000, podczas gdy zaawansowane drony i czujniki wymagają nakładów początkowych w wysokości 10 000–50 000 – znacznie przekraczających możliwości drobnych rolników w krajach rozwijających się. Jednocześnie konserwacja generuje dodatkowe 15–201 TP3T rocznie, dodatkowo obciążając budżety.

Problem pogłębiają luki w łączności. Około 401 0 ...

W Etiopii pilotaż IoT z 2021 roku zakończył się niepowodzeniem, gdy sygnały 3G zanikły w połowie pola, zakłócając harmonogramy nawadniania. Zagrożenia bezpieczeństwa są również wysokie. Protokoły IoT, takie jak MQTT i CoAP, często nie zawierają szyfrowania, co naraża systemy na ataki hakerów.

W 2021 r. odnotowano 62% systemów IoT w rolnictwie, w tym naruszenia danych, które mogły manipulować odczytami czujników lub unieruchamiać sprzęt.

Złożoność techniczna dodaje kolejny poziom trudności. Rolnicy potrzebują szkoleń, aby interpretować dane i rozwiązywać problemy w systemach.

Projekt aeroponiczny z 2017 r. w Kolumbii upadł, gdy nieprawidłowe ustawienia pH uszkodziły uprawy, powodując stratę $12 000 w siewkach.

Nawet zasilanie stanowi problem — czujniki słoneczne zawodzą podczas monsunów, a drony działają zaledwie 20–30 minut na jednym ładowaniu.

Przyszłość rolnictwa: innowacje na horyzoncie

Pomimo tych wyzwań przyszłość wygląda obiecująco. Sieci 5G zrewolucjonizują łączność, umożliwiając dronom monitorowanie ogromnych farm w czasie rzeczywistym.

W Brazylii, w 2023 roku, przeprowadzono test, w którym drony połączone z siecią 5G skanowały pola soi o powierzchni ponad 400 hektarów, wykrywając choroby w 10 minut zamiast kilku dni. Sztuczna inteligencja Edge AI, która przetwarza dane bezpośrednio na urządzeniach, zmniejsza zależność od chmury.

Na przykład system MangoYOLO liczy mango z dokładnością 91% za pomocą wbudowanych kamer, eliminując opóźnienia w przesyłaniu danych.

Technologia blockchain to kolejny przełom. Śledząc produkty od farmy do konsumenta, zapewnia transparentność i ogranicza oszustwa.

Aplikacja eFarm wykorzystuje dane pozyskiwane społecznościowo do weryfikacji certyfikatów ekologicznych, zmniejszając liczbę oszustw o 30%. System blockchain Walmartu zmniejszył liczbę błędów w łańcuchu dostaw mango o 90% w 2022 roku.

Coraz popularniejsze stają się również szklarnie sterowane sztuczną inteligencją. Systemy te wykorzystują modele takie jak VGG19 do monitorowania stanu roślin z dokładnością 91,521 TP3T.

W Japonii roboty takie jak AGROBOT zbierają truskawki 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, potrajając wydajność. Obszary miejskie również przyjmują aeroponikę – berlińska firma Infarm uprawia zioła w sklepach spożywczych, redukując emisję spalin z transportu o 95%.

Rządy i firmy wkraczają do akcji. Indyjska inicjatywa Agri-Tech 2023 dofinansowuje narzędzia IoT dla 500 000 małych rolników, a FarmBeats firmy Microsoft dostarcza niedrogie drony kenijskim rolnikom.

Plan sukcesu

IoT i aeroponika to nie tylko narzędzia – są niezbędne dla zrównoważonej przyszłości. Do 2030 roku technologie te mogą:

  • Oszczędź 1,5 biliona litrów wody rocznie.
  • Zmniejszyć emisję gazów cieplarnianych o 1,5 gigaton rocznie.
  • Wykarmienie 2 miliardów dodatkowych ludzi bez konieczności zwiększania areału uprawnego.

Aby to osiągnąć, rządy muszą dotować niedrogie narzędzia, rozszerzać dostęp do internetu na obszarach wiejskich i egzekwować standardy cyberbezpieczeństwa. Rolnicy potrzebują szkoleń, aby skutecznie wykorzystać te technologie.

Jak stwierdza FAO, “przyszłość żywności zależy od dzisiejszych innowacji”. Wykorzystując IoT i aeroponikę, możemy stworzyć świat, w którym nikt nie będzie głodny, a rolnictwo będzie wspierać naszą planetę, a nie jej szkodzić.

Odniesienie: Dhanasekar, S. (2025). Kompleksowy przegląd aktualnych problemów i postępów Internetu Rzeczy w rolnictwie precyzyjnym. Computer Science Review, 55, 100694.

Rolnictwo precyzyjne: technologie i strategie we współczesnym świecie

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Coraz popularniejsze staje się wdrażanie technologii rolnictwa precyzyjnego, a liderami w tej dziedzinie są duże gospodarstwa rolne, które integrują zaawansowane narzędzia w celu zwiększenia efektywności, redukcji kosztów i zwiększenia plonów.

Według raportu Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych (USDA) blisko 701 TP3T dużych gospodarstw rolnych, definiowanych jako gospodarstwa generujące roczny dochód brutto przekraczający 1 TP4T1 miliona, wykorzystuje technologie takie jak monitory plonów, systemy automatycznego sterowania i mapy gleby w celu usprawnienia swojej działalności.

Stanowi to znaczący kontrast w porównaniu z zaledwie 13% małych gospodarstw rolnych, które zgłosiły stosowanie podobnych technologii w 2023 r., zgodnie z danymi Służby Badań Ekonomicznych USDA.

Dlaczego większe gospodarstwa chętniej wdrażają rolnictwo precyzyjne

Rolnictwo precyzyjne oznacza wykorzystanie zaawansowanych technologii w celu optymalizacji praktyk rolniczych i maksymalizacji wydajności. W przypadku większych gospodarstw korzyści płynące z tych technologii są znaczące.

Koncentrując się na zwiększaniu plonów, obniżaniu kosztów operacyjnych i radzeniu sobie z nieprzewidywalnością pogody i wahaniami rynkowymi, gospodarstwa wielkoobszarowe dysponują większymi środkami finansowymi na inwestycje w technologie. Ułatwia im to wdrażanie narzędzi wymagających znacznych nakładów początkowych, takich jak monitory plonów, systemy automatycznego sterowania i sprzęt zautomatyzowany.

Według badania USDA, dysproporcja we wdrażaniu technologii jest rażąca. Podczas gdy 68% dużych gospodarstw rolnych korzystało z technologii wspomagających podejmowanie decyzji, takich jak monitory plonów i mapy glebowe, tylko 13% małych gospodarstw rolnych korzystało z tych narzędzi.

W raporcie podkreślono, że większe przedsiębiorstwa nie tylko dysponują środkami finansowymi pozwalającymi na inwestowanie w takie technologie, ale także mogą czerpać większe korzyści z ich wdrażania.

Technologie rolnictwa precyzyjnego, zwłaszcza te, które koncentrują się na automatyzacji i podejmowaniu decyzji w oparciu o dane, mogą prowadzić do większej wydajności, lepszego zarządzania zasobami i ostatecznie wyższych marż zysku.

Kluczowe technologie napędzające wdrażanie rolnictwa precyzyjnego

Spośród różnych dostępnych narzędzi rolnictwa precyzyjnego kilka wyróżnia się szerokim zastosowaniem w dużych gospodarstwach rolnych:

1. Monitory wydajnościUrządzenia te mierzą ilość i jakość plonów w trakcie zbiorów. Dostarczając dane w czasie rzeczywistym, monitory plonów pozwalają rolnikom oceniać zmienność plonów na polu i podejmować świadome decyzje dotyczące zarządzania uprawami i alokacji zasobów.

2. Systemy automatycznego kierowaniaSystemy te są integralną częścią wielkogabarytowego sprzętu rolniczego, takiego jak traktory i kombajny. System automatycznego sterowania wykorzystuje technologię GPS do kierowania maszyną, redukując ryzyko błędu ludzkiego i optymalizując dokładność operacji, takich jak sadzenie, nawożenie i zbiór. Według raportu USDA, 701 TP3T dużych gospodarstw rolnych korzystało z systemów automatycznego sterowania, w porównaniu z zaledwie 91 TP3T w małych gospodarstwach rolnych.

3. Mapy glebowe i analiza danychTechnologia mapowania gleby dostarcza szczegółowych informacji o warunkach glebowych w całym gospodarstwie, umożliwiając rolnikom podejmowanie precyzyjnych decyzji dotyczących nawadniania, nawożenia i zasiewów. Dzięki zrozumieniu zmienności składu gleby i poziomu wilgotności, rolnicy prowadzący działalność na dużą skalę mogą zwiększyć plony i obniżyć koszty nakładów.

Czynniki wpływające na wdrażanie technologii

Raport USDA wskazuje na kilka czynników wpływających na wdrażanie rolnictwa precyzyjnego, z których najważniejsze to wielkość gospodarstwa i zasoby finansowe. Większe gospodarstwa, generujące wyższe przychody i umożliwiające długoterminowe inwestycje, chętniej wdrażają technologie wymagające znacznego kapitału początkowego.

Z drugiej strony mniejsze przedsiębiorstwa, zwłaszcza te generujące mniej niż $150 000 rocznie, mają trudności z uzasadnieniem początkowej inwestycji ze względu na ograniczone budżety i niższe marże zysku.

Oprócz ograniczeń finansowych, na wdrażanie technologii wpływa również charakter gospodarstwa. Gospodarstwa emerytalne, czyli te prowadzone przez rolników zbliżających się do emerytury, są często mniej skłonne do inwestowania w nowe technologie, ponieważ ich długoterminowe zaangażowanie w działalność rolniczą może być niepewne.

W przypadku tych działań korzyści wynikające z rolnictwa precyzyjnego mogą nie przewyższać kosztów, zwłaszcza jeśli rolnik planuje w niedalekiej przyszłości wycofać się z aktywnej działalności rolniczej.

Walka o powszechną adopcję

Chociaż technologie rolnictwa precyzyjnego oferują wyraźne korzyści, ich powszechne wdrażanie przebiega wolniej niż oczekiwano. Pomimo rosnącego wykorzystania narzędzi, takich jak monitory plonów i systemy automatycznego sterowania w dużych gospodarstwach, niektóre technologie nie zyskały jeszcze znaczącej popularności w gospodarstwach o różnej wielkości.

Drony, przenośne urządzenia do monitorowania zwierząt gospodarskich i robotyczne dojarki są nadal niedostatecznie wykorzystywane nawet w gospodarstwach na dużą skalę.

O wykorzystaniu dronów, często postrzeganych jako obiecujące narzędzie do monitorowania upraw i analizy pól, w 2023 r. poinformowało zaledwie 121 TP3T dużych gospodarstw rodzinnych.

Inne zaawansowane technologicznie narzędzia, takie jak robotyczne dojarki i przenośne urządzenia dla bydła, również nie cieszą się dużym zainteresowaniem, ponieważ rolnicy nie są skłonni korzystać z tych technologii ze względu na koszty, złożoność lub niepewne korzyści.

Rola producentów sprzętu

W miarę jak popyt na rolnictwo precyzyjne stale rośnie, producenci sprzętu rolniczego zwiększają inwestycje w zaawansowane technologie.

Firmy opracowują bardziej przystępne cenowo i dostępne rozwiązania, aby sprostać potrzebom szerszego grona rolników, w tym tych prowadzących mniejsze gospodarstwa. Jednak pomimo tych wysiłków, rynek nadal jest trudny, a wielu rolników wciąż waha się przed wdrażaniem nowych technologii w obliczu trudnej sytuacji gospodarczej w rolnictwie.

Producenci koncentrują się również na tworzeniu zautomatyzowanych systemów, które mogą pomóc zoptymalizować wydajność ciągników, kombajnów i innych maszyn rolniczych. Innowacje te mają pomóc rolnikom obniżyć koszty pracy i zwiększyć produktywność, zapewniając, że technologie rolnictwa precyzyjnego staną się bardziej atrakcyjne dla rolników każdej wielkości.

Wniosek

Technologie rolnictwa precyzyjnego oferują rolnikom znaczne korzyści, zwłaszcza tym zarządzającym działalnością na dużą skalę. Dzięki narzędziom takim jak monitory plonów, systemy automatycznego sterowania i mapy glebowe, duże gospodarstwa rolne mogą optymalizować swoją produktywność, redukować koszty i stawiać czoła wyzwaniom związanym ze zmiennością rynków i nieprzewidywalną pogodą.

Jednak wysokie koszty początkowe tych technologii w dalszym ciągu utrudniają ich wdrażanie wśród mniejszych gospodarstw rolnych, zwłaszcza tych o ograniczonych zasobach finansowych.

Duże gospodarstwa rolne dominują w krajobrazie rolnictwa precyzyjnego, twierdzi USDA

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Coraz popularniejsze staje się wdrażanie technologii rolnictwa precyzyjnego, a liderami w tej dziedzinie są duże gospodarstwa rolne, które integrują zaawansowane narzędzia w celu zwiększenia efektywności, redukcji kosztów i zwiększenia plonów.

Według raportu Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych (USDA) blisko 701 TP3T dużych gospodarstw rolnych, definiowanych jako gospodarstwa generujące roczny dochód brutto przekraczający 1 TP4T1 miliona, wykorzystuje technologie takie jak monitory plonów, systemy automatycznego sterowania i mapy gleby w celu usprawnienia swojej działalności.

Stanowi to znaczący kontrast w porównaniu z zaledwie 13% małych gospodarstw rolnych, które zgłosiły stosowanie podobnych technologii w 2023 r., zgodnie z danymi Służby Badań Ekonomicznych USDA.

Dlaczego większe gospodarstwa chętniej wdrażają rolnictwo precyzyjne

Rolnictwo precyzyjne oznacza wykorzystanie zaawansowanych technologii w celu optymalizacji praktyk rolniczych i maksymalizacji wydajności. W przypadku większych gospodarstw korzyści płynące z tych technologii są znaczące.

Koncentrując się na zwiększaniu plonów, obniżaniu kosztów operacyjnych i radzeniu sobie z nieprzewidywalnością pogody i wahaniami rynkowymi, gospodarstwa wielkoobszarowe dysponują większymi środkami finansowymi na inwestycje w technologie. Ułatwia im to wdrażanie narzędzi wymagających znacznych nakładów początkowych, takich jak monitory plonów, systemy automatycznego sterowania i sprzęt zautomatyzowany.

Według badania USDA, dysproporcja we wdrażaniu technologii jest rażąca. Podczas gdy 68% dużych gospodarstw rolnych korzystało z technologii wspomagających podejmowanie decyzji, takich jak monitory plonów i mapy glebowe, tylko 13% małych gospodarstw rolnych korzystało z tych narzędzi.

Raport podkreśla, że większe przedsiębiorstwa nie tylko dysponują możliwościami finansowymi, aby inwestować w takie technologie, ale mogą również czerpać większe korzyści z ich wdrożenia. Technologie rolnictwa precyzyjnego, zwłaszcza te koncentrujące się na automatyzacji i podejmowaniu decyzji w oparciu o dane, mogą prowadzić do wyższej wydajności, lepszego zarządzania zasobami i ostatecznie wyższych marż zysku.

Kluczowe technologie napędzające wdrażanie rolnictwa precyzyjnego

Spośród różnych dostępnych narzędzi rolnictwa precyzyjnego kilka wyróżnia się szerokim zastosowaniem w dużych gospodarstwach rolnych:

  1. Monitory wydajnościUrządzenia te mierzą ilość i jakość plonów w trakcie zbiorów. Dostarczając dane w czasie rzeczywistym, monitory plonów pozwalają rolnikom oceniać zmienność plonów na polu i podejmować świadome decyzje dotyczące zarządzania uprawami i alokacji zasobów.
  2. Systemy automatycznego kierowaniaSystemy te są integralną częścią wielkogabarytowego sprzętu rolniczego, takiego jak traktory i kombajny. System automatycznego sterowania wykorzystuje technologię GPS do kierowania maszyną, redukując ryzyko błędu ludzkiego i optymalizując dokładność operacji, takich jak sadzenie, nawożenie i zbiór. Według raportu USDA, 701 TP3T dużych gospodarstw rolnych korzystało z systemów automatycznego sterowania, w porównaniu z zaledwie 91 TP3T w małych gospodarstwach rolnych.
  3. Mapy glebowe i analiza danychTechnologia mapowania gleby dostarcza szczegółowych informacji o warunkach glebowych w całym gospodarstwie, umożliwiając rolnikom podejmowanie precyzyjnych decyzji dotyczących nawadniania, nawożenia i zasiewów. Dzięki zrozumieniu zmienności składu gleby i poziomu wilgotności, rolnicy prowadzący działalność na dużą skalę mogą zwiększyć plony i obniżyć koszty nakładów.

Czynniki wpływające na wdrażanie technologii

Raport USDA wskazuje na kilka czynników wpływających na wdrażanie rolnictwa precyzyjnego, z których najważniejsze to wielkość gospodarstwa i zasoby finansowe. Większe gospodarstwa, generujące wyższe przychody i umożliwiające długoterminowe inwestycje, chętniej wdrażają technologie wymagające znacznego kapitału początkowego.

Z drugiej strony mniejsze przedsiębiorstwa, zwłaszcza te generujące mniej niż $150 000 rocznie, mają trudności z uzasadnieniem początkowej inwestycji ze względu na ograniczone budżety i niższe marże zysku.

Oprócz ograniczeń finansowych, na wdrażanie technologii wpływa również charakter gospodarstwa. Gospodarstwa emerytalne, czyli te prowadzone przez rolników zbliżających się do emerytury, są często mniej skłonne do inwestowania w nowe technologie, ponieważ ich długoterminowe zaangażowanie w działalność rolniczą może być niepewne.

W przypadku tych działań korzyści wynikające z rolnictwa precyzyjnego mogą nie przewyższać kosztów, zwłaszcza jeśli rolnik planuje w niedalekiej przyszłości wycofać się z aktywnej działalności rolniczej.

Walka o powszechną adopcję

Chociaż technologie rolnictwa precyzyjnego oferują wyraźne korzyści, ich powszechne wdrażanie przebiega wolniej niż oczekiwano. Pomimo rosnącego wykorzystania narzędzi, takich jak monitory plonów i systemy automatycznego sterowania w dużych gospodarstwach, niektóre technologie nie zyskały jeszcze znaczącej popularności w gospodarstwach o różnej wielkości. Na przykład drony, przenośne urządzenia do monitorowania zwierząt gospodarskich i roboty dojarskie pozostają niedostatecznie wykorzystywane nawet w gospodarstwach o dużej skali działalności.

Wykorzystanie dronów, często postrzeganych jako obiecujące narzędzie do monitorowania upraw i analizy pól, w 2023 r. zgłosiło zaledwie 121 TP3T dużych gospodarstw rodzinnych. Inne zaawansowane technologicznie narzędzia, takie jak roboty dojarki i urządzenia noszone na ciele dla zwierząt gospodarskich, również odnotowały niski wskaźnik adopcji, a rolnicy wahają się przed wdrażaniem tych technologii ze względu na koszty, złożoność lub niepewne korzyści.

Rola producentów sprzętu

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na rolnictwo precyzyjne, producenci sprzętu rolniczego zwiększają inwestycje w zaawansowane technologie. Firmy opracowują bardziej przystępne cenowo i dostępne rozwiązania, aby sprostać potrzebom szerszego grona rolników, w tym tych prowadzących mniejsze gospodarstwa.

Jednak pomimo tych wysiłków rynek nadal jest wymagający, a wielu rolników wciąż waha się przed wdrażaniem nowych technologii w obliczu trudnej sytuacji gospodarczej w rolnictwie.

Producenci koncentrują się również na tworzeniu zautomatyzowanych systemów, które mogą pomóc zoptymalizować wydajność ciągników, kombajnów i innych maszyn rolniczych. Innowacje te mają pomóc rolnikom obniżyć koszty pracy i zwiększyć produktywność, zapewniając, że technologie rolnictwa precyzyjnego staną się bardziej atrakcyjne dla rolników każdej wielkości.

Wniosek

Technologie rolnictwa precyzyjnego oferują rolnikom znaczne korzyści, zwłaszcza tym zarządzającym działalnością na dużą skalę. Dzięki narzędziom takim jak monitory plonów, systemy automatycznego sterowania i mapy glebowe, duże gospodarstwa mogą optymalizować swoją produktywność, redukować koszty i stawiać czoła wyzwaniom związanym ze zmiennością rynków i nieprzewidywalnością pogody. Jednak wysokie koszty początkowe tych technologii nadal utrudniają ich wdrażanie wśród mniejszych gospodarstw, zwłaszcza tych o ograniczonych zasobach finansowych.

Wraz z rozwojem rolnictwa, prawdopodobnie nastąpi dalszy wzrost wykorzystania rolnictwa precyzyjnego. Dla drobnych rolników, opracowanie bardziej przystępnych cenowo i dostępnych rozwiązań będzie kluczem do zapewnienia powszechnego dostępu do tych technologii. Wydaje się, że przyszłość rolnictwa będzie w coraz większym stopniu kształtowana przez narzędzia cyfrowe, które pozwolą rolnikom podejmować mądrzejsze, oparte na danych decyzje w swoich gospodarstwach.

Ewolucja rolnictwa precyzyjnego: jak przeszłość kształtuje przyszłość

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Precyzyjne rolnictwo (Precision Ag), innowacyjne podejście do uprawy roli, które integruje technologię, dane i zaawansowane metodologie, zmieniło krajobraz rolniczy.

Wykorzystując narzędzia takie jak nawigacja GPS, drony, czujniki i analityka danych, rolnicy mogą maksymalizować wydajność, redukować straty i optymalizować plony. Jednak ta rewolucyjna dziedzina nie powstała w izolacji. Jej ewolucja jest głęboko zakorzeniona w wielowiekowych praktykach rolniczych, pokazując, jak przeszłość stanowi prolog przyszłości.

Retrospekcja: Podstawy rolnictwa precyzyjnego

Rolnictwo zawsze było dziedziną innowacji. Na długo przed pojawieniem się nowoczesnych technologii rolnicy polegali na wnikliwej obserwacji, doświadczeniu i metodzie prób i błędów, aby zwiększyć produktywność.

Praktyki takie jak płodozmian, nawadnianie i selektywna hodowla stanowią przykłady wczesnych form rolnictwa precyzyjnego. Metody te, choć prymitywne według dzisiejszych standardów, położyły podwaliny pod nowoczesne strategie rolnicze.

Rewolucja przemysłowa w XVIII i XIX wieku stanowiła istotny punkt zwrotny. Zmechanizowany sprzęt, taki jak pługi, siewniki i młocarnie, zwiększył wydajność, umożliwiając rolnikom zarządzanie większymi poletkami.

W tym okresie pojawiły się również nawozy sztuczne i pestycydy, które dodatkowo zwiększyły plony. Innowacje te utorowały drogę dla precyzyjnych technologii, które pojawiły się w XX i XXI wieku.

Powstanie nowoczesnego rolnictwa precyzyjnego

Koncepcja rolnictwa precyzyjnego, jaką znamy dzisiaj, zaczęła nabierać kształtu pod koniec XX wieku wraz z postępem w technologii satelitarnej, mocy obliczeniowej i systemach informacji geograficznej (GIS). Kluczowe kamienie milowe tego okresu to:

  1. Technologia GPS (lata 90.): Wprowadzenie systemów GPS zrewolucjonizowało rolnictwo, umożliwiając precyzyjną nawigację maszyn. Rolnicy mogli teraz optymalizować schematy sadzenia, nawożenia i zbiorów, zmniejszając nakładanie się działań i minimalizując marnotrawstwo zasobów.
  2. Monitorowanie plonów (lata 90. XX wieku): Monitory plonów zainstalowane na kombajnach zbożowych dostarczają szczegółowych danych na temat wydajności upraw, pomagając rolnikom identyfikować obszary pól o wysokich i niskich plonach.
  3. Teledetekcja (lata 2000): Dzięki wykorzystaniu zdjęć satelitarnych i dronów rolnicy mogą monitorować stan upraw, warunki glebowe i zużycie wody z niespotykaną dotąd dokładnością.
  4. Technologia zmiennej stawki (VRT): Dzięki VRT rolnicy mogą stosować środki ochrony roślin, takie jak nasiona, nawozy i pestycydy, w różnych dawkach na całym polu, dostosowanych do konkretnych potrzeb różnych stref.

Innowacje te zapoczątkowały przejście od ogólnych praktyk rolniczych do zarządzania specyficznego dla danego miejsca, co znacznie zwiększyło wydajność i zrównoważony rozwój.

Obecny krajobraz: Rolnictwo precyzyjne dzisiaj

W XXI wieku rolnictwo precyzyjne stało się fundamentem nowoczesnego rolnictwa. Dzisiejsze technologie obejmują zaawansowane czujniki, algorytmy uczenia maszynowego i analizę danych w czasie rzeczywistym. Kluczowe trendy kształtujące obecny krajobraz to:

  • Duże zbiory danych i sztuczna inteligencja: Rolnicy zbierają obecnie ogromne ilości danych ze swoich pól, w tym o składzie gleby, warunkach pogodowych i wydajności upraw. Sztuczna inteligencja przetwarza te dane, aby generować praktyczne wnioski.
  • Internet rzeczy (IoT): Inteligentne czujniki i urządzenia IoT umożliwiają ciągły monitoring warunków terenowych, co pozwala na podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.
  • Maszyny autonomiczne: Samojezdne ciągniki i robotyczne kombajny zmniejszają zapotrzebowanie na siłę roboczą, jednocześnie zwiększając precyzję i wydajność.
  • Skupienie się na zrównoważonym rozwoju: Precyzyjne rolnictwo wpisuje się w rosnący nacisk na zrównoważony rozwój poprzez minimalizację wykorzystania zasobów, redukcję wpływu na środowisko i poprawę sekwestracji węgla w glebie.

Przyszłość rolnictwa precyzyjnego

Patrząc w przyszłość, rolnictwo precyzyjne będzie się rozwijać w miarę jak nowe technologie będą zmieniać oblicze branży. Do najbardziej obiecujących osiągnięć należą:

  • Edycja genów: Narzędzia takie jak CRISPR mogą umożliwić tworzenie upraw specjalnie zaprojektowanych do rolnictwa precyzyjnego, których cechy będą zoptymalizowane pod kątem lokalnych warunków glebowych i klimatycznych.
  • Analityka predykcyjna: Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego poprawi dokładność modeli predykcyjnych, pomagając rolnikom przewidywać takie wyzwania, jak inwazje szkodników czy anomalie pogodowe.
  • Technologia blockchain: Technologia blockchain może zwiększyć przejrzystość i identyfikowalność łańcuchów dostaw produktów rolnych, gwarantując etyczne pozyskiwanie produktów i uczciwe ceny.
  • Rozszerzona łączność: Dzięki wdrożeniu sieci 5G obszary wiejskie uzyskają dostęp do szybkiego Internetu, co umożliwi wprowadzenie jeszcze bardziej zaawansowanych technologii rolnictwa precyzyjnego.

Przeszłość jako prolog: nauka z historii

Historia rolnictwa precyzyjnego niesie ze sobą ważną lekcję: innowacja opiera się na fundamentach przeszłości. Wczesne praktyki rolnicze nauczyły nas, jak ważna jest obserwacja i adaptacja. Era mechanizacji uwypukliła wartość wydajności i skalowalności. Dzisiejsze rolnictwo precyzyjne łączy te doświadczenia z najnowocześniejszą technologią, aby sprostać wyzwaniom związanym z wyżywieniem rosnącej populacji na świecie.

Rozumiejąc i doceniając historyczny kontekst rolnictwa precyzyjnego, możemy lepiej ukierunkować jego przyszłość. Przeszłość służy nie tylko jako przewodnik, ale także jako przypomnienie, że postęp to ciągła podróż, zakorzeniona w pomysłowości i odporności tych, którzy byli przed nami.

Wniosek

Rolnictwo precyzyjne jest świadectwem siły ludzkiej innowacyjności i nieprzemijającej aktualności historii. Stojąc u progu nowych przełomów, musimy zdać sobie sprawę, że postęp jutra będzie kształtowany przez dzisiejsze spostrzeżenia i lekcje przeszłości. Akceptując tę ciągłość, możemy zapewnić dalszy rozwój rolnictwa precyzyjnego, wspierając zrównoważoną i pomyślną przyszłość zarówno dla rolników, jak i dla planety.

Uczenie się w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem technologii 5G w zrównoważonym rolnictwie: badanie dotyczące buraków cukrowych

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Z przyjemnością informujemy o pomyślnym zakończeniu projektu “Sieci 5G jako czynnik umożliwiający naukę w czasie rzeczywistym w zrównoważonym rolnictwie”, który został częściowo dofinansowany przez Ministerstwo Gospodarki, Przemysłu, Działań na rzecz Klimatu i Energii kraju związkowego Nadrenia Północna-Westfalia.

Inicjatywa ta stanowi ważny krok naprzód w eksploracji potencjału transformacyjnego technologii 5G w rolnictwie, a w szczególności ma na celu poprawę ekologicznych, ekonomicznych i zrównoważonych aspektów uprawy buraków cukrowych.

Wykorzystano niskie opóźnienia technologii 5G, aby zintegrować zaawansowane systemy informatyczne w czasie rzeczywistym, umożliwiając natychmiastowe reakcje na dane z czujników i dane pozycyjne w zdefiniowanych ramach czasowych.

Zdjęcie z gali finałowej prezentacji projektu w Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL)
Zdjęcie z gali finałowej prezentacji projektu w Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL)

Skupienie projektu i partnerstwo

Projekt, realizowany we współpracy z partnerami z HSHL i przy wsparciu firmy Pfeifer & Langen, koncentrował się na badaniu całego cyklu uprawy buraków cukrowych na polach należących do partnerów. Jego celem było zademonstrowanie, w jaki sposób technologia 5G może odegrać kluczową rolę w rozwoju technologii w sektorze rolnym Nadrenii Północnej-Westfalii, prezentując jej potencjał jako czynnika sprzyjającego innowacjom i efektywności.

Rola GeoPard Agriculture

Firma GeoPard Agriculture odegrała kluczową rolę w zdefiniowaniu i wdrożeniu kluczowych aspektów projektu, w tym scenariuszy wykrywania, monitorowania i prognozowania produkcji roślin. Opracowaliśmy prototyp systemu AI dostosowanego do środowiska rolniczego 5G, wykonaliśmy modele w infrastrukturze chmurowej oraz stworzyliśmy aplikację mobilną do interakcji w czasie rzeczywistym z modelami chmurowymi.

Integracja technologiczna

Metody sztucznej inteligencji (AI) zostały wdrożone za pośrednictwem solidnej infrastruktury chmurowej o wysokiej mocy obliczeniowej. Algorytmy AI kategoryzowały rośliny w czasie rzeczywistym podczas każdego przejścia i monitorowały ich wzrost w całym cyklu życia, eliminując potrzebę niepotrzebnych wizyt w terenie wyłącznie w celu gromadzenia danych.

Dzięki temu postępowi możliwe stało się precyzyjne stosowanie nawozów i środków ochrony roślin, a dawki aplikacji można dynamicznie dostosowywać podczas przejazdów za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.

Wdrażanie pojazdów bezzałogowych

Ponadto projekt wykorzystał zmniejszone opóźnienie technologii 5G do wdrożenia bezzałogowych pojazdów do monitorowania roślin i gromadzenia danych. Pojazdy te odegrały kluczową rolę w gromadzeniu informacji w czasie rzeczywistym i dalszej optymalizacji praktyk rolniczych.

Rezultaty projektu: Zwiększenie produkcji buraków cukrowych dzięki technologii 5G

Projekt pokazał, jak technologia 5G może odegrać rolę w transformacji sektora rolnego w Nadrenii Północnej-Westfalii, analizując cały cykl uprawy buraków cukrowych i wskazując na istotne usprawnienia, jakie umożliwia technologia 5G. Aby jednak skutecznie zademonstrować rezultaty projektu, badacze wykorzystali pakiety robocze zawierające różne scenariusze i infrastruktury.

Pole testowe buraków cukrowych
Pole testowe buraków cukrowych

Definicja scenariusza uwzględniająca istniejące dane geograficzne i infrastrukturę uczenia maszynowego

Projekt pokazał, jak tradycyjne procesy w cyklu produkcji buraków cukrowych można usprawnić dzięki integracji technologii 5G. Kluczowe cele obejmowały:

  • Opracowano gotowe do wdrożenia scenariusze do rozpoznawania zakładów, monitorowania i przewidywania produkcji.
  • Ustalono wymagania techniczne niezbędne do pomyślnego wdrożenia tych scenariuszy.
  • Zidentyfikowano i oceniono istotne wskaźniki ekologiczne i ekonomiczne w celu oszacowania wartości dodanej wnoszonej przez sieć 5G.

Ta faza podkreśliła zaangażowanie projektu w integrację najnowocześniejszych technologii z istniejącymi praktykami rolniczymi. Architektura ta wykorzystywała szybką łączność sieci 5G, aby ułatwić gromadzenie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym między urządzeniami brzegowymi a chmurą. Infrastruktura chmurowa zapewniła niezbędne zasoby do szkolenia i wdrażania modeli AI na dużą skalę, a platforma AI oferowała solidne narzędzia do tworzenia i wdrażania modeli. Warstwa aplikacji prezentowała użytkownikom końcowym praktyczne wnioski z modeli AI, zwiększając możliwości podejmowania decyzji.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w kontekście 5G

Celem tej części było dostosowanie istniejących systemów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI) do scenariuszy opisanych powyżej, a także ich odpowiednia optymalizacja. Kluczowe cele obejmowały:

  • Zdefiniuj cele systemu i opracuj architekturę systemu
  • Zebrano dane rzeczywiste do szkolenia i walidacji modeli sztucznej inteligencji.
  • Utworzono i opisano odpowiednią bazę danych dostosowaną do identyfikacji i monitorowania roślin.
  • Bezproblemowa integracja modeli AI z infrastrukturą sieci 5G.

W tej fazie kluczową rolę odegrały urządzenia brzegowe wyposażone w karty SIM telefonów komórkowych wykorzystujące technologię 5G. Uważnie monitorowano kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), takie jak opóźnienie czy opóźnienie end-to-end (E2E). Pomiary obejmowały dokładną ocenę niezawodności i dostępności odbieranych pakietów danych, a także analizę prędkości transmisji danych użytkowników i szczytowych prędkości transmisji danych.

Ponadto założenia oparto na strumieniowym przesyłaniu wideo o rozdzielczości UHD w formacie MP4 za pośrednictwem protokołu TCP (Transmission Control Protocol). Rozważane potencjalne rozwiązania obejmowały optymalizację z wykorzystaniem pojedynczych obrazów zamiast ciągłych strumieni wideo, wykonywanie optymalizacji bazowych bezpośrednio na urządzeniach brzegowych oraz implementację technik kwantyzacji modeli w celu zwiększenia wydajności.

Infrastruktura chmurowa i usługi AWS

Projekt w dużej mierze opierał się na infrastrukturze chmurowej wykorzystującej usługi AWS, takie jak Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch i RDS, które odegrały kluczową rolę w dostarczaniu niezbędnych zasobów do szkolenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji.

Do efektywnego zarządzania instancjami i obsługi aplikacji wykorzystano platformę AWS Lambda, a AWS SageMaker ułatwił budowę solidnych potoków uczenia maszynowego. Rozwiązania pamięci masowej, takie jak S3, CloudWatch i RDS, były niezbędne do przechowywania zestawów danych i logów kluczowych dla działania modeli uczenia maszynowego i sieci neuronowych.

Infrastruktura chmurowa AWS
Infrastruktura chmurowa AWS

Dzięki temu infrastruktura ta obsługuje możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, jakie zapewnia sieć 5G.

Opóźnienie sieci 5G

Sieci 5G zostały zaprojektowane z myślą o osiągnięciu ultraniskich opóźnień, zazwyczaj od 1 do 10 milisekund. Opóźnienie to odzwierciedlało czas potrzebny na przesłanie danych między urządzeniami mobilnymi a serwerami AWS za pośrednictwem sieci 5G. Na opóźnienie wpływały również możliwości przetwarzania specyficzne dla danego urządzenia, takie jak szybkość rejestrowania i przetwarzania zdjęć na smartfonach z wydajnymi procesorami.

Prędkość przesyłania danych w sieci 5G oraz rozmiar zdjęcia wpływały na czas przesyłania danych do AWS. AWS dodatkowo przyczyniał się do opóźnień, ponieważ czas przetwarzania zadań, takich jak detekcja i segmentacja oparta na sieciach neuronowych, różnił się w zależności od złożoności algorytmu i wydajności usługi AWS. Po przetworzeniu wyniki były przesyłane z powrotem na urządzenia mobilne, co zależało od prędkości pobierania 5G i rozmiaru danych wynikowych.

Rozpoznawanie roślin za pomocą sztucznej inteligencji

W dziedzinie rozpoznawania roślin, procesy oparte na sztucznej inteligencji obejmowały stworzenie obszernej bazy danych obrazów roślin do trenowania algorytmów opartych na sieciach neuronowych. Algorytmy te zostały wytrenowane w celu odróżniania gatunków buraka cukrowego od innych roślin poprzez rozpoznawanie cech specyficznych dla danego typu rośliny, takich jak kształty liści, kolory kwiatów itp.

Rozwój fenologiczny roślin buraka cukrowego
Rozwój fenologiczny roślin buraka cukrowego. Źródło: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

W tym przypadku przez rozpoznawanie roślin rozumiemy wykrywanie chwastów i segmentację roślin buraka cukrowego.

  • Wykrywanie chwastów

Do wykrywania chwastów w projekcie wykorzystano platformę MobileNet-v3, która została wytrenowana z wykorzystaniem rozbudowanych rozszerzeń danych i próbkowania ważonego. Model ten osiągnął imponującą dokładność na poziomie 0,984 i AUC na poziomie 0,998.

  • Segmentacja buraków cukrowych

Do zadań segmentacyjnych wykorzystano modele takie jak YOLACT, ResNeSt, SOLO i U-net, aby precyzyjnie wyodrębnić poszczególne próbki buraków cukrowych na obrazach. Następnie wybrano najefektywniejszy model na podstawie różnych kryteriów: szybkości, czasu wnioskowania itp. Dane do segmentacji pochodziły z obrazów RGB wykonanych dronem, które zostały przeskalowane i opatrzone adnotacjami w celach szkoleniowych i walidacyjnych.

Zadania segmentacyjne polegały na tworzeniu masek, które precyzyjnie wyznaczały granice roślin. Ta metoda ograniczyła nakład pracy związany z adnotacjami, optymalizując jednocześnie wydajność. Priorytetowe traktowanie etykietowania trudnych próbek znacząco poprawiło wydajność modelu. Iteracyjne strategie ponownego trenowania i próbkowania niepewności okazały się skuteczne, osiągając wskaźniki dokładności segmentacji przekraczające 98% w różnych fazach wzrostu.

Przykład wejścia-wyjścia segmentacji
Przykład wejścia-wyjścia segmentacji
  • Ocena modelu

Model został wytrenowany z wykorzystaniem rygorystycznych rozszerzeń danych. Model został oceniony przy użyciu różnych metryk, w tym Intersection over Union (IoU). Analiza wnioskowania dla zbudowanego modelu, przeprowadzona na podzbiorze danych ‘plant seedlings v2’, wykazała dokładność 81%. Czas wnioskowania wynosił około 320 milisekund po 7-sekundowym okresie inicjalizacji, wymaganym tylko raz na sesję.

W monitorowaniu roślin opartym na sztucznej inteligencji (AI) kamery i czujniki rejestrowały kluczowe dane dotyczące roślin, analizowane przez algorytmy uczenia maszynowego i AI. Analiza ta odegrała kluczową rolę w ocenie stanu zdrowia roślin, identyfikując stres, choroby i inne czynniki wpływające na wzrost.

Zastosowania sięgają od optymalizacji wydajności rolnictwa po monitorowanie naturalnych ekosystemów, takich jak lasy, wspomaganie działań na rzecz ochrony środowiska i pogłębianie wiedzy na temat wpływu na środowisko.

Detekcja obiektów w monitoringu instalacji

Kolejnym etapem po segmentacji roślin buraka cukrowego jest detekcja obiektów, której celem jest zrozumienie specyfiki każdej rośliny pod względem zdrowotności, wzrostu i innych czynników. Do detekcji obiektów w monitoringu roślin wykorzystano zaawansowane modele, takie jak YOLOv4, MobileNetV2 i VGG-19 z mechanizmami uwagi. Modele te analizowały segmentowane obrazy buraków cukrowych w celu wykrycia określonych obszarów stresu i chorób, umożliwiając precyzyjne i ukierunkowane interwencje.

Projekt osiągnął znaczące kamienie milowe w zakresie wykrywania chorób, trenując modele ResNet-18 i ResNet-34 wstępnie wytrenowane w sieci ImageNet. Modele te wykazały imponującą dokładność na poziomie 0,88 w identyfikacji chorób atakujących rośliny buraka cukrowego, przy powierzchni pod krzywą ROC (AUC) wynoszącej 0,898. Modele wykazały się wysoką pewnością predykcji, precyzyjnie rozróżniając rośliny chore od zdrowych.

Przykład wejścia-wyjścia wykrywania obiektów
Przykład wejścia-wyjścia wykrywania obiektów

W projekcie zastosowano systematyczne podejście do wykrywania chorób, segmentując obrazy na standardowe obszary. Obszary te poddano szczegółowej adnotacji za pomocą interaktywnych narzędzi, aby wskazać obszary dotknięte chorobami. Wykrywanie obiektów dodatkowo zwiększyło dokładność, wyznaczając granice wokół roślin, co ułatwiło precyzyjne monitorowanie ich stanu.

Prognozowanie produkcji roślinnej

W dziedzinie prognozowania produkcji roślinnej modele sztucznej inteligencji wykorzystywały dane środowiskowe, takie jak warunki pogodowe i parametry gleby, do prognozowania plonów. Zastosowano modele regresji, takie jak model lasu izolacyjnego, regresja liniowa i regresja grzbietowa.

Modele te integrują cechy numeryczne wyodrębnione z obszarów ograniczających wraz z danymi dotyczącymi gleby w celu optymalizacji stosowania nawozów.

Buraki cukrowe na polu testowym
Buraki cukrowe na polu testowym

Rozważania dotyczące wdrażania modelu

Strategie wdrażania opracowanych modeli zostały ocenione zarówno dla urządzeń brzegowych, jak i platform chmurowych. Wdrażanie modeli na urządzeniach brzegowych przyniosło korzyści, takie jak niższe koszty i mniejsze opóźnienia.

Jednak takie podejście może wiązać się z niższym poziomem dokładności ze względu na ograniczenia sprzętowe. Z drugiej strony, wdrożenie w chmurze oferowało krótszy czas wnioskowania przy użyciu wydajnych procesorów GPU, ale mogło wiązać się z dodatkowymi kosztami i było uzależnione od połączenia internetowego, co mogło powodować opóźnienia w komunikacji.

Analiza porównawcza z siecią 5G

Analiza porównawcza wykazała, że wykorzystanie sieci 5G znacząco poprawiło segmentację buraków cukrowych w porównaniu z tradycyjnymi konfiguracjami 4G/WiFi. Poprawę tę potwierdza skrócony średni czas konfiguracji i pracy sieci, co podkreśla wzrost wydajności osiągnięty dzięki technologii 5G.

  • Proces przygotowania danych

Proces przygotowania danych obejmował zebranie zestawów danych dotyczących zdrowych i chorych roślin, wykrycie chwastów, identyfikację faz wzrostu oraz ekstrakcję obrazów z surowego materiału wideo 4K. Do przygotowania danych do analizy wykorzystano techniki takie jak wyrównywanie histogramów, filtrowanie obrazu i transformacja przestrzeni barw HSV.

Zebrano próbki zdrowych liści buraka cukrowego oraz próbek chorych, takich jak liście kukurydzy z szarą plamistością liści. Ekstrakcja cech chorobowych polegała na oddzieleniu liścia od tła, zmianie rozmiaru, transformacji i scaleniu obrazów w celu uzyskania realistycznych próbek do analizy.

Proces adnotacji do segmentacji
Proces adnotacji do segmentacji
  • Aktywna pętla uczenia się

Aktywna pętla uczenia została zainicjowana z nieoznakowanymi danymi, wykorzystanymi do trenowania modeli detekcji. Modele te generowały zapytania adnotacyjne, na które odpowiadali annotatorzy, stale udoskonalając dokładność modelu poprzez iteracyjne cykle trenowania i adnotacji.

  • Adnotacja danych za pomocą multimodalnego modelu fundamentowego

Aby sprostać wyzwaniu ograniczonej ilości danych z etykietami, projekt wykorzystał solidne modele bazowe do generowania adnotacji opartych na prawdziwych faktach. Warto zauważyć, że CLIP, model oparty na transformatorach opracowany przez OpenAI, wytrenowany na ogromnym zbiorze danych obejmującym ponad 400 milionów par obraz-tekst, odegrał kluczową rolę.

Wykorzystując Vision Transformers jako podstawę, CLIP osiągnął niezwykłą dokładność 95% w zestawach walidacyjnych, sprawnie kategoryzując obrazy na odrębne klasy, takie jak buraki cukrowe i chwasty, z dużą precyzją.

  • Technologia dronów do zbierania danych

Jedną z kluczowych technologii zastosowanych w projekcie było wykorzystanie dronów wyposażonych w kamery RGB, które rejestrowały wideo w rozdzielczości 4K. Drony te dostarczyły szczegółowych obrazów (o rozdzielczości 3840×2160) do analizy.

Wstępne przetwarzanie tych obrazów znacząco zwiększyło dokładność modelu, a zauważalną poprawę zaobserwowano w przypadku modeli takich jak VGGNet (+38,52%), ResNet50 (+21,14%), DenseNet121 (+7,53%) i MobileNet (+6,6%).

Do zwiększenia kontrastu obrazu zastosowano takie techniki, jak wyrównywanie histogramu, natomiast transformacja do przestrzeni barw HSV pomogła podkreślić obszary roślinne i wyróżnić istotne cechy.

  • Generowanie syntetycznych danych

Aby sprostać wyzwaniu ograniczonej ilości danych obrazowych, wygenerowano syntetyczne zestawy danych za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dane zbierano za pomocą dronów latających na wysokości od 1 do 4 metrów z prędkością 2 m/s lub większą, wykorzystując kamery RGB.

Środowisko emulacji
Środowisko emulacji

Do zbierania danych wykorzystano również inne pojazdy, takie jak traktory. To syntetyczne generowanie danych okazało się szczególnie przydatne w wykrywaniu chorób buraka cukrowego.

Wniosek

Projekt “Sieci 5G jako czynnik umożliwiający uczenie się w czasie rzeczywistym w zrównoważonym rolnictwie” z powodzeniem pokazał, jak technologia 5G może poprawić ekologiczne, ekonomiczne i zrównoważone aspekty uprawy buraków cukrowych. Dzięki współpracy z HSHL i Pfeifer & Langen, projekt zintegrował gromadzenie danych w czasie rzeczywistym z analizą opartą na sztucznej inteligencji, zwiększając wydajność i ograniczając zbędne wizyty w terenie.

Dedykowana sieć kampusowa 5G umożliwiła precyzyjne stosowanie nawozów i środków ochrony roślin. Geopard Agriculture odegrał kluczową rolę w opracowaniu scenariuszy wykrywania i monitorowania roślin oraz stworzeniu prototypu systemu uczenia maszynowego dla środowiska rolniczego 5G. Sukces projektu podkreślił znaczenie zaawansowanych technologii w zrównoważonym rolnictwie, wskazując na potencjał technologii 5G w napędzaniu innowacji i efektywności.

Stopniowa zmiana w kierunku rolnictwa precyzyjnego

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Od lat 90. XX wieku celem rolnictwa precyzyjnego jest zrewolucjonizowanie rolnictwa poprzez dostarczanie rolnikom szczegółowych informacji o ich uprawach i technologii umożliwiających efektywne wykorzystanie tych danych.

Dokonano wielu postępów, które zwiększyły precyzję w rolnictwie. Nowoczesne ciągniki potrafią samodzielnie sterować maszyną za pomocą GPS, a rolnicy mogą teraz regulować tempo wysiewu nasion i nawożenia. Postęp zaobserwowano również w genetyce upraw i zwalczaniu chwastów.

“Jedyne, czego nie udoskonaliliśmy, to czujnik” – powiedział Pablo Sobron, założyciel Impossible Sensing. “Umiejętność dostrzegania rzeczy, które mają znaczenie, zarówno w roślinach, glebie, jak i korzeniach”.”

Sobron i jego zespół naukowców z St. Louis opracowują obecnie drugi prototyp czujnika przeznaczonego do montażu z tyłu siewnika. Czujnik ten umożliwi rolnikom podgląd informacji w czasie rzeczywistym o poziomie składników odżywczych, kondycji gleby, warunkach wodnych i innych czynnikach wpływających na poszczególne rośliny podczas przejazdu przez pola.

“Naszym zdaniem dokładniejsza wiedza o tym, które obszary gospodarstwa wymagają więcej lub mniej nawozu, pomoże rolnikom w stosowaniu odpowiedniej ilości” – powiedział Sobron. “Prawdziwą wartością i potrzebą jest dostarczanie spostrzeżeń i wiedzy, wskazywanie, co i kiedy należy zrobić”.”

Dane te powinny pomóc rolnikom podejmować decyzje, które nie tylko zwiększą ich zyski, ale także ograniczą nadmierne stosowanie nawozów i środków chemicznych oraz sprawią, że nawadnianie będzie bardziej ukierunkowane.

Sobron przyznał jednak, że postęp w rolnictwie precyzyjnym nie zmienił jeszcze całkowicie rolnictwa.

“Produkt nie spełnia oczekiwań, jakie zrodziły się z jego reklam” – powiedział.

Prawdopodobnie upłyną lata, zanim obiecujące narzędzia, takie jak lasery, znajdą zastosowanie na tysiącach, nie mówiąc już o milionach akrów ziemi uprawnej.

“Eksperymentowanie to ryzyko” – powiedział Bill Leigh, rolnik z hrabstwa Marshall w stanie Illinois, który wraz z bratem uprawia około 2200 akrów kukurydzy i soi. Od początku lat 80. Leigh stopniowo wzbogacał swój sprzęt o coraz bardziej precyzyjne narzędzia, które pomogły mu wydajniej sadzić nasiona oraz stosować nawozy, herbicydy i fungicydy.

Ale zmiany te są powolne – wyjaśnił.

“To nie jest skok na głęboką wodę, to proces” – powiedział Leigh. “To po prostu zbyt kosztowne i zbyt duże ryzyko, żeby wykonać ten skok i uświadomić sobie, że na końcu nie ma skoczni wzwyż, tylko kawałek betonu”.”

Nowa technologia rolnicza może w niektórych przypadkach kosztować ponad 1 400 000 TP. Leigh jest skłonny do takich inwestycji, jeśli tylko osiągnie zysk. Ten aspekt finansowy jest kluczowy, ponieważ wiele gospodarstw rolnych działa z niskimi marżami.

Zdaniem Chada Zimmermana, dyrektora BioSTL Agrifood, wciąż istnieje luka między dostępną nową technologią a rolnikami, którzy ją wykorzystują, ponieważ wielu z nich nie może sobie pozwolić na wypróbowanie czegoś nowego na wszystkich swoich polach.

“Nie możemy od nich oczekiwać, że podejmą większe ryzyko i po prostu zgodzą się na zmniejszenie zysków, by osiągnąć cel kogoś innego” – powiedział Zimmerman.

To wywiera presję na firmy, aby udowodniły, że ich technologie rolnictwa precyzyjnego rzeczywiście działają. Wiele z nich nad tym pracuje, zauważyła Alison Doyle, zastępca dyrektora w Parku Badawczym Uniwersytetu Stanowego Iowa.

“Wiele firm z branży rolniczej pozycjonuje się bardziej w sektorze technologicznym niż w tradycyjnym rolnictwie” – powiedział Doyle.

Siła robocza jest kluczowym czynnikiem. Dziś jest mniej pracowników rolnych niż kiedyś, a dzisiejsze gospodarstwa są znacznie większe – dodał Doyle.

“Kiedy prowadzisz tak dużą działalność, gdzie ceny surowców i nakładów są na tym samym poziomie, szukasz choćby odrobiny marży, gdziekolwiek się da” – powiedziała. “Dlatego te precyzyjne narzędzia stają się niezbędne”.”

Wizualizacja wpływu zrównoważonego rolnictwa na gospodarkę za pomocą GeoPard w rolnictwie precyzyjnym

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Naukowcy z Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) i GeoPard Agriculture połączyli siły, aby zbadać ekonomikę systemów pasowych z uprawą międzyplonową w zrównoważonym rolnictwie. Swoimi odkryciami podzielili się na wydarzeniu Uniwersytetu Hohenheim pt. “Promowanie bioróżnorodności poprzez rolnictwo cyfrowe”, skupiając się na ekologicznych praktykach rolniczych i ich wpływie na finanse.

Ich projekt “Future Crop Farming” miał na celu zbadanie nowych metod uprawy, ze szczególnym uwzględnieniem uprawy pasowej. Technika ta polega na uprawie różnych roślin obok siebie w pasach na tym samym polu, co może zmniejszyć zapotrzebowanie na środki chemiczne i zwiększyć bioróżnorodność. Naukowcy chcieli znaleźć sposoby na to, aby rolnictwo było bardziej przyjazne dla środowiska, a jednocześnie opłacalne dla rolników.

Współpraca pod przewodnictwem Olivii Spykman i Markusa Gandorfera z LfL oraz Victorii Sorokiny z GeoPard rozpoczęła się w ramach programu EIT Food Accelerator. Wykorzystując swoją wiedzę z zakresu rolnictwa, narzędzi cyfrowych i analizy danych, postanowili zbadać ekonomiczne aspekty zrównoważonych praktyk rolniczych.

Chwila Rozważając kwestię redukcji syntetycznych nawozów i zwiększenia bioróżnorodności, badacze stwierdzili, że potencjał ekologiczny uprawy pasowej współdzielonej jest dobrze zbadany. Jednak jej mechanizacja i ekonomika pracy, zwłaszcza w przypadku sprzętu autonomicznego, wymagają dalszej oceny.

Stwierdzili, że rolnicy nie byli pewni jego praktyczności, zwłaszcza w kontekście nowych technologii. Aby to wyjaśnić, rozmawiali z rolnikami w laboratorium polowym, gdzie uprawiano pasowo międzyplon, aby zrozumieć ich obawy i lepiej się komunikować.

Co więcej, zmiany w krajobrazie mogą budzić niepokój rolników, dlatego ważne jest, aby na początku zapewnić im jasne informacje. Dlatego narzędzia cyfrowe, takie jak wizualizacje, mogą ułatwić komunikację między rolnikami a ich społecznościami, zwiększając akceptację i uznanie dla korzystnych dla środowiska przekształceń krajobrazu.

Na przykład w Nowej Zelandii rolnicy korzystali z gogli wirtualnej rzeczywistości (VR) do wizualizacji obszarów nadających się do zalesienia, co ułatwiało planowanie na skalę gospodarstwa rolnego poprzez zilustrowanie wpływu na rentowność gospodarstwa, estetykę krajobrazu i społeczności wiejskie. Takie wizualizacje mogą pogłębić zrozumienie i zainteresowanie rolników zmianami w krajobrazie, choć skuteczne wdrożenie zależy również od ich pewności siebie.

Podobnie, w niniejszym badaniu, do analizy systemu produkcji pasowej z uprawą współrzędną z wielu perspektyw wykorzystano chmurowy program GeoPard. Równania GeoParda sparametryzowano danymi empirycznymi z projektu Future Crop Farming. Wstępne wyniki obejmują wizualizacje zużycia herbicydów i azotu oraz plonów, z planowanymi bardziej złożonymi obliczeniami.

Wyświetlanie mapy stosowania herbicydów

Ponadto system zintegrował różne źródła danych, w tym:

  • Zestawy danych o wydajności i zastosowanym nakładzie
  • Informacje o cenach upraw i środków ochrony roślin (podane przez użytkownika)
  • Zdjęcia satelitarne (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Dane topograficzne
  • Mapy strefowe danych historycznych dostępne w GeoPard

Tymczasem główne techniki wykorzystywane w projekcie obejmowały analizę przestrzenną i efektywne przetwarzanie danych przestrzennych za pomocą frameworka NumPy. Dane pochodziły z plików .xlsx i .shp. Jednak plik kształtu nie zawierał szczegółowych informacji o poszczególnych paskach, co wymagało integracji różnych formatów danych.

GeoPard ułatwił przestrzenną organizację danych, aby powiązać szczegóły dotyczące poszczególnych pasów z ich lokalizacją w terenie. W związku z tym zintegrowany zbiór danych, prezentujący pasy, stał się podstawą opisowej analizy próbnej w GeoPard.

Chociaż badania nie obejmowały zmiennego tempa aplikacji nakładów, mapowanie GeoPard o wysokiej rozdzielczości (rozmiar piksela: 3 × 3 metry) umożliwiło szczegółową wizualizację na poziomie pikseli, zwiększając złożoność. To szczegółowe mapowanie jest cenne dla przyszłych zastosowań, takich jak łączenie wielu warstw lub integracja bardziej przestrzennie zmiennych informacji, takich jak ‘profile plonów’ oparte na danych o plonach w małej skali zebranych przez łączenie działek w ramach projektu badawczego.

Mapa plonów na uprawę w pełnym widoku i powiększeniu, aby pokazać szczegóły na poziomie pikseli

Naukowcy odkryli również, że chociaż GeoPard pełnił głównie funkcje opisowe, posiada potencjał do bardziej złożonych wizualizacji. Na przykład, uwzględnienie danych o plonach i cenach na poziomie niższym od pasa uprawnego może pomóc w tworzeniu map zysków, pokazujących efekty krawędziowe między sąsiednimi pasami upraw.

Co więcej, integracja danych ekonomicznych dotyczących pracy mogłaby ujawnić wpływ zmniejszenia korzyści skali na promowanie bioróżnorodności. Takie dane mogą pomóc w modelowaniu scenariuszy, umożliwiając analizę różnych płodozmianów, szerokości pasów i rodzajów mechanizacji, koncentrując się na wynikach specyficznych dla danego pola, co usprawni zarządzanie rolnictwem i podejmowanie decyzji.

Dzięki temu system mógłby funkcjonować jako cyfrowy bliźniak, umożliwiając przesyłanie danych w czasie rzeczywistym z maszyn polowych i czujników do GeoPard, co jest już możliwe dzięki niektórym technologiom komercyjnym i danym satelitarnym. Jednak obawy rolników dotyczące kompatybilności technologicznej podkreślają potrzebę integracji dodatkowych źródeł danych dla szerszego zastosowania.

W jaki sposób SDSU kształtuje rewolucję w rolnictwie precyzyjnym w tym stanie?

Opublikowano na przez Muhammad Farjad

Uniwersytet Stanowy Dakoty Południowej (SDSU) był pionierem programu mającego na celu naukę i pomoc rolnikom w stosowaniu rolnictwa precyzyjnego.

W Brookings w Dakocie Południowej nowy program rolnictwa precyzyjnego SDSU skutecznie zachęcił lokalnych i niektórych innych rolników z regionu Środkowego Zachodu do wdrażania większej liczby technologii w swoich gospodarstwach. Jednak rolnicy w innych stanach wdrażają tę technologię wolniej.

SDSU stał się pierwszym uniwersytetem w kraju, który wprowadził program edukujący i pomagający rolnikom w stosowaniu rolnictwa precyzyjnego, czyli nauki polegającej na łączeniu nowych technologii i tradycyjnych metod w celu zwiększenia wydajności operacyjnej, co prowadzi do zwiększenia plonów przy jednoczesnym ograniczeniu wpływu na środowisko.

Przykładowo wykorzystanie satelitów GPS pozwala na dostarczanie środków chemicznych i nawozów dokładnie tam, gdzie są najbardziej potrzebne.

Ali Mirzakhani Nafchi, adiunkt w centrum rolnictwa precyzyjnego, wspomniał, że szkoła pracuje nad zwiększeniem wykorzystania tej technologii poprzez edukację i badania, aby uczynić ją bardziej praktyczną dla rolników.

“Jestem bardzo optymistycznie nastawiony i wierzę, że to zadziała. Zmiany zobaczymy nie tylko w Dakocie Południowej, w kraju i na świecie” – powiedział Nafichi.

Według badania przeprowadzonego przez Departament Rolnictwa Stanów Zjednoczonych, Dakota Południowa ma jeden z najwyższych wskaźników wykorzystania technologii rolnictwa precyzyjnego – 53% rolników korzysta tam z tej technologii.

Według badania przeprowadzonego przez Ness School of Management and Economics na uniwersytecie SDSU, w innych stanach Środkowego Zachodu, takich jak Dakota Północna, Iowa, Illinois i Nebraska, ponad połowa rolników stosuje rolnictwo precyzyjne.

Jednakże, jak wynika z badania Nessa, w skali kraju jedynie 27% rolników stosuje praktyki rolnictwa precyzyjnego w zarządzaniu uprawami lub hodowlą zwierząt.

Korzyści z precyzyjnego rolnictwa i wyzwania związane z jego wdrażaniem

Technologie rolnictwa precyzyjnego (precyzyjnego) zyskują coraz większą popularność wśród rolników. Jedną z powszechnie stosowanych technologii jest automatyczne sterowanie maszynami. Pomaga ono rolnikom kierować maszynami bez konieczności ręcznego sterowania. Inną ważną technologią jest “georeferencja”, która polega na wykonywaniu cyfrowych zdjęć w celu precyzyjnego określenia lokalizacji.

Korzyści z precyzyjnego rolnictwa i wyzwania związane z jego wdrażaniem

Zdjęcia satelitarne są również powszechnie stosowane – według badania przeprowadzonego przez firmę Ness, skorzystało z nich blisko 601 TP3T rolników. Technologia ta pozwala rolnikom oglądać swoje pola z góry. Badania przeprowadzone przez Stowarzyszenie Producentów Sprzętu pokazują, że technologie rolnictwa precyzyjnego zazwyczaj zwiększają plony o 41 TP3T i poprawiają efektywność nawożenia o 71 TP3T. Ponadto rolnictwo precyzyjne zmniejsza zużycie herbicydów, pestycydów, paliw kopalnych i wody.

Jednak pomimo korzyści w postaci zwiększenia zysków i plonów, czynniki takie jak koszty i brak ogólnej wiedzy na temat rolnictwa precyzyjnego uniemożliwiły wielu rolnikom wykorzystanie tych technologii tak powszechnie, jak oczekiwano.

Anna Karels, studentka centrum rolnictwa precyzyjnego, zauważyła, że chociaż na początku wymaga to nakładów finansowych, to w dłuższej perspektywie przynosi oszczędności.

“Myślę, że wielu rolnikom trudno jest zrozumieć, że tak, może to początkowo zwiększyć koszty, ale z czasem się to opłaci” – powiedział Karels.

Nafchi wspomniał, że obniżenie stawki początkowej zachęci większą liczbę rolników do korzystania z tej technologii.

“Początkowe koszty stosowania zmiennej stawki są zbyt wysokie” – powiedział Nafchi. “Wyobraźmy sobie, co by było, gdybyśmy otrzymali pomoc. Moglibyśmy jakoś ją obniżyć, obniżyć koszty początkowe, albo po prostu zapewnić im zachętę, inwestycję i poprosić, żeby po prostu spróbowali. A potem zobaczą, że zwrot z inwestycji jest naprawdę dobry. Jestem bardzo optymistycznie nastawiony, że z niej skorzystają”.”

Jeśli początkowe koszty okażą się zbyt wysokie dla niektórych rolników, dostępne są programy pomocowe. Według Biura Odpowiedzialności Rządu USA (US Government Accountability Office), Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych (USDA) i Narodowej Fundacji Nauki (National Science Foundation) przeznaczono prawie 14 biliony dolarów na badania i rozwój w dziedzinie rolnictwa precyzyjnego w latach 2017-2021.

Innym powodem niskiego wskaźnika adopcji jest brak wiedzy na temat nowej technologii. Rolnicy z Dakoty Południowej mają jednak możliwości, aby dowiedzieć się więcej.

“Dealerzy tacy jak John Deere organizują wiele szkoleń, podczas których pokazują rolnikom, jak korzystać z maszyn” – powiedział Karels.

Centrum Rolnictwa Precyzyjnego Raven

Centrum Precyzyjnego Rolnictwa Raven powstało, aby umożliwić studentom tego kierunku naukę precyzyjnego rolnictwa w praktyce.

W budynku znajdują się pomieszczenia wypełnione sprzętem i produktami rolnictwa precyzyjnego, z których uczniowie korzystają w praktyce. Budynek otwarto w sierpniu 2021 roku, a jego koszt wyniósł 144,2 mln TP4T46,2 mln, co czyni go pierwszym programem rolnictwa precyzyjnego w kraju.

Centrum Rolnictwa Precyzyjnego Raven

“Chcemy przenieść nasz program rolnictwa precyzyjnego na wyższy poziom i zapewnić naszym studentom jeszcze lepsze doświadczenia” – powiedział Muthukumrappan.

Wydział musi nadal wprowadzać zmiany, aby nadążać za nowymi technologiami. Zdaniem niektórych studentów to jeden z obszarów, w którym program może się poprawić.

“Program rolnictwa precyzyjnego będzie musiał się stale zmieniać, aby dostosować się do wszystkich nowych technologii, które się pojawiają. Myślę, że SDSU mogłoby sobie z tym nieco lepiej poradzić” – powiedział Karels.

Program nad tym pracuje.

Jedną ze zmian jest dodanie większej liczby wyspecjalizowanych kierunków, które będą gromadzić więcej danych na temat rolnictwa precyzyjnego.

“Wcześniej mieliśmy jeden przepis dla wszystkich studentów zapisanych na program rolnictwa precyzyjnego, co oznacza, że łączymy agronomię i technologie, tworząc jeden, solidny program” – powiedział Muthukumrappan. “Teraz czynimy go bardziej przyjaznym dla użytkownika. Mamy trzy różne ścieżki. Jedna dotyczy technologii. Druga agronomii. A trzecia danych, elektronicznych uderzeń”.”

“Obecnie nasza nowa kadra pracuje nad rozwojem biosensorów i pojazdów bezzałogowych” – powiedział Muthukumrappan.

Celem programu jest przeprowadzenie większej liczby badań, które uczynią rolnictwo precyzyjne bardziej praktycznym dla rolników, co z kolei może zwiększyć wskaźniki adopcji.

Program ma na celu zwiększenie liczby zapisów o 20% w ciągu najbliższych pięciu lat, aby osiągnąć ten cel. Misją SDSU jest uproszczenie tej technologii i uczynienie jej bardziej praktyczną dla rolników, powiedział Nafchi.

Obecnie w programie bierze udział 66 studentów.

“Jako budynek dysponujemy ogromnymi zasobami. Nie mieliśmy jednak zbyt wielu kadry naukowej, zasobów ludzkich, które mogłyby działać, oferować i prowadzić badania w tej dziedzinie” – powiedział Muthukumrappan. “W ciągu ostatnich dwóch lat udało nam się zatrudnić trzech nowych pracowników naukowych, którzy zajmą się badaniami na wysokim poziomie, pozyskać więcej funduszy na badania i przyczynić się do rozwoju naszego programu badawczego”.”

Źródło: South Dakota News Watch

wpIkonaCzat
wpIkonaCzat

    Poproś o bezpłatną prezentację / konsultację GeoPard








    Klikając przycisk, zgadzasz się na nasze Polityka prywatności. Potrzebujemy tego, aby odpowiedzieć na Twoją prośbę.

      Subskrybuj


      Klikając przycisk, zgadzasz się na nasze Polityka prywatności

        Prosimy o przesłanie informacji


        Klikając przycisk, zgadzasz się na nasze Polityka prywatności

        Używamy plików cookie, aby zapewnić najlepsze wrażenia podczas przeglądania, personalizować treści naszej witryny, analizować jej ruch i wyświetlać odpowiednie reklamy.
        Zobacz nasze Polityka prywatności po więcej informacji.

        Akceptuj wszystko