С ухудшением здоровья почвы и увеличением затрат на рабочую силу умное сельское хозяйство все чаще обращается к инновационным технологиям и искусственному интеллекту для повышения урожайности. В течение последнего десятилетия агротехнологии претерпели значительную эволюцию, начиная от спутниковой навигации для автономных тракторов до сложных систем искусственного интеллекта, науки о данных и новейших спутниковых коммуникаций. В то же время агротехнологии нацелены на снижение использования пестицидов, удобрений и воды, что способствует уменьшению загрязнения и выбросов углекислого газа.
Однако, поскольку сельское хозяйство в Европе по-прежнему сильно фрагментировано, акцент переместился на использование данных, собранных с датчиков, для дальнейшего анализа с помощью моделей ИИ. Это помогает увеличивать производство различными способами, начиная от борьбы с вредителями и заканчивая улучшением здоровья и благополучия скота.
Слизни и ИИ: точность и устойчивость
Один из примеров успешного применения таких технологий — британский проект SLIMERS, в рамках которого гиперспектральные камеры помогают фермерам бороться со слизнями. Проект SLIMERS (Strategies Leading to Improved Management and Enhanced Resilience against Slugs) является трехлетней исследовательской программой стоимостью 2,6 млн фунтов стерлингов и включает участие более 100 ферм и нескольких ведущих исследовательских центров, таких как Университет Харпера Адамса и Центр Джона Иннеса.
В рамках проекта был разработан искусственный интеллект для прогнозирования рисков, связанных с появлением слизней. Модель ИИ использует данные, собранные фермерами за предыдущие два года, чтобы точно прогнозировать места скопления слизней на полях. В следующем шаге будет использоваться метод выборочного применения химикатов, а не сплошного распыления, что позволит более эффективно бороться с вредителями.
«Мы уже знаем, что слизни склонны собираться в определенных местах, но до проекта SLIMERS нам было сложно точно предсказать эти зоны», — пояснил Кит Уолтерс, профессор биологии беспозвоночных. — «Теперь мы можем создавать подробные карты рисков и точно устранять проблемы там, где они наиболее вероятны».
Роботизация и точная борьба с вредителями
Еще одним значительным шагом является использование точной робототехники для борьбы с слизнями. Компания Farmscan AG работает над созданием системы с максимальной шириной распыления для автономных сельскохозяйственных машин. «Мы стремимся к ширине распыления 25 см, что предполагает использование четырех форсунок на метр», — отметил Каллум Чалмерс, директор Farmscan.
Эта система будет интегрирована в проекты компании Small Robot Company, разрабатывающей роботизированное управление. «Роботизация в сельском хозяйстве имеет огромный потенциал для решения проблем, связанных с вредителями, и именно в этом направлении развивается наш проект», — сказал Бен Скотт-Робинсон, генеральный директор Small Robot Company.
Носимые датчики для коз
В Великобритании исследуют использование носимых датчиков для мониторинга здоровья и поведения молочных коз. Этот проект включает несколько университетов, в том числе Университет Харпера Адамса и Университет Рединга. Носимые устройства, такие как ушные бирки с акселерометром и датчиками температуры, позволяют отслеживать ключевые показатели здоровья животных, такие как время, которое они проводят в покое, или уровень стресса.
«Носимые сенсоры дают нам возможность более точно отслеживать поведение животных и улучшать их благополучие», — отметил доктор Холли Викери, ведущий исследователь. Такой подход позволяет фермерам оперативно реагировать на проблемы, например, улучшать условия содержания животных в жаркую погоду или обнаруживать болезни на ранних стадиях.
Беспилотники и 5G в мониторинге скота
Другой пример использования умных технологий в сельском хозяйстве — проект 5GRIT, в рамках которого проводятся испытания беспилотных летательных аппаратов для мониторинга пастбищ. Этот проект, реализуемый в Нортумберленде, использует сеть 5G для ускоренной передачи данных, что позволяет фермерам гораздо быстрее получать информацию о состоянии скота.
Использование искусственного интеллекта для обнаружения домашних животных на основе изображений дронов достигло точности 86%. Это открывает новые возможности для мониторинга здоровья животных и раннего обнаружения проблем.
Умное управление водными ресурсами
Водные ресурсы остаются одним из самых дефицитных элементов в сельском хозяйстве. Чтобы помочь фермерам более эффективно использовать воду, CNH и xFarm работают над пилотным проектом в Узбекистане, который использует точные агротехнологии для управления водными ресурсами. В рамках этого проекта используется машина с телематикой и облачной платформой FieldOps, которая позволяет фермерам контролировать операционные процессы и управлять водоснабжением с максимальной точностью.
«Сегодня сельское хозяйство использует более 70% мировой пресной воды, и наш проект поможет повысить эффективность использования водных ресурсов, что особенно важно для стран с дефицитом воды», — сказала Даниэла Рополо, руководитель инициативы CNH.
Внедрение спутниковой связи и автономных систем
Для повышения эффективности в умном сельском хозяйстве критически важной является спутниковая связь. Совместно с компанией Starlink CNH интегрирует спутниковую связь в свои сельскохозяйственные машины, что позволяет фермерам получать данные в реальном времени и получать поддержку без необходимости управлять подписками.
Эти технологические достижения в умном сельском хозяйстве дают фермерам новые инструменты для повышения урожайности и сокращения затрат, а также обеспечивают долгосрочные экологические и экономические преимущества.
Источник: https://www.eenewseurope.com/en/from-slugs-to-goats-the-evolution-of-smart-farming/
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/