Technológiai forradalom küszöbén az agrárium


2019. dec 14. írta: Takarék

A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a big data, a dolgok internete és az ehhez hasonló fogalmak már jó ideje megjelentek olyan területeken is, amelyeket nem kötünk össze automatikusan a számítástechnikával, írja a 24.hu.

Ilyen például a gyümölcs- és zöldségtermesztés és kereskedelem, amely szektort pont most kezdik meghódítani az ilyen eljárások.

Az Agranimo például olyan mesterséges intelligencián alapuló rendszert alkotott, amelynek feladata, hogy előre jelezze a mikroklíma változásait. Ennek alapja egy olyan adatfeldolgozó rendszer, amely a szükséges információkat a vállalat saját fejlesztésű, vezeték nélküli adatátvitelt használó szenzorai, valamint a korábban telepített hagyományos érzékelők, illetve a publikusan elérhető adatbázisok szolgáltatják. A végső cél pedig, hogy a kapott előrejelzések alapján csökkentsék a felhasznált műtrágya és víz mennyiségét, valamint a rendszer arra is alkalmas, hogy figyelmeztessen előre a növényekre esetleg leselkedő veszélyekre és betegségekre. Végső soron tehát az Agranimo intelligens  komplex rendszerének eredményeként a termelékenység nő, a felhasználók pedig ezzel párhuzamosan pénzt takaríthatnak meg.

A PATS startup egy másik tökéletes példája annak, hogy az új technológiák hogyan jelenhetnek meg a mezőgazdaságban. Ők apró, denevérszerű drónokat terveztek, amelyek szenzoraik révén képesek felderíteni a rovarokat az üvegházakban, sőt azok írtására is alkalmasak. Ennek köszönhetően fenntartható módon csökkenti a növénykárosodásokat és veszteségeket rovarirtó szerek használata nélkül. A PATS által nyújtott szolgáltatás arra koncentrál, hogy mentesítse a termelőt a növényvédelemmel kapcsolatos időigényes és ismétlődő feladatoktól.

Óriási problémát okoz a gyümölcs- és zöldségtermesztés során, ha a növényeket nem a megfelelő időben szüretelik, ha késve vagy épp éretlenül szállítják, hogy aztán a nagy- és kiskereskedők azzal szembesüljenek, hogy vagy meg kell oldaniuk a tárolás problémáját vagy épp ellenkezőleg: dobhatják ki a túlérett, megrohadt élelmiszert. A Strella Biotech startup viszont pont erre kínál megoldást a biosensing és az IoT (dolgok internete) segítségével. Az általuk kidolgozott rendszer részét képező szenzorok folyamatosan vizsgálják a növények állapotát és vezeték nélküli úton erről folyamatosan információt szolgáltatnak egy külön szoftveren keresztül. Az előzetesen adatok (hova szállítják, milyen úton, mennyi ideig tart az út stb.) betáplálása után pedig a program azt is képes meghatározni, hogy pontosan mikor kell elkezdeni a szüretet, és a szállítás ütemezésével kapcsolatban is hasznos tanácsokat ad.

A DiMuto azt tűzte ki célul különféle IoT, mesterséges intelligencia (AI) és blokklánc technológiák összehangolásával digitalizálja a terményeket, amelyek ezáltal minden korábbinál hatékonyabban nyomon követhetővé válnak. Ennek révén pedig hatékonyan, és olcsón képesek segíteni a kis- és közepes méretű élelmiszer-ipari szereplőket a finanszírozástól kezdve a piackeresésen, termékmarketingen, adatelemzésen át egészen a konkrét kereskedelmi döntések meghozataláig. Tehát az innovatív eljárásoknak köszönhetően képesek levenni a vállukról olyan feladatokat, amelyek végrehajtásához hiányozik náluk a humán erőforrás vagy a szükséges tőke.

A Vertigo Technologies azt bizonyítja be, hogy  vizsgálati módszerek terén is lehet még újat mutatni. A startup kidolgozott egy új, FRESCO névre hallgató eljárást, amelynek feladata a gyümölcsök belső szerkezetének vizsgálata. Tehát, hogy mennyire érettek, mennyire egészségesek, hogyan fejlődnek, találhatóak-e bennük elváltozások, és így tovább. Azonban a hagyományosan alkalmazott infravörös technológia helyett az ő műszereik mikrohullámokat alkalmaznak. Ennek köszönhetően pedig egységnyi idő alatt kisebb költséggel több növény vizsgálható meg.  A jobb teljesítmény lehetővé teszi a termék minőségének javítását a végfelhasználó számára, elkerülve ugyanakkor a friss termékeknek a láncon belüli nagy veszteségeit a kevésbé hatékony minőség-ellenőrzés miatt.

shutterstock_614859119.jpg

Szólj hozzá

mesterséges intelligencia agrárium gépi tanulás big data