Датчики, ИИ и «умные» устройства могут изменить сельское хозяйство
Инженер по биосенсорам Азахар Али, доцент кафедры зоотехники и разработки биологических систем из Технологического института Вирджинии, готовится к приходу новой сельскохозяйственной революции.
Это эпоха, в которой, по прогнозам, будет использован преобразующий потенциал соединительных технологий, возникших в ходе Четвертой промышленной революции. По мнению Али, три технологии выделяются своим потенциалом для продвижения климатически оптимизированного точного земледелия: носимые сельскохозяйственные датчики, устройства с поддержкой Интернета вещей (или «умные» устройства) и искусственный интеллект (ИИ).
В обзорной статье, опубликованной Advanced Intelligent Systems, Али и его коллеги Матин Атаи Качоуэй из Школы зоотехники и Аджит Кошик из Политехнического университета Флориды написали, что объединение этих передовых технологий может привести к изменению парадигмы в том, как сельскохозяйственный сектор контролирует безопасность пищевых продуктов, а также качество, здоровье и продуктивность растений во всем мире.
По мнению Али, приоритет быстрого, точного и раннего мониторинга будет иметь решающее значение для устойчивого и безопасного питания быстро растущего населения планеты, численность которого, как ожидается, к 2050 году составит почти 10 миллиардов челове. И для поддержания мировой цепочки поставок продовольствия потребуется на 50 процентов больше продовольствия, согласно статье.
Согласно отчету о глобальной производительности сельского хозяйства (GAP) за 2023 год, опубликованному Колледжем сельского хозяйства и наук о жизни, рост глобальной производительности сельского хозяйства значительно замедлился, а текущие усилия по устойчивому расширению производства недостаточны.
Али сказал, что ученые должны сотрудничать, чтобы полностью раскрыть потенциал новых технологий, которые могут помочь производителям удовлетворить будущий спрос. Агрономы должны работать с экспертами в области инженерии, медицины и ветеринарии, а также экспертами в области материаловедения.
«В таком сотрудничестве существует огромный пробел», — сказал Али. «Я разрабатываю датчики, но мне нужно сотрудничать с экспертами в области машинного обучения. Нам нужно активнее сотрудничать, чтобы решить продовольственный кризис».
В своей статье Али, Качуэй и Кошик рассказали о недавнем прогрессе, достигнутом исследователями в применении датчиков, интеллектуальных устройств и искусственного интеллекта для мониторинга продуктов питания и растений. Они также описывают потенциал и проблемы объединения технологий.
Они написали, что технология пищевых сенсоров претерпела значительные изменения, уделяя особое внимание измерению токсинов, влажности, pH, свежести, температуры, загрязнений и патогенов. Отслеживание этих факторов является ключом к обеспечению безопасности пищевых продуктов, их качества и высоких стандартов упаковки.
Исследователи описали, как эти сенсорные возможности могут быть улучшены в сочетании с другими технологиями: благодаря соединению датчиков и интеллектуальных устройств системы зондирования пищевых продуктов, домашнего скота и растений могут точно собирать данные в режиме реального времени, на месте и в больших масштабах. шкала. Сети следующего поколения смогут быстро передавать большие объемы данных, генерируемые этими системами.
Ученые пишут, что ИИ может упростить анализ данных за счет автоматической обработки данных. По словам Али, ИИ может взять на себя объемы данных, генерируемых интеллектуальными датчиками. Интеллектуальные устройства и искусственный интеллект также открывают возможности для прогнозного анализа, позволяя производителям заранее прогнозировать такие проблемы, как вспышки заболеваний и погодные условия.
На протяжении всей статьи Али и его коллеги привели примеры того, как ученые в настоящее время изучают интеграцию нескольких технологий, включая разработку электрохимических сенсоров, используемых для обнаружения биомаркеров заболеваний в коровьем молоке, апельсиновом и яблочном соке, а также использование микроигл. интегрированные датчики растений вместе с 3D-печатными устройствами на базе смартфонов для обнаружения вирусов в томатах.
Али и его коллеги видят многообещающие решения в этих решениях, но они также отметили существующие проблемы при использовании технологий четвертой сельскохозяйственной революции: существуют проблемы безопасности при сборе данных с использованием интеллектуальных датчиков; затраты на датчики, сетевую инфраструктуру и управление данными могут быть непомерно высокими; и могут возникнуть проблемы с подключением к Интернету при использовании интеллектуальных устройств в сельских или отдаленных районах, где расположено множество ферм.
Для решения этих проблем Али указал на сотрудничество между учеными, политиками и фермерами.
Источник: Технологический институт Вирджинии
