Cyfryzacja w małych gospodarstwach: wyniki projektu DiWenkLa

Efektywna ochrona roślin z wykorzystaniem dronów wyposażonych w czujniki optyczne.

Projekt badawczy „Digitale Wertschöpfungsketten für eine nachhaltige kleinstrukturierte Landwirtschaft” (DiWenkLa), realizowany przez Uniwersytet Hohenheim i Wyższą Szkołę Ekonomii i Środowiska w Nürtingen-Geislingen, miał na celu pokazanie jak również mniejsze gospodarstwa mogą skorzystać z cyfryzacji.

Badacze przez pięć lat pracowali nad 14 podprojektami, które miały wskazać praktyczne i dostępne rozwiązania dla mniejszych producentów rolnych. – Technologie cyfrowe mogą nie tylko ograniczyć nakład pracy i ustabilizować plony, ale również wspierać ochronę środowiska, dobrostan zwierząt i ograniczać zużycie środków ochrony roślin – podkreśla prof. Enno Bahrs, koordynator projektu. Aby ograniczyć koszty, wykorzystywano dostępne na rynku urządzenia, częściowo je modyfikując. Rozważano także współdzielenie sprzętu, np. dronów – podobnie jak ma to miejsce w maszynowych grupach usługowych. Drony mogłyby być wspólnie wykorzystywane do oceny stanu upraw, wilgotności gleby czy do wczesnego wykrywania zagrożenia pożarowego. Możliwości zastosowania istnieją także w hodowli zwierząt.

Technologie cyfrowe w hodowli: precyzyjne żywienie i pomiar paszy

W odpowiedzi na rosnące oczekiwania wobec dobrostanu zwierząt naukowcy pracowali nad rozwiązaniami wspierającymi precyzyjne zarządzanie żywieniem. – Krowy wysokowydajne potrzebują odpowiednio dopasowanego żywienia. Niedobór prowadzi do chorób, a nadmiar to nie tylko strata, ale także większe obciążenie środowiska – wyjaśnia prof. Eva Gallmann z Centrum Techniki Hodowlanej na Uniwersytecie Hohenheim.

Dlatego istotna jest wiedza o jakości i ilości zjadanej przez zwierzęta paszy. Do tej pory analizę jakości paszy przeprowadzało się w laboratoriach. Teraz testowane są urządzenia wykorzystujące bliską podczerwień (NIRS), które mogą być stosowane bezpośrednio na pastwisku. Inne urządzenia mierzą wysokość odrostu trawy, co pozwala lepiej ocenić potrzeby uzupełniającego żywienia. Dane te są integrowane z aplikacjami do planowania dawek pokarmowych.

Drony, czujniki i sztuczna inteligencja w uprawach warzyw

W dziedzinie ochrony roślin zespół prof. Ralfa Vögelego z zakresu fitopatologii badał, jak wcześnie wykrywać choroby roślin. Drony z czujnikami optycznymi analizują zmiany w odbiciu światła, które mogą świadczyć o infekcji. Sztuczna inteligencja analizuje dane i wskazuje, gdzie należy zastosować środki ochrony roślin – możliwie punktowo, za pomocą dronów opryskowych.

– Wyzwanie polega na tym, że systemy AI trzeba osobno trenować dla każdej uprawy i rodzaju choroby – mówi doktorant Christian Trautmann. – Wymaga to dużej liczby danych, które muszą być wcześniej przeanalizowane i opisane przez człowieka. Według badaczy wysiłek ten może się opłacać szczególnie w uprawach specjalistycznych, takich jak warzywa i owoce, gdzie straty z powodu chorób są kosztowne, a wymagania dotyczące pozostałości pestycydów – bardzo restrykcyjne.

Roboty w warzywnictwie: przykład sadzenia kapusty

Jednym z testowanych w projekcie rozwiązań był robot „Phoenix”, opracowany przez Uniwersytet Hohenheim. Urządzenie autonomicznie sadzi młode rośliny kapusty, utrzymując równomierne odstępy bez nadmiernego ugniatania gleby. – Celem było stworzenie autonomicznego rozwiązania, które działa także na zróżnicowanych glebach – tłumaczy dr Nils Lüling z zespołu zajmującego się AI w inżynierii rolniczej. Dzięki systemowi kontroli opartemu na sztucznej inteligencji robot potrafi dostosować pracę do warunków w polu i zachować stałą jakość działania.

Polecamy produkty z naszego sklepu: