Forradalmi újítások az agráriumban

Emberi munkát takarít meg a modern technológiák alkalmazása a mezõgazdaságban. A már jól ismert megoldások, mint a kép- vagy a hangfelismerés, egy értékláncba kötve számos problémára megoldást nyújtanak, ráadásul a gazda pénztárcájával és idejével is takarékosan bánnak – írja a Magyar Idõk.

A megfelelõ szenzoroknak köszönhetõen a gazdák pontosan tudják, mikor mennyit eszik és iszik egy adott tehén, és hány liter tejet ad – fotó: MTI/Varga György

Drónok, érzékelõk, kamerák és mikrofonok – ezen eszközök használatával ma már szinte nincs lehetetlen feladat a mezõgazdaságban. Varga Zsigmond, az SAP üzletfejlesztési vezetõje szerint azok a technológiák, amelyek a közeljövõben meghatározók lesznek az agráriumban, viszonylag régen elérhetõk, az újdonság bennük az, hogy ezeket egy rendszerbe integrálva tudjuk használni, a bonyolult algoritmusokat pedig le tudjuk fordítani egysze­rûen emészthetõ információvá.

A Magyar Idõknek elmondta: ma már megvan az a gépi kapacitás és azok a programozási építõkockák, amelyeknek köszönhetõen a sokrétû információhalmazt hatékonyan és gyorsan fel lehet dolgozni. Az SAP felhõplatformja is ilyen típusú építõkockákat tesz egymás mellé. – Régóta dolgozunk képfelismeréssel, de a mezõgazdaságban csak napjainkban kezdjük kihasználni ennek elõnyeit – fogalmazott.

Az említett módszerrel ma már könnyedén figyelemmel lehet kísérni a növények fejlõdését, ki lehet szûrni a rendellenességeket, a betegségeket. Ha ugyanis jó minõségben, megfelelõ távolságról lefotóznak egy táblát vagy egy ültetvényt, az információk tárolásával egy adatbázis jön létre, amelyet felhasználva következtetni lehet arra, hogy mi számít normálisnak és mi nem az adott növénykultúrában. Emellett a meteorológiai adatok, talajminták mind összegyûjthetõk és feldolgozhatók. Utóbbi esetben a legegyszerûbb megoldás, ha a talaj vezetõképességét mérve következtetnek a termõképességre, de komolyabb, spektrométeres elemzésre is van lehetõség.

– Minél több ilyen mintánk van, annál pontosabbak lesznek a megállapításaink. Nem arra kell törekedni, hogy egy megoldás azonnal százszázalékos pontossággal mûködjön, hiszen ez gyakorlatilag lehetetlen. Az úgynevezett heurisztikus algoritmusok például az emberi intuícióhoz hasonló elven mûködnek, így elégtelen információval is nagyjából helyes megoldást tudnak nyújtani – fogalmazott a szakember.

A mesterséges intelligenciakutatás ma már elért egy olyan szintre, amikor már nem kell megtanítani a gépnek, hogy bizonyos minta­adatbázisban mi számít jónak és mi az, ami anomáliát jelez, hanem megfelelõ mennyiségû adat feldolgozása után erre önmaga is képes lesz. – Az új gépek ma már automatikusan képesek adatot szolgáltatni arról, hogy adott területrõl mekkora mennyiséget takarítottak be, a megfelelõ alkalmazásokkal azt is meg tudjuk nézni, hogy ott milyen volt a növények fejlõdése, és visszakövetkeztetéssel ok-okozati összefüggést mutatnak ki az új típusú, öntanuló mesterséges intelligencia algoritmusok – fogalmazott a szakember.

A technológiai újítások elengedhetetlenek az agráriumban – fotó: pixabay.com

Ha a precíziós gazdálkodásról van szó, akkor sokan a növénytermesztésre, azon belül is elsõsorban a szántóföldi kultúrák termesztésére gondolnak, holott ma már az állattenyésztésben is számtalan ilyen technológia alkalmazható. Az SAP ügyfélrendezvényén bemutatott mintaalkalmazás egy csirkefarmon az állatok megbetegedését hivatott monitorozni. A módszer lényege, hogy az istállót bekamerázzák és mikrofonokkal látják el. Az állatok viselkedésének figyelésével könnyen következtetni lehet a betegségekre. Ha ugyanis a csirkék más hangot adnak ki, jobban összebújnak, akkor valószínûleg betegek. Ebben az esetben a rendszer jelzi a gazdának, hogy intézkednie kell. Emellett számos más tényezõ vizsgálható, mint például a hõmérséklet, a levegõminõség, a csirkék testhõmérséklete.

– Ha komplexebb feldolgozóalgoritmusokkal dolgozunk és nagyobb szerverkapacitást helyezünk mellé, akkor azt is követni tudjuk, hogy mennyit esznek vagy isznak az állatok – emelte ki. Ugyanezen elv mentén a szarvasmarha-tenyésztésben is vannak olyan megoldások, amelyek például a borjú születését jelzik elõre vagy a tejhozamra következtetnek. Az extenzív állattartást segíti a drónokkal mûködtetett villanypásztor.

A drón – a pásztorkutyákhoz hasonlóan – figyeli a csordát, és jelzi, ha elkóborol egy állat. Ám míg egy pásztorkutyával egy bizonyos mennyiségû állatot lehet a csordán belül tartani, itt a teljes állományt szemmel tartja az eszköz, s ha kell, a nyakra szerelt villanypásztort is mûködésbe hozza. Az újfajta megoldások a zöldség- és gyümölcstermesztõknek is nagy segítséget tudnak nyújtani. Esetükben például figyelni lehet a gyümölcsök növekedését, és monitorozni lehet a kártevõkkel való fertõzöttséget is.

Természetesen a gép, legyen szó a legmodernebb eszközrõl, még nem tudja felvenni a versenyt az emberi szaktudással. Ugyanakkor amíg egy képzett agrármérnök nem juthat el minden táblához, hogy szemrevételezze a növényeket, addig egy drón rövid idõ alatt, jelentõs erõforrás megtakarításával képes lefényképezni, adott esetben mintát gyûjteni valamennyi parcelláról.

A modern algoritmusok számos tényezõt tudnak egyszerre vizsgálni, ráadásul az eszközök megfizethetõk akár a kisebb, közepes mezõgazdasági vállalkozásoknak is. Ám ahhoz, hogy ezt használni is lehessen, szakmákon átívelõ tudásra van szükség. Egyrészt agrárszaktudásra, másrészt hardveres szakértelemre és egy szoftveres, matematikai tudásra is szükség van.

Ráadásul a gazda szempontjából nem elég, ha a nap végén megkapja a matematikai végeredményt, neki olyan információra van szüksége, amit könnyen meg tud érteni. – Hiába ad egy algoritmus kiváló matematikai eredményt, ha azt nem tudjuk lefordítani a mezõgazdaságban dolgozó nyelvére – jegyezte meg Varga Zsigmond.

Véleménye szerint épp ez az a szint, ami ma még hiánycikknek tekinthetõ a piacon. Míg a nagy agrárvállalatok megengedhetik maguknak, hogy a szaktudást házon belül tartva kielemezzék az okosalkalmazásokból nyert eredményt, a kisebb, közepes termelõk ezt nem engedhetik meg maguknak. Éppen ezért olyan vállalkozásokra, fejlesztõkre lenne szükség, akik az õ igényeiket kiszolgálva, egyszerûen fogyaszthatóvá teszik a kapott információkat.

agrotrend.hu / magyaridok.hu