El Internet stvari i nove tehnologije općenito promijenile su način na koji se uzgajaju usjevi.. Zapravo, malo po malo, na selu se implementira mnoštvo tehnologija za poboljšanje proizvodnje, odnosno za postizanje boljih prinosa, udobnost za poljoprivrednike itd. Stoga ćemo vam u ovom članku pokazati potencijal poljoprivrede 2.0 sa nekim primjerima.
Nadalje, svi oni koji žele biti dio ove nove tranzicije i modernizirati svoju poljoprivrednu proizvodnju, Moći ćete dobiti dobre informacije i ideje za početak.
Šta je poljoprivreda 2.0?
La Poljoprivreda 2.0, poznata i kao precizna poljoprivreda ili pametna poljoprivreda, predstavlja radikalnu transformaciju tradicionalnih poljoprivrednih praksi. Riječ je o primjeni informaciono-komunikacionih tehnologija (IKT) u poljoprivrednom sektoru, sa ciljem optimizacije proizvodnje, smanjenja troškova i minimiziranja uticaja na životnu sredinu.
Istina je da poljoprivreda više nije ono što je bila, čak ni prije nego što je došao tzv. 2.0, jer je genetika transgenog sjemena, hemijskih fitosanitarnih proizvoda, umjetnih gnojiva itd. potpuno uništio sektor. Više se proizvodi, da. Ali istina je i da je ono što se proizvodi manje zdravo. To je, zajedno sa niskim cijenama koje se plaćaju na selu, stavilo sektor pod kontrolu, ostavljajući ga na rubu provalije, jer mnoge zemlje nisu profitabilne, a poljoprivrednici imaju sve manje profita, ili čak imaju gubitke, dok političari pogledaj na drugu stranu, podstičući kupovinu proizvoda iz drugih zemalja i gušeći nacionalne.
Nova era poljoprivrede 2.0 je stoga došla u vrijeme neizvjesnosti, pružajući rješenja koja nisu osnovna da se sektor vrati na ono što je bio, a koja donose više koristi korporacijama koje prodaju tehnologiju, a poljoprivrednicima općenito, još više uzimajući u obzir da su mnogi stariji, nisu digitalni domorodci, a prilagođavanje im je veliki izazov, krivulja učenja koja se često ne isplati. ipak, Za nove i buduće farmere, to može imati neke ključne tačke zanimljivo:
- Podaci: mogućnost prikupljanja i analize velikih količina podataka sa senzora, satelitskih snimaka i drugih uređaja, bilo lokalno ili putem Big Data.
- Automatizacija– Upotreba autonomnih mašina i sistema za efikasno i precizno obavljanje poljoprivrednih zadataka.
- Conectividad: međusobno povezivanje uređaja i sistema za olakšavanje komunikacije i razmjene informacija, uz pomoć novih paradigmi oblaka, magle i rubnog računanja, te IoT uređaja.
- Veštačka inteligencija: primjena algoritama mašinskog učenja za donošenje odluka na osnovu podataka ili analizu stanja usjeva, dijagnosticiranje mogućih problema itd.
između prednosti doprinijeli smo:
- Veća efikasnost: optimizacija korištenja resursa kao što su voda, gnojiva i pesticidi, čime se smanjuju troškovi i povećava produktivnost.
- Manji utjecaj na okoliš: smanjenje zagađenja i očuvanje prirodnih resursa.
- Viši kvalitet proizvoda: proizvodnja sigurnije i hranljivije hrane.
- Informiranije donošenje odluka- Poljoprivrednici mogu donositi odluke na osnovu stvarnih podataka iu realnom vremenu.
- Prilagođavanje klimatskim promjenama: razvoj otpornije i održivije poljoprivredne prakse.
Kako mogu open source i hardware libre na poljoprivredu 2.0?
El softver otvorenog koda i hardware libre Oni igraju fundamentalnu ulogu u demokratizaciji poljoprivrede 2.0, nudeći niz prednosti u odnosu na vlasničke programe, pružajući poljoprivrednicima koji implementiraju razvojni plan poljoprivrede 2.0 veću dostupnost, bez potrebe za plaćanjem licenci, uz mogućnost prilagođavanja ili modifikacije prema potrebe svakog od njih, uz potpunu transparentnost za poboljšanje pouzdanosti, sigurnosti i povjerenja, kao i izbjegavanje zavisnosti od velikih korporacija.
Slučajevi upotrebe tehnologije u sektoru poljoprivrede
Poljoprivreda 2.0 je doživjela eksponencijalni rast zahvaljujući integraciji različitih tehnologija koje omogućavaju optimizaciju poljoprivredne proizvodnje i minimiziranje utjecaja na okoliš. Zatim ćemo istražiti neke od najrelevantnijih tehnologija i njihove primjene:
Mašine
La automatizacija obrade smanjiti rad na procesima sjetve, đubrenja, žetve ili prerade finalnog proizvoda, uz veću produktivnost, preciznost i efikasnost, kao i niže troškove, korištenjem na primjer robota, sistema umjetnog vida itd.
Neke poljoprivredna vozila takođe postaju autonomna, bez potrebe za vozačem, što može olakšati i poboljšati zadatke oranja ili žetve, poboljšati rute ili linije koje se izvode pomoću LiDAR i AI sistema, itd., takođe smanjujući količinu potrebne goriva ili energije.
S druge strane, takođe možete prati i vrši centralizovanu kontrolu saobraćaja na proizvodnim zemljištima, izbjegavanje zagušenja u pojedinim područjima, optimiziranje toka rada tako da sve stigne u optimalno vrijeme, poboljšanje sigurnosti i smanjenje štete na usjevima zbog prolaska teške mehanizacije.
Navodnjavanje
La nestašica vode je globalni izazov što značajno utiče na poljoprivredni sektor. Kako bi se riješio ovaj problem, razvijene su različite inovativne tehnologije koje omogućavaju optimizaciju navodnjavanja, smanjujući potrošnju vode i poboljšavajući efikasnost usjeva.
Na primjer, možete imati nekoliko senzori koji bežično šalju podatke koje prikupljaju i postavljaju ih u različite oblasti polja kako bi izmjerili vlažnost tla u realnom vremenu i tako aktivirali navodnjavanje po sektorima baš kada je to potrebno. Meteorološke stanice se takođe mogu koristiti za dobijanje detaljnih informacija o vremenskim uslovima, kao što su padavine, temperatura, relativna vlažnost itd.
Osim toga, postoje napredni sistemi za navodnjavanje kap po kap ili mikro-sprinklerom koji su mnogo efikasniji, a koji se mogu aktivirati pomoću tajmera ili selektivno kontrolirati softverom, da zalijevaju samo tamo gdje je to potrebno.
Prije žetve, žetve i poslije žetve
u Dronovi su pružili inovativna i efikasna rješenja za razne poslove, od obrade polja do žetve i nakon žetve. Njihova svestranost i preciznost čine ih nezamjenjivim alatima za optimizaciju poljoprivrednih procesa i poboljšanje produktivnosti. Na primjer, mogu se koristiti za efikasniju primjenu fitosanitarnih proizvoda, prskajući ona područja gdje je to potrebno, pa čak i osigurati im sisteme za vid kako bi sami otkrili štetočine ili bolesti koje se moraju tretirati vrlo rano, prije nego što se zaraze ceo usev.
Nakon žetve, tehnologija također može pomoći u određivanju kapaciteta skladišta i silosa, prepoznavanju statusa proizvoda, odabiru uzoraka za kontrolu kvaliteta, vođenju evidencije itd.
Računski modeli
u računarski modeli Oni nude sofisticirane alate kada analiziraju ogromne količine podataka iz različitih izvora, ovi modeli omogućavaju donošenje odluka zasnovanih na informacijama i dokazima. Na primjer, oni mogu preciznije predvidjeti buduće prinose usjeva analizom historijskih podataka o klimi, tlu i poljoprivrednim praksama. Ove informacije su ključne za prilagođavanje poljoprivrednih praksi kako bi se maksimizirali prinosi, ili čak predviđanje stvari prije nego što se dogode, ili za pomoć pri procjeni uticaja različitih praksi prije njihove primjene, na osnovu simulacija.
Druga važna primjena računskih modela je dizajn plodoreda. Analizom karakteristika tla, klime i prethodnog plodoreda, modeli mogu odabrati najprikladnije usjeve za svaku parcelu, poboljšavajući zdravlje tla i povećavajući raznolikost usjeva.