Использование сенсоров, умных устройств и ИИ может преобразовать сельское хозяйство

Биоинженер Азахар Али, доцент Виргинского политехнического института, ожидает наступления четвёртой сельскохозяйственной революции. Она, как ожидается, использует потенциал связующих технологий Четвёртой промышленной революции. Три технологии выделяются своей способностью продвигать климатически оптимизированное точное земледелие: носимые агросенсоры, устройства с поддержкой Интернета вещей («умные» устройства) и искусственный интеллект (ИИ).

В обзорной статье, опубликованной в Advanced Intelligent Systems, Али и его коллеги пишут, что объединение этих передовых технологий может создать сдвиг парадигмы в том, как сельскохозяйственный сектор во всём мире контролирует безопасность и качество продуктов питания, а также здоровье и продуктивность растений.

Приоритет быстрого, точного и раннего мониторинга будет критически важен для устойчивого и безопасного обеспечения продовольствием растущего населения Земли, которое, как ожидается, достигнет почти 10 миллиардов к 2050 году и потребует на 50% больше пищи.

Согласно отчёту GAP за 2023 год, рост глобальной сельскохозяйственной производительности значительно сократился, а текущие усилия по устойчивому расширению производства недостаточны. Али заявляет, что исследователи должны сотрудничать, чтобы раскрыть полный потенциал новых технологий, которые могут помочь производителям удовлетворить будущий спрос. Агрономам необходимо работать с экспертами в области инженерии, медицины, ветеринарии и науки о материалах.

В статье изложен недавний прогресс в применении сенсоров, умных устройств и ИИ для мониторинга продуктов питания и растений, а также описаны потенциал и проблемы объединения этих технологий.

Достижения и потенциал технологий:

• Сенсоры для пищевых продуктов значительно развиваются, фокусируясь на измерении токсинов, влажности, pH, свежести, температуры, загрязнителей и патогенов.
• Пара сенсоров и умных устройств позволяет системам мониторинга пищи, скота и растений точно собирать данные в реальном времени, на месте и в больших масштабах. Сети следующего поколения могут быстро передавать эти большие объёмы данных.
• ИИ может оптимизировать анализ данных через автоматическую обработку и справиться с большими массивами информации от умных сенсоров. Умные устройства и ИИ также предлагают потенциал для прогнозного анализа, позволяя производителям заранее предвидеть такие проблемы, как вспышки болезней и погодные условия.

В статье приведены примеры текущих исследований по интеграции технологий:

• Разработка электрохимических сенсоров для обнаружения биомаркеров болезней в коровьем молоке, апельсиновом и яблочном соке.
• Использование интегрированных растительных сенсоров на основе микроножей вместе со смартфонными 3D-печатными устройствами для обнаружения вирусов у томатов.

Существующие проблемы:

• Проблемы безопасности при сборе данных с помощью умных сенсоров.
• Высокая стоимость сенсоров, сетевой инфраструктуры и управления данными.
• Проблемы с подключением к интернету при использовании умных устройств в сельских или удалённых районах, где расположены многие фермы.

Для решения этих проблем Али указывает на необходимость сотрудничества между учёными, политиками и фермерами.