«Сельское хозяйство — одна из самых важных отраслей в мире, а зерновые — жизненно важная культура».
Между потреблением человеком, кормом для животных и использованием в качестве сырья для других ресурсов зерновые играют решающую роль в жизни и промышленности. Поэтому их защита имеет важное значение для экономики и обеспечения здоровья многих людей.
Микотоксины представляют значительную угрозу для зерновых культур. В частности, фузариозный микотоксин становится все более актуальной проблемой, но искусственный интеллект (ИИ) может помочь. Более широкое внедрение ИИ может смягчить текущие заражения и предотвратить будущие. Вот как ИИ может помочь в обеспечении безопасности продуктов питания.
Что такое микотоксин Fusarium?
Микотоксины являются своего рода загрязнителями грибов и токсичны для человека и животных. О 60%-80% урожая во всем мире имеют некоторый уровень заражения микотоксинами, при этом 20% этих инфекций превышают пределы безопасности пищевых продуктов.
Fusarium — это класс микотоксинов, поражающих зерновые культуры, такие как пшеница и овес. Он охватывает несколько конкретных видов грибов и токсинов, но все они поражают людей и домашний скот. Даже когда его концентрация не настолько высока, чтобы быть опасной для людей, он может ограничивать питательную ценность злаков, что затрудняет пропитание растущего населения. Фузариозный микотоксин становится все более распространенным.
«Изменение климата и современные методы ведения сельского хозяйства сделали условия более благоприятными для роста и распространения фузариоза. Если эта тенденция сохранится, это может повлиять на нехватку продовольствия, здоровье скота и промышленное сырье».
Как ИИ может помочь
Недавний рост фузариоза вызывает беспокойство, но зерновые хозяйства могут принять меры против него. Вот как ИИ может помочь выявлять, снижать и предотвращать риски, связанные с фузариозными микотоксинами.
Ускорение исследований микотоксинов
Первый шаг в борьбе с фузариозом — узнать о нем больше. Ученые и фермеры могут принимать более эффективные меры против микотоксинов, если они знают, какие условия способствуют заражению. ИИ отлично замечает тенденции в данных, что делает его идеальным инструментом для ускорения этого исследования.
Некоторые модели машинного обучения достигли точность более 75% при прогнозировании того, какие кукурузные поля были загрязнены микотоксинами. Они используют различные данные, в том числе погодные условия и методы выращивания, чтобы определить, когда условия являются подходящими для роста микотоксинов. Использование их на большем количестве ферм может помочь ученым понять, как и почему растут эти загрязняющие вещества.
Точно так же ИИ может анализировать прошлые исследования и сравнивать их с новыми данными, чтобы выявить тенденции и корреляции, которые исследователи могут упустить из виду. Кроме того, искусственный интеллект выполняет такой анализ быстрее, чем люди, что приводит к более быстрому прорыву в предотвращении потерь, связанных с фузариозом.
Прогнозирование вспышек
Модели прогнозной аналитики также могут помочь фермам прогнозировать вспышки до того, как они произойдут. Данные алгоритмов исследования могут позволить другим моделям ИИ воздействовать на эти исторические тенденции, чтобы определить, когда урожай, вероятно, будет содержать фузариоз. Некоторые ранние примеры показали точность до 94% в этих предсказаниях.
Эти прогнозы могут позволить фермерам заранее учитывать убытки. Фермеры, которые знают, что определенный процент их урожая может быть непригодным для употребления в пищу человеком, могут сообщить об этом партнерам по цепочке поставок, чтобы свести к минимуму сбои в последнюю минуту. Они также научатся более внимательно следить за урожаем, уменьшая вероятность того, что что-то ускользнет.
Своевременное информированное реагирование является ключом к предотвращению рисков для здоровья и предотвращению крупных сбоев в цепочке поставок. Потери урожая не так серьезны, если у компаний есть время адаптироваться. Следовательно, скорость и надежность ИИ могут сэкономить фермам и предприятиям, которые полагаются на них, значительное количество времени и денег.
Мониторинг условий хранения
Еще один способ, с помощью которого ИИ может снизить риск фузариоза, — это мониторинг зерновых на складе. Даже после сбора урожая микотоксины могут накапливаться на посевах при правильной влажности и температуре. Фермеры могут остановить этот рост, если поймают его достаточно рано, и ИИ обеспечивает эту гибкость.
Датчики Интернета вещей (IoT) могут отслеживать влажность, температуру и другие факторы, способствующие росту микотоксинов в резервуарах для хранения. ИИ может анализировать эти данные, чтобы предупредить соответствующих сотрудников, когда эти условия приближаются к опасным уровням. Затем рабочие могут отрегулировать параметры климат-контроля, чтобы предотвратить рост фузариоза, или осмотреть зерно на предмет загрязнения.
Подобные системы также могут контролировать транзитные перевозки зерна. Таким образом, поставщики логистических услуг могут гарантировать, что урожай останется в отличном состоянии на протяжении всей цепочки поставок, предотвращая потери продуктов питания. Грузовики могут отъехать в сторону, чтобы осмотреть груз или предупредить партнеров по цепочке в случае обнаружения проблемы.
Оптимизация тестирования
ИИ также может сделать процессы тестирования более эффективными. Проверка зерна на наличие микотоксинов имеет решающее значение, но традиционные подходы могут включать выполнение четырех отдельных тестов последовательно, занимая значительное время. ИИ может выполнять необходимый анализ намного быстрее, чем эти традиционные методы, обеспечивая гарантию качества без чрезмерных сбоев. Обрабатывающая промышленность — отличный пример потенциала ИИ для контроля качества.
«Многие производители используют системы машинного зрения для анализа сотен и даже тысяч продуктов в минуту с почти нулевым уровнем ошибок».
Подобные методы позволяют сканировать зерна злаков на наличие фузариоза и других микотоксинов без инвазивного и трудоемкого тестирования.
Преимущества более быстрого тестирования выходят за рамки эффективности цепочки поставок. Это также позволяет быстрее реагировать, помогая сельскохозяйственным компаниям свести к минимуму отходы для защиты запасов продовольствия и предотвращения экономических потерь от потери продукции.
Отслеживание загрязнения
Профилактические меры лучше, когда это возможно, но также важно реагировать на случаи заражения, которые проходят. ИИ может продолжать помогать в этих сценариях, предоставляя больше информации о происхождении вспышки.
Реагирование на пандемию COVID-19 доказало потенциал ИИ для отслеживания вспышек. Некоторые алгоритмы могут определить зону очага со 100% точностью, в то время как системы без искусственного интеллекта не давали надежных результатов. С помощью аналогичных методов можно было бы анализировать данные цепочки поставок сельскохозяйственной продукции, чтобы определить, откуда возникли случаи заражения фузариозом.
Такая отслеживаемость поможет выявить поставки зерновых культур, которые могут быть затронуты, и даст информацию о дополнительных тестах для предотвращения заболеваний. Это также улучшит алгоритмы прогнозирования, предоставив больше информации о том, как эти вспышки начинаются и распространяются.
ИИ может защитить общественное здоровье и повысить рентабельность сельского хозяйства
Изменение климата делает угрозу фузариозного микотоксина более распространенной, и понимание этих вспышек и борьба с ними приобретают все большее значение. ИИ может стать важной частью этой головоломки благодаря его точности и скорости анализа данных.
Эти пять вариантов использования подчеркивают потенциал ИИ для предотвращения и снижения рисков, связанных с микотоксинами, в зерновых культурах. Их реализация позволит обеспечить безопасные поставки продуктов питания для людей и животных и избежать потерь в цепочке поставок в сельскохозяйственной отрасли.