В отчете за 2017 год «Вода для устойчивого производства продовольствия и ведения сельского хозяйства«, Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (ФАО) отметил, что в среднем на сельское хозяйство приходится 70% мирового забора пресной воды. Только 0,003% мировой воды являются «ресурсами пресной воды», и еще меньшая часть реально доступна и может использоваться для питья, гигиены, сельского хозяйства и промышленности.

Вода необходима для всех форм жизни, для всех аспектов социально-экономического развития и для поддержания здоровых экосистем.

Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН, 2017 г.

По мере увеличения потребностей в продуктах питания растущего населения мира, по оценкам, К 2050 году во всем мире потребуется на 60% больше продуктов питанияфермеры изо всех сил пытаются улучшить методы орошения и увеличить урожайность.

с поддержкой ИИ умное и точное земледелие может помочь на нескольких разных уровнях, и многие из возникающих проблем в области предварительного земледелия и интеллектуального орошения были решены за последние 15 лет с помощью передовых методологий искусственного интеллекта в Исследовательском центре ELEDIA.

Члены команды ELEDIA постоянно работают над модернизацией системы точного земледелия E-AIR под названием ВРЕМЯ ГОДА, который был первоначально запущен в 2010 году. SEASON уже используется в нескольких различных демонстрационных устройствах, действующих в настоящее время в Европе, Африке и Китае. Существующая версия была обучена с помощью машинного обучения, чтобы понять состояние здоровья посевов, а также определить возможные критические состояния и/или предложить фермеру действия и контрмеры в отношении потребностей и решений в области орошения. Кроме того, SEASON можно настроить для изучения передового опыта, который будет рекомендован фермерам с помощью методологий поддержки принятия решений. Для этого он объединяет и анализирует данные из нескольких различных источников, включая датчики окружающей среды (распределенная температура, влажность, условия освещения), датчики состояния здоровья растений (такие как жизненно важные параметры растения, его историческая эволюция роста), информацию прогноза погоды и контекстуальные данные (например, ожидаемый период урожая, потенциальные сезонные инфекции, вызванные паразитами) для предоставления показатели здоровья в режиме реального времени для выращивания также используя стратегии интеллектуального анализа данных.

Обновленная версия SEASON по-прежнему сможет обеспечить эти результаты, но она также позволит более локально определять возможную потребность в конкретных обработках, чтобы гарантировать безопасность всего выращивания, а также минимизировать его воздействие на окружающую среду. Проект осуществляется уже несколько лет, но в последние месяцы команда ускорила работу из-за ухудшения экстремальных погодных условий и опустынивания в регионах (таких как центральная и южная Европа), обычно считающихся умеренными.

Но это не конец истории. Активные системы точного земледелия с поддержкой ИИ работают в рамках E-AIR с момента введения WATERS в 2012 году. Самый последний экземпляр WATER работает на нескольких участках в Трентино, посвященных выращиванию винограда. Как известно, виноградарство является ключевым социально-экономическим сектором в Европеа сильная чувствительность виноградной лозы к атмосферным факторам делает изменение климата серьезной проблемой для этого сектора. (Фрага, 2016).

WATERS решает эту проблему с помощью инновационного универсального подхода. Путем самообучения корреляции между состоянием винограда (отслеживается с помощью недорогих и устойчивых технологий мониторинга), текущими и прогнозируемыми погодными условиями и реакцией различных почв и типологий винограда на условия орошения, а также путем использования схем принятия решений на основе нечеткой логики, WATERS понимает оптимальный подход к орошению и его можно развернуть как полностью автоматизированный менеджер политик, чувствительный к воде. Кроме того, он позволяет фермерам осуществлять дистанционное управление и надзор, что позволяет корректировать определенные действия, что позволяет WATERS «учиться на своих ошибках» и, таким образом, улучшить свои будущие решения с помощью обучения с подкреплением.

ФАО недавно указала, что «Хотя ресурсов пресной воды на глобальном уровне достаточно для обеспечения непрерывного сельскохозяйственного и промышленного развития, долгосрочное устойчивое использование водных ресурсов вызывает все большую озабоченность.». Повышение производительности сельского хозяйства при сохранении и приумножении природных ресурсов является важным требованием для устойчивого увеличения глобальных запасов продовольствия, и Системы на основе ИИ могут сыграть важную роль в смещении взгляда с нехватки воды на эффективность использования воды..

Читать далее

• Проект «СЕЗОН», Исследовательский центр ЭЛЕДИА. Веб-страница проекта.
• Ф. Виани, М. Бертолли, М. Салуччи и А. Поло, «Недорогой беспроводной мониторинг и поддержка принятия решений для экономии воды в сельском хозяйстве», журнал IEEE Sensors, том. 17, нет. 13, стр. 4299-4309, июль 2017 г. doi: 10.1109/JSEN.2017.2705043.
• Ф. Виани, «Экспериментальная проверка беспроводной системы управления орошением в приложениях «умного земледелия», Письма о микроволновых и оптических технологиях, том. 58, нет. 9, стр. 2186-2189, сентябрь 2016 г. doi: 10.1002/моп.30000
• Л. Паукар, А. Р. Диаз, Ф. Виани, Ф. Робол, А. Поло и А. Масса, «Поддержка принятия решений для интеллектуального орошения с помощью беспроводных распределенных датчиков», 15-й Средиземноморский микроволновый симпозиум (MMS) IEEE, 2015 г., Лечче, 2015 г., стр. 1-4. дои: 10.1109/MMS.2015.7375469
• Ф. Виани, Ф. Робол, А. Поло, П. Рокка, Г. Оливери и А. Масса, «Беспроводные архитектуры для гетерогенного зондирования в приложениях для умного дома: концепции и реальная реализация», в материалах IEEE, том. 101, нет. 11, стр. 2381-2396, ноябрь 2013 г. doi: 10.1109/JPROC.2013.2266858
• Б. Маджоне, Ф. Виани, Э. Филиппи, А. Беллин, А. Масса, Г. Толлер, Ф. Робол и М. Салуччи, «Развертывание сети беспроводных датчиков для мониторинга динамики влажности почвы в полевых условиях», Procedia Науки об окружающей среде, том. 19, стр. 426-235, 2013. doi: 10.1016/ж.проэнв.2013.06.049
• Ф. Виани, П. Рокка, Г. Оливери и А. Масса, «Повсеместное дистанционное зондирование через WSN», 6-я Европейская конференция по антеннам и распространению (EUCAP), 2012 г., Прага, 2012 г., стр. 49-50. дои: 10.1109/EuCAP.2012.6206049.
• Проект FP7 CLIMB «Вызванные климатом изменения гидрологии средиземноморских бассейнов: снижение неопределенности и количественная оценка риска с помощью интегрированной системы мониторинга и моделирования» (2010-2014 гг.) Веб-страница проекта