Firmy KP Labs z Gliwic oraz QZ Solutions z Opola dzięki tej innowacji chcą umożliwić zdalny odczyt składu gleby. Zastosowanie takiej technologii skróci czas oczekiwania na wyniki kluczowych dla rolników badań z trzech tygodni do ledwie czterech dni. Ponadto – jak przekonują autorzy tego projektu – pozytywnie wpłynie na nasze zdrowie i środowisko, ponieważ zminimalizuje ilość używanych nawozów rolniczych. Jak podkreśla Michał Zachara, dyrektor operacyjny KP Labs, projekt Genesis nie tylko przyczyni się do rozwoju rolnictwa, ale również udowodni, że uczenie maszynowe może dostarczyć wyspecjalizowanym aplikacjom kluczowych informacji z surowych danych tzw. hiperspektralnych. – To wielki krok w przyszłość rolnictwa – zaznacza.

Czytaj więcej

Koniec z „potworami”. Dron, który zabija ze skutecznością 98 proc.

Według badań FAO (Food and Agriculture Organization) do 2050 r. produkcja rolna będzie musiała wzrosnąć aż o 70 proc., aby zapewnić wystarczającą ilość żywności dla stale rosnącej liczby ludności. Osiągnięcie celu zależy w dużej mierze m.in. od parametrów gleby oraz odpowiedniej strategii nawożenia upraw. Aby umożliwić odpowiednią dynamikę rozwoju, potrzebne są narzędzia, które zapewnią właściwe zarządzanie i zwiększenie ilości plonów. Eksperci twierdzą, że narzędzia te powinny także zapewnić skuteczne przetwarzanie otrzymanych informacji. A odpowiedzią na to jest rolnictwo precyzyjne, czyli system zarządzania gospodarstwem oparty na najnowszej technologii (staje się ono coraz bardziej popularnym rozwiązaniem, gdyż dzięki automatyzacji procesów planowania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym pozwala zwiększać wydajność upraw i optymalizować rentowność gospodarstwa rolnego). W taką przyszłość idealnie wpisuje się rodzimy projekt Genesis. W jego ramach algorytmy analizują obrazy Ziemii z satelit, a jak twierdzi Zbigniew Kawalec, dyrektor generalny QZ Solutions, wykorzystanie takich danych może być punktem zwrotnym w tradycyjnym podejściu do planowania upraw. – Genesis może stać się narzędziem, które w przyszłości zrewolucjonizuje tę gałąź gospodarki – mówi Kawalec.

To projekt zlecony przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA). W ramach programu pomysł wykorzystania obrazowania hiperspektralnego wspartego sztucznymi sieciami neuronowymi pozwoli na porównanie zebranego na miejscu materiału (metodą tradycyjną) z tym pozyskanym i przetworzonym zdalnie. Jeśli okaże się, że za sprawą wykorzystanej technologii możliwe jest mapowanie parametrów takich, jak zawartość potasu, magnezu, fosforu czy poziomu pH w glebie, uruchomiony zostanie kolejny etap projektu. Będzie on odbywał się w przestrzeni kosmicznej, gdzie przetwarzanie danych nastąpi już bezpośrednio na orbicie (cały proces wykrywania parametrów gleby zostanie zautomatyzowany za sprawą algorytmów obecnych na pokładzie satelity Intuition-1).

Czytaj więcej

Roboty pomogą farmerom przy uprawie pomidorów

– Plany są bardzo ambitne – nie ukrywa Michał Zachara.

Obrazowanie hiperspektralne polega na zebraniu i przetworzeniu informacji (w widmie fal elektromagnetycznych), których nasze oko nie jest w stanie zarejestrować. Potrafi to natomiast zrobić kamera hiperspektalna, a dzięki wykorzystaniu kilkuset różnych spektrów algorytmy są w stanie oszacować ilość poszczególnych makroelementów w glebie. Objętość danych hiperspektralnych sprawia jednak, że ich transfer na Ziemię jest bardzo kosztowne i czasochłonne, co związane jest z ograniczeniami transmisji danych. Dlatego na pokładzie planowanego do umieszczenia na orbicie satelity przez KP Labs (ma to nastąpić na przełomie 2022 i 2023 r.), poza ową specjalistyczną kamerą, znajdzie się też jednostka przetwarzania danych o nazwie Leopard.