Mogu li sateliti i umjetna inteligencija promijeniti poljoprivredu?

Mogu li sateliti i umjetna inteligencija predvidjeti prinose i pratiti zdravlje biljaka ili se radi tek o još jednom obliku nadzora?

Najnovija istraživanja s Tehničkog univerziteta u Minhenu otkrivaju kako spoj satelitskih snimaka i umjetne inteligencije otvara potpuno nove horizonte u poljoprivredi i klimatskim znanostima.

Kako bi pratili rast i zdravstveno stanje biljaka širom svijeta, naučnici razvijaju sve sofisticiranije metode, piše Agrarheute.

Oči iz svemira nad poljima svijeta

Na temelju satelitskih snimaka, uz pomoć umjetne inteligencije, gotovo se sedmično izračunavaju podaci koji omogućuju precizno planiranje u poljoprivredi, ali i prilagođavanje klimatskim promjenama.

"Jedinstvena baza podataka nužna je za učinkovito djelovanje, a upravo to dosad nije postojalo", ističu istraživači s TUM-a koji su razvili globalno primjenjivu metodu za ujednačenu analizu vegetacije.

Model koristi satelitske snimke kako bi procijenio sadržaj hlorofila u gornjem sloju biljnih zajednica. Hlorofil je, podsjetimo, osnovna molekula fotosinteze, a njegov sadržaj direktno pokazuje vitalnost i rast biljaka, bilo da se radi o šumama, travnjacima ili poljoprivrednim kulturama.

Napredna robotika i AI u našoj poljoprivredi - mit ili stvarnost?

Što je biljka zdravija, to je više hlorofila u listu. Stoga je upravo taj pigment postao mjerilo za predviđanje rasta, prinosa i potencijala biomase.

Metoda se sastoji od dva koraka: najprije fizički modeli određuju odnos između sadržaja hlorofila i refleksije svjetlosti s krošnji, a zatim se ti podaci koriste za treniranje umjetne inteligencije koja automatski računa jedinstveni pokazatelj stanja vegetacije.

"Naša metoda nadilazi ograničenja klasičnih podataka koji se oslanjaju samo na donje slojeve atmosfere", objašnjava istraživač Dong Li s TUM-a. Sistem uspješno mjeri hlorofil i kroz oblake, nešto što dosadašnjim tehnikama nije bilo moguće.

Alat za ranije otkrivanje bolesti

Hlorofil u listu pokazuje metabolizam biljke, a to znači da se njegovim mjerenjem može procijeniti ne samo zdravlje, nego i očekivani prinos. Time se otvara niz mogućnosti jer poljoprivrednici dobivaju alat za ranije otkrivanje bolesti i optimalno planiranje žetve.

Zatim, industrija i trgovci žitaricama mogu preciznije procijeniti globalne količine i pratiti kretanja na tržištu, a naučnici pak promatraju kako biljke reagiraju na klimatske ekstreme, što može pomoći u prilagođavanju klimatskim promjenama.

Metoda koristi gotovo sedmično ažurirane satelitske podatke i pruža dinamičan uvid u promjene vegetacije. "Možemo jasno vidjeti kako biljke reagiraju na različite uvjete, na primjer na oscilacije koje donosi klimatska kriza", objašnjava profesor Kang Yu s TUM-a, stručnjak za preciznu poljoprivredu.

Pitanje koje ostaje otvoreno jest: jesu li ovakvi alati isključivo u službi poljoprivrednika i naučnika, ili polako ulazimo u eru potpune kontrole nad poljoprivredom i hranom?