Hogyan csökkenthetjük a peszticidek használatát a mesterséges intelligencia segítségével?
A globális élelmiszerigény növekedése miatt egyre fontosabbá válnak a hatékony kártevőirtási stratégiák. A peszticidek széles körben elterjedtek a kártevők elleni védekezésben, azonban a túlzott használatuk komoly problémákat vet fel. Környezetszennyezéshez, peszticidrezisztencia kialakulásához és emberi egészségkárosodáshoz vezethetnek. Az integrált növényvédelem (IPM) egy fenntarthatóbb megközelítés, de gyakran akadályokba ütközik a szakképzett munkaerő hiánya és a magas költségek miatt. A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása azonban forradalmasíthatja az IPM gyakorlatát, hatékonyabbá téve a kártevőirtást és csökkentve a peszticidek szükségességét.
Az integrált növényvédelem forradalma: mesterséges intelligencia a szolgálatában
Tanulmányok kimutatták (Mousavi és Hakemi, 2024), hogy az AI hatalmas potenciállal rendelkezik az IPM területén. Az AI rendszerek képesek különböző forrásokból származó adatok elemzésére, beleértve a képi információkat, akusztikus szenzorok jeleit és időjárási adatokat. Az AI segítségével azonosíthatók a kártevők, előre jelezhetők a betegségek, és kezelési stratégiák javasolhatók, mindez csökkentve a peszticidek túlzott alkalmazását. Az AI integrálása az IPM-be megoldást jelenthet a szakemberhiányra és a hagyományos IPM módszerek magas költségeire. Ez az innovatív megközelítés átalakíthatja a peszticidipart és fenntarthatóbbá, környezetbarátabbá teheti az élelmiszertermelést.
Kártevőirtási stratégiák: a kémiai védekezésen túl
Becslések szerint a jelenlegi mezőgazdasági profit 60%-kal esne vissza, ha nem lenne hatékony növényvédelem. Például a rizsveszteség, amely az emberi táplálkozás fontos része, közvetlenül összefügg az éhínség növekedésével. A kártevőirtásnak számos módszere létezik, amelyeket csoportosíthatunk kulturális, fizikai és mechanikai, kémiai, biológiai, biotechnológiai és genetikai módszerekre. Bár a kémiai védekezés (peszticidek) a legnépszerűbb a gyors hatás, alacsony költség, magas hatékonyság és könnyű használat miatt, intenzív alkalmazása jelentős kockázatot jelenthet a nem célzott szervezetekre és az emberi egészségre. Emellett a helytelen és túlzott használatuk ökológiai problémákat és környezeti károkat okozhat.
Integrált növényvédelem: a fenntartható megoldás
Az integrált növényvédelem (IPM) az 1970-es években kifejlesztett, ökologikus szemléletű kártevőirtási módszer. Az IPM a természetes tényezőkre, például a természetes ellenségekre és az időjárásra támaszkodik a kártevők szabályozásában. Célja, hogy olyan kezelési stratégiákat alkalmazzon, amelyek a lehető legkevésbé zavarják meg ezeket a tényezőket. Az IPM csak akkor alkalmaz peszticideket, ha a kártevők szintje eléri a gazdasági kártételi küszöböt, és más módszerek nem elegendőek. A legjobb IPM tervek minden szempontot figyelembe vesznek, beleértve a passzív védekezést is, és mérlegelik a különböző kezelési, kulturális, klimatikus és egyéb tényezőket, amelyek befolyásolják a kártevőket és a védendő növényeket. Az IPM számos technológiát alkalmazhat, beleértve a természetes ellenségeket, kulturális gyakorlatokat, növény- és állatvédelmet, mikrobiológiai védekezést, vetőmag genetikáját, kémiai üzenetközvetítőket (például szexferomonokat) és peszticideket. Ezek a technikák kombinálhatók egymással, ellentétben a kizárólag peszticidekre támaszkodó módszerekkel.
Érzékelő rendszerek a kártevők nyomában
A távérzékelés területén a növényi kártevők felderítését az utóbbi években vezeték nélküli érzékelők és mozgás-/vibrációs szenzorok is segítik. Manapság akusztikus szenzorok képesek rögzíteni a kártevők által kibocsátott specifikus frekvenciákat. Bár ezek a szenzorok még nem fednek le nagy területeket, jelezhetik a problémás zónákat. Emellett a képfeldolgozás és az optikai berendezések a feromontechnológiával kombinálva közvetlenül képesek felderíteni a kártevőket. A helyes kártevőazonosítás kritikus fontosságú az IPM stratégia megvalósításakor. Speciális akusztikus, ultrahangos és optikai szenzortechnológiák állnak rendelkezésre a kártevők felderítésére, azonosítására és számlálására. A csapdashop.hu kínálatában is talál feromoncsapdákat és monitoring eszközöket, amelyek segíthetik a kártevők felderítését kertjében.
Mesterséges intelligencia és integrált növényvédelem: egy hatékony párosítás
Az IPM-ben használt technológiák és technikák segítenek meghatározni a legjobb időpontot a távoli időjárás-megfigyelésre, a távoli feromonmonitorozásra és a DD (Degree Day) modellek alkalmazására. Azonban még a hagyományos termelési módszereket alkalmazó gazdaságok vagy nagyvállalkozások számára is sok energiát és munkaerőköltséget igényelnek ezek a technológiák. Ebben az esetben a rendszer fejlett irányításához intelligens algoritmusok szükségesek, amelyek felhasználják a technológiából származó információkat. A rendszernek képesnek kell lennie a kártevők biológiai jellemzőinek azonosítására (például szín, minta, szélesség, hossz). Folyamatosan monitoroznia kell a kártevőket és gyűjtenie kell az időjárási adatokat. Matematikai modellel kell rendelkeznie az időjárási adatok valós idejű értékeléséhez. Képesnek kell lennie a képek és érzékelők által fogadott információk feldolgozására és a kártevők azonnali értékelésére. Kommunikálnia kell szakemberekkel vagy cégekkel online üzenetküldésen keresztül. Okostelefonról vagy táblagépről is elérhetőnek kell lennie, alkalmazástól függően. A szoftvernek ajánlania kell a megfelelő engedélyezett termékeket (peszticideket és/vagy biotechnológiai termékeket) a legfrissebb információk alapján, a kártevő kritikus időszakának megfelelően.
Mélytanulás a növényvédelemben: hogyan működik?
A mélytanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely neurális hálózatokat használ a komplex adatok elemzésére és a mintázatok felismerésére. A növényvédelemben a mélytanulás képi adatok elemzésére alkalmazható hatékonyan, például növénybetegségek és kártevők azonosítására képek alapján. A mélytanuló algoritmusok képesek megtanulni a betegségek és kártevők vizuális jellemzőit, és automatizálni az azonosítás folyamatát. Ehhez mély neurális hálózatokat (DNN), rekurrens neurális hálózatokat (RNN) és konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) alkalmaznak. A CNN-ek különösen hatékonyak a képfeldolgozásban, mivel képesek felismerni a képekben lévő térbeli és időbeli jellemzőket.
Pontos növényvédelem mélytanulással: hatékonyabb és fenntarthatóbb gazdálkodás
A növénybetegségek és kártevők komoly fenyegetést jelentenek a globális élelmiszerbiztonságra. A mélytanulás alkalmazása a precíziós mezőgazdaságban hatékonyabbá teheti a növényvédelmet. A precíziós mezőgazdaság a növények állapotának folyamatos monitorozásán, mérésén és az adatok alapján történő célzott beavatkozáson alapul. GPS-szel felszerelt érzékelők, drónok és mobil kamerák segítségével adatokat gyűjthetünk a növények állapotáról, például a klorofillszintről, vízellátottságról, betegségekről és kártevőkről. Ezek az adatok mélytanuló algoritmusok segítségével elemezhetők, lehetővé téve a betegségek és kártevők korai felismerését és a célzott védekezést. A változó dózisú technológia (VRT) alkalmazásával a növényvédő szerek és más beavatkozások pontosan oda irányíthatók, ahol szükségesek, csökkentve a környezeti terhelést és a költségeket.
Hogyan oldja meg az AI az IPM problémáit?
Az IPM alapja egy IPM szakember, aki felelős a rendszer kidolgozásáért, a monitorozásért és a megfelelő eljárás kiválasztásáért. Bár új peszticid termékek jelennek meg, a döntéshozók továbbra is kulcsszerepet játszanak a megfelelő védekezési módszerek kiválasztásában. A növényfenológia és a populációméret változásai, valamint az éghajlati adatok fontosak a betegségek terjedésének előrejelzéséhez. A szakemberek hiánya azonban komoly problémát jelent a gazdálkodók informálásában. A mesterséges intelligencia képes feldolgozni és elemezni a rendelkezésre álló adatokat, és legjobb gyakorlatokat javasolni a mezőgazdasági termelőknek. Ezek a módszerek növelik az irányítás hatékonyságát és megkönnyítik az IPM alkalmazását a termelékenység növelésével és a költségek csökkentésével. A csapdashop.hu oldalon számos IPM kompatibilis terméket talál, amelyek segíthetik a fenntartható növényvédelmet.
Következtetés: a mesterséges intelligencia jövője a növényvédelemben
A mélytanulás és a mesterséges intelligencia széles körben alkalmazható a mezőgazdaságban, beleértve a növénybetegségek és kártevők felismerését, termésbecslést, gyümölcsszüretet és termékértékelést. Bár a mélytanulás más területeken, például az egészségügyben is nagy figyelmet kapott, a mezőgazdaságban való alkalmazása még korlátozottabb. Azonban a technológia fejlődésével és az ipari szereplők együttműködésével ezek a felfedezések forradalmasíthatják a mezőgazdaságot. A mélytanulás hatékonyabb, fenntarthatóbb és jövedelmezőbb mezőgazdasági termelést tesz lehetővé, csökkentve a munkaerőigényt, a költségeket és a környezeti terhelést. Ezáltal növelheti a termelést, a jövedelmet és az élelmiszerellátást, hozzájárulva a növekvő világ népességének élelmezéséhez.
További hírek a csapdashop.hu-n!
Források
Mousavi, S. R. és Hakemi, A. (2024). Artificial Intelligence (AI) and Insecticides in Pest Control. In Integrated Pest Management. IntechOpen. Elérhető: https://doi.org/10.5772/intechopen.1006987
