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 sveučilišta u Münchenu 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 diljem svijeta, znanstvenici razvijaju sve sofisticiranije metode, piše Agrarheute.

Oči iz svemira nad poljima svijeta

Na temelju satelitskih snimaka, uz pomoć umjetne inteligencije, gotovo se tjedno izračunavaju podaci koji omogućuju precizno planiranje u poljoprivredi, ali i prilagodbu 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 klorofila u gornjem sloju biljnih zajednica. Klorofil je, podsjetimo, osnovna molekula fotosinteze, a njegov sadržaj izravno 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 klorofila 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 klorofila 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. Sustav uspješno mjeri klorofil i kroz oblake, nešto što dosadašnjim tehnikama nije bilo moguće.

Alat za ranije otkrivanje bolesti

Klorofil 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 znanstvenici pak promatraju kako biljke reagiraju na klimatske ekstreme, što može pomoći u prilagodbi klimatskim promjenama.

Metoda koristi gotovo tjedno ažurirane satelitske podatke i pruža dinamičan uvid u promjene vegetacije. "Možemo jasno vidjeti kako biljke reagiraju na različite uvjete, primjerice 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 znanstvenika, ili polako ulazimo u eru potpune kontrole nad poljoprivredom i hranom?