მევენახეობაში ხელოვნური ინტელექტისა და ავტონომიური რობოტების გამოყენება ახალ ეტაპზე გადავიდა.
ამერიკელმა მეცნიერებმა შექმნეს სრულად ავტონომიური რობოტი, რომელსაც ვენახში გადაადგილება, ვაზის დათვალიერება და დაავადებების აღმოჩენა ადამიანის ჩარევის გარეშე შეუძლია.
ახალი სისტემა მიზნად ისახავს დაავადებების ადრეულ გამოვლენას, რაც ფერმერებს საშუალებას მისცემს მოსავლის დანაკარგები შეამცირონ და მცენარეთა დაცვის ღონისძიებები უფრო ზუსტად დაგეგმონ.
რობოტი, სახელწოდებით PhytoPatholoBot (PPB), აღჭურვილია კამერებით, სპეციალური განათებითა და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებით. მოძრაობისას ის ვაზის რიგებს ავტომატურად მიუყვება, იღებს ფოთლებისა და ყლორტების გამოსახულებებს და მონაცემებს ადგილზე ამუშავებს. სისტემა რეალურ დროში აფასებს დაავადების არსებობასა და მისი გავრცელების ხარისხს.
ტექნოლოგიის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა ის არის, რომ დაავადებებს ისეთივე სიზუსტით ამოიცნობს, როგორც გამოცდილი სპეციალისტები. საველე გამოცდები ჩატარდა როგორც კვლევით, ისე კომერციულ ვენახებში და აჩვენა, რომ რობოტის მუშაობის შედეგები პროფესიონალი ინსპექტორების შეფასებებს პრაქტიკულად არ ჩამოუვარდება. ამასთან, სისტემა მნიშვნელოვნად ამცირებს შრომით რესურსებზე დამოკიდებულებას.
კვლევის ავტორების განმარტებით, ვაზის ისეთი დაავადებები, როგორიცაა ჭრაქი (Downy Mildew) და ფოთლის დახვევის ვირუსი (Grapevine Leafroll-associated Virus 3), მსოფლიოში მევენახეობის ერთ-ერთ ყველაზე სერიოზულ პრობლემად რჩება. მათი ეფექტიანი კონტროლი დიდწილად დამოკიდებულია დროულ აღმოჩენაზე, თუმცა გამოცდილი სპეციალისტების დეფიციტი ამ პროცესს ხშირად ართულებს. სწორედ ამ პრობლემის გადასაჭრელად შეიქმნა PhytoPatholoBot.
რობოტი მხოლოდ დაავადების აღმოჩენით არ შემოიფარგლება. მიღებული მონაცემების საფუძველზე შესაძლებელია დაავადების გავრცელების რუკების შექმნა, რაც ფერმერს საშუალებას აძლევს მცენარეთა დაცვის საშუალებები მხოლოდ საჭირო ადგილებში გამოიყენოს. ასეთი მიდგომა ამცირებს პესტიციდების მოხმარებას, ზოგავს ფინანსურ რესურსებს და გარემოზეც ნაკლებ ზემოქმედებას ახდენს.
მეცნიერები მიიჩნევენ, რომ მომავალში მსგავსი ავტონომიური რობოტები ზუსტი მევენახეობის მნიშვნელოვან ნაწილად იქცევა. მათი გამოყენება შესაძლებელი იქნება არა მხოლოდ დაავადებების, არამედ მცენარის ზრდის, ფოთლების მდგომარეობისა და სხვა აგრონომიული მაჩვენებლების მუდმივი მონიტორინგისთვის.
ილუსტრაცია: ChatGPT (AI) / აგროკავკასია
წყარო: Journal of Field Robotics
