European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Trapview - Automated pest-monitoring system for sustainable growing with optimal insecticide use

Article Category

Article available in the following languages:

Optymalizacja ochrony upraw dzięki inteligentnemu rozwiązaniu do monitorowania szkodników

Monitorowanie szkodników nie zmieniło się od dziesięcioleci, ale w ramach pewnego projektu ochrony upraw połączono informacje z inteligentnych stacji polowych ze sztuczną inteligencją, aby przewidywać dynamikę szkodników na zupełnie nowym poziomie.

Żywność i zasoby naturalne icon Żywność i zasoby naturalne

Zwalczanie szkodników rolniczych zazwyczaj polega na ręcznej inspekcji pułapek, rejestrowaniu liczby złapanych osobników i zgłaszaniu wyników ekspertowi ds. upraw w celu uzyskania porady. Aby zmniejszyć koszty tego wymagającego licznych podróży i pracochłonnego (a do tego podatnego na błędy ludzkie) podejścia, kontrole są zazwyczaj wykonywane tylko raz w tygodniu. Metoda ta została opracowana kilkadziesiąt lat temu, gdy w ochronie upraw dominowały środki owadobójcze o szerokim spektrum działania, mające negatywny wpływ na środowisko. Rolnicy potrzebują bardziej ukierunkowanego, opartego na dowodach i terminowego podejścia. Powstałe przy udziale środków unijnych rozwiązanie Trapview umożliwia hodowcom zdalne monitorowanie szkodników schwytanych w pułapki feromonowe. Hodowcy są również powiadamiani w czasie rzeczywistym, gdy konieczny jest oprysk środkami owadobójczymi ze względu na dużą liczbę wykrytych szkodników. Inteligentna pułapka do monitorowania Samoczyszczące pułapki Trapview, które zapewniają wysoką skuteczność chwytania owadów i w konsekwencji wysoką jakość danych, wysyłają zdjęcia do chmury przynajmniej raz dziennie. Zdjęcia te są przetwarzane, a następnie analizowane przez algorytm uczenia maszynowego w celu zidentyfikowania każdego z widocznych na zdjęciu owadów. Aby zapewnić dokładność analizy, zespół przeszkolił sieci neuronowe, wprowadzając dziesiątki tysięcy obrazów zidentyfikowanych szkodników docelowych. Jak wyjaśnia koordynator projektu Matej Štefančič: „Nawet jeśli nasze pułapki dają nam wiarygodne dane, ich interpretacja jest trudna, podobnie jak znalezienie wzorców umożliwiających przewidywanie. Tutaj wkracza uczenie maszynowe, wykorzystujące dane historyczne w połączeniu z danymi z wielu źródeł”. Identyfikowane szkodniki są oznaczane etykietą, z odpowiednią wartością procentową poziomu „zaufania”, który wskazuje na pewność identyfikacji. Użytkownicy widzą tylko wartości powyżej określonych progów. Model Trapview łączy następnie codzienne informacje pochodzące ze zdjęć owadów z lokalnymi danymi pogodowymi, trendami historycznymi i prognozowaniem, aby przewidzieć dynamikę szkodników. „Podejście to jest wysoce skuteczne, przy ponad 90% dokładności identyfikacji, co jest w uśrednieniu lepszym wynikiem niż w przypadku człowieka. Ponadto dokładność prognozowania wyniosła ponad 80%, czyli więcej niż jakiegokolwiek innego rozwiązania dostępnego na rynku”, mówi Štefančič. „Biorąc pod uwagę, że nasz model łączy wyniki ochrony roślin w sezonie, prognozowanie daje nam kluczową przewagę konkurencyjną”. Wykorzystanie systemu w basenie Morza Śródziemnego, jak również w innych miejscach (np. w Australii i Stanach Zjednoczonych), ujawniło również, że rozmieszczenie urządzeń w mniej gęstej sieci pozwala na lepsze zrozumienie populacji owadów szkodników na określonych obszarach niż umieszczenie ich większej liczby w jednym miejscu. Powszechne zastosowanie w zakresie bezpieczeństwa i zrównoważonego rozwoju żywności Aby żywność była bezpieczniejsza, trzeba ograniczyć ilość pozostałości środków owadobójczych, co prowadzi do poprawy walorów zdrowotnych produktów spożywczych i zmniejszenia oporności na środki owadobójcze. Natomiast ochrona upraw oparta na świadomych i terminowych decyzjach oraz unikanie nieprzemyślanych oprysków pomaga spełnić normy prawne. Rozwiązanie Trapview pozwala również klientom obniżyć koszty podróży i robocizny, pomagając przy tym w osiągnięciu wyższych plonów i poprawie ich jakości. Rozmieszczono już tysiące automatycznych pułapek Trapview z powodzeniem stosowanych w ponad 40 krajach na 6 kontynentach. Zespół koncentruje się obecnie na kluczowych rynkach i uprawach, które mają największe szanse na szerokie zastosowanie. Będzie również dalej rozwijać technologię, na którą składają się: usługi predykcyjne dotyczące dodatkowych szkodników, skuteczne monitorowanie wielu szkodników jednocześnie oraz rozszerzenie mechanizmu sztucznej inteligencji pozwalającego na rozpoznawanie i przetwarzanie obrazów pod kątem szerszego zakresu szkodników oraz z jeszcze większą dokładnością. „Jesteśmy liderami w swojej dziedzinie i mamy przed sobą wyraźnie wytyczony szlak, który pozwoli nam na utrzymanie tej pozycji. Chcemy, aby technologia Trapview była obecna w większości produkcji żywności, aby poprawić jakość życia ludzi i stan środowiska naturalnego”, mówi Štefančič.

Słowa kluczowe

Trapview, szkodniki, rolnictwo, żywność, owady, środki owadobójcze, uprawy, pułapki, rolnictwo, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania