В эпоху глобального потепления, Африка выступает в качестве наиболее уязвимого континента перед климатическими вызовами. Более чем 500 миллионов местных жителей подвержены диверсифицированным климатическим аномалиям, включая парадоксальные волны тепла, обостренные засухи, сниженное водоснабжение, интенсивные тропические циклоны и расширение уровня моря.
Одновременно, на континенте присутствует проблема ограниченного фосфорного содержания в почвах, исключая даже преимущества Марокко как второго крупнейшего глобального производителя фосфора. Для решения данной задачи были созданы сельскохозяйственные коллективы, которые систематически анализируют почвенные биотопы с целью выявления неотъемлемых макроэлементов.
Регулярный отбор проб позволяет определить удобрения, подходящие уникальным потребностям разнообразных сельскохозяйственных культур. Подобный методологический подход приобретает международное признание благодаря своей способности оптимизировать ресурсное управление, способное ослабить антропогенное воздействие климатических амплитуд.
Анализ почвы предоставляет фермерам ценные рекомендации для улучшения плодородия почвенного покрова. Одновременно, разработано удобное мобильное приложение, обеспечивающее непрерывную консультацию фермеров Марокко в области сельского хозяйства.
Шаги в изучении плодородности почв и совершенствовании мониторинга предпринимаются и в России. Научные специалисты Томского университета проводят систематический отбор образцов почв из различных регионов Сибири и осуществляют аэрофотосъемку земельных участков. Полученные данные интегрируются в библиотеку данных, которую анализирует нейросеть.
«Чем больше информации мы извлечем, чем больше образцов почвы покажем нейросети, тем точнее она будет работать. Ранее мы с коллегами научили ее «видеть» гумус, от которого зависит плодородие почв, и автоматически распознавать гранулометрический состав. Этот фактор во многом определяет сельскохозяйственное использование полей и применение удобрений», - рассказывает руководитель проекта, доцент кафедры почвоведения и экологии почв Биологического института ТГУ Олег Мерзляков.
В недалеком будущем искусственный интеллект приобретет способность автоматически определять содержание фосфора, азота и других важных элементов в почве. Это безусловно представит значительный шаг вперед в повышении урожайности сельскохозяйственных культур, обогатив аграрную практику новыми знаниями и технологическими решениями.
Используя высокотехнологичные методы аэросъемки почвы, проводимые исследователями, удается систематически оценивать точность деятельности нейронных сетей и верифицировать их способность анализа спутниковых изображений. Разработчики постоянно совершенствуют функциональность агроэкосистемы, в долгосрочной перспективе планируя применять её не только для мониторинга состояния почвенного покрова и растительных посевов, но и для определения необходимости реагирования на патогенные агенты, выбора оптимальных методов их нейтрализации, а также для координирования других природоохранительных мероприятий.
CropXR также предлагает интеграцию передовых технологий искусственного интеллекта для более эффективного использования данных о сельскохозяйственных культурах.
Современные исследования с использованием искусственного интеллекта приводят к появлению новых инициатив, направленных на изучение и улучшение экологии и почвы. Одной из таких инициатив является проект CropXR, который объединяет биологические особенности растений, симуляционные модели и передовые технологии искусственного интеллекта для достижения более устойчивого сельского хозяйства.
Цель данного проекта заключается в выращивании растений, способных лучше адаптироваться к изменяющимся климатическим условиям и менее зависимых от химических средств защиты. В рамках CropXR проводятся исследования, направленные на анализ устойчивости различных сортов сельскохозяйственных культур к недостатку влаги, воздействию вредителей и другим стрессовым факторам. Команда ученых старается выявить конкретные гены, отвечающие за укрепление устойчивости сортов, и разрабатывает новые инструменты для более глубокого анализа биологических систем растений.
Уникальное сочетание искусственного интеллекта и механического моделирования позволяет селекционерам принимать целенаправленные решения по укреплению устойчивости растений и повышению продуктивности сельского хозяйства.
Исследование проб почвы из Африки в лаборатории MA Safety (Эм-эй сейфети)
Лаборатория MA Safety активно вовлечена в коллаборативные исследования, направленные на анализ проб почв, собранных из разнообразных климатических зон. Особое внимание наших специалистов было уделено изучению грунта, доставленного из регионов Африки, с целью более глубокого понимания влияния экологических факторов на его характеристики.
На сегодняшний день мы успешно провели серию испытаний «почвообразователя» в различных климатических условиях. Для каждой уникальной климатической зоны и технических параметров мы определили соответствующие пропорции необходимых компонентов, способствующих улучшению свойств почвы. Этот тщательный и дифференцированный подход позволяет нашей лаборатории добиться максимально эффективных результатов в области экологической устойчивости.
Проведенные анализы плодородности и вещественного состава полученных грунтов дали понимание, что он оказывает положительное влияние на растения.
Чтобы сформировать индивидуальный образец была запрошена дополнительная информация по климатическим и природным условиям:
- Основной состав почвы на сегодняшний день
- Среднегодовая температура
- Среднегодовая влажность
- Количество и частота природных осадков
- Возможности внедрения дополнительной оросительной системы (системы полива, удаленность природных водоемов или глубина подземных грунтов)
- Интенсивность освещения растений (природный фотосинтез)
- Пожелания к растительной среде, выбор растений, цель озеленения
- Территориальная принадлежность для изучения дополнительной информации
Проведенные исследования играют ключевую роль в разработке более устойчивых методов управления почвенными ресурсами. Анализ и адаптация «почвообразователя» к разнообразным условиям помогут сформировать обоснованный режим и стратегию ухода за почвами, способствуя сохранению экосистем и обеспечению устойчивого аграрного развития.
