Innowacyjny system zarządzania produkcją roślinną ze szczególnym uwzględnieniem optymalizacji pracy maszyn, nawożenia oraz ochrony bioróżnorodności gleb eksploatowanych rolniczo

Projekt ma na celu opracowanie innowacyjnego systemu informatycznego, który dzięki ciągłemu gromadzeniu i prowadzeniu bieżącej analizy danych wesprze producenta rolnego przy podejmowaniu decyzji podczas planowania i prowadzenia produkcji roślinnej w odniesieniu do pszenicy, kukurydzy i rzepaku uprawianych w technologii bezorkowej. Wsparcie odbywać się będzie w trzech obszarach: optymalizacja systemu nawożenia, wsparcie zarządzania pracą maszyn oraz usprawnienie procesu zbioru, transportu i składowania płodów rolnych ze szczególnym uwzględnieniem aspektu identyfikacji każdej partii towaru.

Postęp techniczny w rolnictwie i jego otoczeniu powoduje dostęp do coraz większej ilości informacji, które mogą być wykorzystane do optymalizacji planowania i prowadzenia produkcji. CGFP Sp. z o.o. wdrożyło i rozwija zaawansowane systemy rolnictwa precyzyjnego poczynając od roku 2014. Dzięki temu udało się zgromadzić ogromną bazę danych. Baza ta ciągle się powiększa. Problemem jest optymalne wykorzystanie tych danych z uwagi na ograniczenia, co sprawia, że dane są wykorzystywane tylko częściowo, a wnioski obarczone ryzykiem dużego błędu. Konieczne stało się poszukiwanie możliwości innego sposobu wykorzystania danych. Dlatego zaszła potrzeba pozyskania narzędzia spełniającego kilka podstawowych założeń jak gromadzenie oraz analiza danych historycznych i bieżących ze wszystkich dostępnych źródeł w jednym miejscu, interpolacja i ekstrapolacja danych w przypadku ich niepełności, predykcja zdarzeń i wartości oraz wyciąganie wniosków i inicjowanie konkretnych procesów na ich podstawie. Realizacja projektu wpisuje się w założenia polityk i strategii zmierzających do ograniczenia negatywnego wpływu rolnictwa na klimat i środowisko. Zostanie również podjęty innowacyjny aspekt badawczy, którym będzie wyznaczenie glebowych metagenomicznych indykatorów optymalnego nawożenia kukurydzy, pszenicy i rzepaku.

Działania podejmowane w ramach projektu

Założenie poletek doświadczalnych, cykliczny pobór prób glebowych. Określenie chemizmu, aktywności biologicznej oraz bioróżnorodności bakterii i grzybów wraz z analizami genetycznymi w badanych glebach. Analizy bioinformatyczne oraz statystyczne uzyskanych wyników. Zakup systemu FMIS zgodnego z ramowymi założeniami oraz wdrożenie kluczowych funkcji. Zakup i implementacja urządzeń niezbędnych do integracji z posiadanymi przez gospodarstwo maszynami rolniczymi. Rozbudowa systemu IT w zakresie Aplikacji Analitycznej. Wdrożenie założeń do modelu ML, rozbudowa standardowego FMIS o dodatkowe moduły.

Główne korzyści z realizacji projektu

Rezultatem operacji będzie opracowanie systemu informatycznego, który dzięki ciągłemu gromadzeniu i prowadzeniu bieżącej analizy danych wesprze producenta rolnego w trzech głównych obszarach. pierwszy to optymalizacja systemu nawożenia, aby uzyskać jak najlepszy efekt ekonomiczny, zachowując żyzność i bioróżnorodność gleb przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów związanych ze stosowaniem nawozów. Drugi to wsparcie zarządzania praca maszyn, co pozwoli na usprawnienie procesów logistycznych, optymalizację wykorzystania posiadanych zasobów maszyn i narzędzi oraz zasobów ludzkich, a tym samym zmniejszenie zużycia paliwa, części roboczych maszyn, czy ograniczenie występowania awarii spowodowanych nieprawidłową eksploatacją. Trzecim obszarem wsparcia będzie usprawnienie procesu zbioru, transportu i składowania płodów rolnych. Wdrożenie rezultatów projektu przyczyni się zarówno do poprawy ekonomicznej efektywności produkcji, jak i ochrony środowiska naturalnego, szczególnie w aspekcie ochrony bioróżnorodności, warunkującej żyzność gleb oraz łagodzenia zmian klimatu poprzez zmniejszenie emisji szkodliwych substancji do środowiska naturalnego.

Dodatkowe informacje

Aspektem sprzyjającym we wdrażaniu uzyskanego wyniku są wiedza i doświadczenie rolnicze Lidera projektu. CGFP Sp. z o.o. wdrożyło i rozwija zaawansowane systemy rolnictwa precyzyjnego. Projekt został opracowany z myślą o wyeliminowaniu wielu najczęstszych przeszkód i niedogodności związanych z wdrażaniem systemów FMIS.  W rezultacie projektu powstanie aplikacja przystosowana do wdrożenia w gospodarstwach o różnym poziomie zaawansowania PF otwarta na dostosowanie do indywidualnych potrzeb. Jednym z głównych założeń jest usprawnienie procesów związanych z zarządzaniem produkcją polową poprzez predykcje zdarzeń i wartości, a także wyciągnięcie wniosków oraz inicjowanie konkretnych procesów. Usprawnia to zarządzanie, ale również minimalizuje zaangażowanie użytkownika w obsługę samej aplikacji. Niewielkie ryzyko związane jest z krótkim okresem realizacji projektu (dwa sezony wegetacyjne) w stosunku do zakresu badań.

Zespół projektu sugeruje kontynuację prac badawczych w kolejnych sezonach wegetacyjnych, które mogą poszerzyć wnioskowanie, a także zwiększyć dopasowanie najkorzystniejszego modelu matematycznego oraz jego testowanie podczas uczenia maszynowego. Korzystnym aspektem będzie rozszerzenie w przyszłości badań o inne rośliny uprawne, włączenie badań dotyczących endofitów roślin, czy też stosowanie innowacyjnych biopreparatów opartych o szczepy endofityczne. Istotnym w tych badaniach będzie fakt umieszczenia ich wyników w modelu matematycznym i poszerzeniu uczenia maszynowego.