Сучасний світ насичений новітніми технологіями, які незмірно полегшують наше життя та покращують продуктивність в багатьох сферах. Приватне садівництво - це одна з галузей, яка може вигідно скористатися перевагами сучасних інформаційних систем. Впровадження сучасних інформаційних систем у приватне садівництво дозволяє фермерам збільшити продуктивність та врожайність. Завдяки сенсорам, моніторингу ґрунту та автоматизованим системам поливу, фермери можуть ефективно використовувати ресурси та вирощувати якісний та здоровий продукт.
Одним з актуальних напрямків в цифровізації приватної садової промисловості – є застосування нормативних показників добрива та автоматизовані засоби з контролю за показниками календарного зростання та аналізу результатів. Таке рішення може суттєво збільшити ефективність аграрного напрямку, мінімізувати витрати на процес початкового інвестування в сад, а також покращити саму процедуру досягнення результатів. [1]
Завдяки впровадженню сучасних інформаційних систем, фермери можуть докладніше вивчати рослини та їх потреби. Аналіз великих обсягів даних може допомогти в зрозумінні оптимальних умов для вирощування кожного виду рослин, що призводить до підвищення якості та кількості урожаю. Штучний інтелект може допомогти в ідентифікації захворювань та шкідників, дозволяючи вчасно реагувати на них та застосовувати ефективні методи боротьби без великого впливу на навколишнє середовище. Незважаючи на всі переваги впровадження сучасних інформаційних систем, існують виклики, такі як високі витрати на технологічне обладнання, складність вибору відповідних систем та недостатні навички використання цих технологій серед фермерів. Також важливо вирішувати питання приватності даних та кібербезпеки [2].
При розробці інформаційної системи з оптимізації приватного садівництва, треба враховувати декілька складових напрямків, які дозволять суттєво покращити роботу як математичної логіки так і засобів отримання ефективності від програмного забезпечення. Першим складовим компонентом є запровадження системи аналізу та контролю за вологістю землі. Реалізація може бути як з застосуванням спеціалізованих датчиків та систем контролю, так і занесенням показників щоденного моніторингу. Другим складовим компонентом є система аналізу та підбору оптимальних показників для добрива в залежності від типу культур, сорту та інших факторів. Третім складовим компонентом є система аналітики всіх вхідних та отриманих даних для побудови прогнозу збору врожаю та його календарним дозріванням. Для більшої точності можливо застосувати системи співвідношення прогнозованих та фактичних значень для отримання коригуючих коефіцієнтів.
Впровадження сучасних інформаційних систем у приватне садівництво є важливим кроком до створення ефективної, сталої та конкурентоспроможної аграрної галузі. Ці інновації не лише поліпшують умови роботи фермерів, а й сприяють вирощуванню якісної продукції для споживачів.
Список літератури:
1.Sinha S. Аналіз великих даних в агропромисловості (Big Data Analytics in Agriculture): / S. Sinha, A. Swarnkar, S.P. Ghrera // Видавництво: In: Data Science in Agriculture, 2020.
2.Patrício D.I. Використання сенсорних систем для контролю сільськогосподарських процесів та рішень (Sensor Systems for Agricultural Processes and Decision Support) / D.I. Patrício, P.P. Rodrigues, L.R. Pereira // Springer, 2019.
_________________________________________________________________
Науковий керівник: Гунченко Юрій Олександрович, доктор технічних наук, професор, Одеський національний морський університет
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter