42 агробиотехника е а ÀÃÐÎÁÈÎ òåõíèêà 3'2020 Р Е К Л А М А са само началото на автоматизацията, но от ключово значение за нейното развитие са прогнозните анализи. Мощните алгоритми обработват големи обеми от данни и разработват прогнозни модели, които от своя страна са гръбнакът на автоматизирани, базирани на правила системи. Освен данните, генерирани от всяко стопанство, прогнозните анализи може също да използва регионални, национални и дори глобални бази данни, за да усъвършенства своите модели. Бъдещо развитие на интелигентните напоителни системи Към момента трябва да се преодолеят някои предизвикателства, които все още пречат на широкото използване на Интернет на нещата при прецизното напояване. Все още няма пълна автоматизация при разработвания за целта софтуер, липсват разширени платформи за интегриране на различни технологии и за внедряване на пилотни приложения за интелигентно управление на водните ресурси. Интегрирането на разнородни и усъвършенствани сензори изисква подходящи стандарти и информационни модели. Също така изборът на архитектура на различните платформи за Интернет на нещата влияе на мащабируемостта на системата, а автоматичното взимане на решения в реално време е възможно в среда, състояща се от десетки хиляди сензори, непрекъснато предаващи данни. Бързо развиващата се технология на безжичните сензорни мрежи е полезна в приложения, които включват наблюдение на данните в реално време, необходими за да оптимизирането на използваните ресурси. Въпреки огромния напредък, който е движен от все по-голямото търсене на подобни технологии, досега не е разработено приложение, което да позволява пълна свобода от човешката намеса в системата Въпреки че интелигентните сензори имат много предимства, за тях си остава ограничение, че не отчитат по-общи метеорологични данни, които също имат голямо значение при планиране на напояването, за да не се губят водни ресурси поради изпаряване в горещите дни или да се полива напразно, докато в същото време вали. По-сложните интелигентни системи за напояване работят не само с данни от сензорите, но и получават данни от други източници, например спътници, за да получат информация за по-мащабни атмосферни влияния, като използват също и историческа информация за метеорологичните условия. Други системи взимат предвид вида отглеждани култури, типа почви и наклона, за да определят времето за напояване и необходимото количество вода. Напоителните методи ще продължат да се развиват и ще изискват все по-малко от времето на земеделците, тъй като интелигентните сензори стават все по-достъпни. Напояването ще преминава все повече към пасивно управление и контрол, което означава също, че ще бъдат нужни по-малко работници. Всички данни, генерирани от различните сензори, Ïàçàðäæèê 4400, óë. Êîíñòàíòèí Âåëè÷êîâ 20 åò. 4 òåë.: 088/ 575 22 00 å-mail: petrusbg@abv.bg www.petrusbg.com Ñåðòèôèöèðàíè åäíîñòåííè è äâóñòåííè ðåçåðâîàðè çà äèçåëîâî ãîðèâî SAVI® Âíîñèòåë: Ïåòðóñ ÎÎÄ âìåñòèìîñò äî 100 000 ëèòðà
RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==