36 агробиотехника е а ÀÃÐÎÁÈÎ òåõíèêà 4'2020 Р Е К Л А М А вен интелект, ще продължат да осигуряват дългосрочни подобрения в производството чрез по-добро разбиране на всички процеси в земеделието. Данните са от централно значение за интернетна нещата и за да бъде оптимизирано селскостопанското производство, устройствата, свързани в такива мрежи, трябва да събирати обработватданни в повтарящи се цикли, което дава възможност на растениевъдите да реагират бързо при спешни случаи или промени в околната среда. Циклите се състоятотняколко етапа. При наблюдението се събиратданни за съответните насаждения, почва или атмосферни условия. Следва диагностика - стойностите, засечени от сензорите, се подават към съответния софтуер с помощта на предварително дефинирани правила за взимане на решения. След установяване на проблемите, софтуерът взима решение дали е необходимо да се взематмерки, специфични за конкретните обстоятелства. Съответното лечение трябва да се извършва чрез правилна работа на машините. След това цикълът се повтаря отново. Събирането и обработването на данни от земеделските стопанства за много продължителни периоди от време може да донесе по-фундаментална полза в дългосрочен план, защото може да нипредоставиинформация, която да промени или допълни знанията и разбиранията, които имаме за различните посеви, за влиянията, които им вредят или за изпълняването на различни земеделски операции. Селскостопански машини Работата на трактори, култиватори и други селскостопански машини може да бъде автоматизирана така, че да е нужна минимална или дори изобщо да не е нужна човешка насока на работата им. Широкото въвеждане на напълно автономни превозни средства по пътищата все още се очаква да стане далеч обработване на данни, земеделието е поле на развитие и на друга част от оборудването като автономни превозни средства, чието използване е много подходящо за контролирана среда, каквато са земеделските площи в сравнение с магистралите или градските улици. Използват се същотака много дронове, не само за наблюдение, което само по себе си спестява време и усилие на работниците, но и за извършване на определени операции, например пръскане с пестициди. Оттозитиптехнологии първи се възползват големите земеделски производители, но след като различните устройства и системи стават все по-достъпни финансово и лесни за употреба, започват да бъдат прилагани и в по-малки стопанства и в парниковото земеделие Значението на данните Големи платформи, подпомаганиотизкуствен интелект, използватогромно количество данни, подавани в реално време, за да дадат възможност за взимането на по-добри решения при производството на храна. Машинно обучение и анализ на данни за селскостопанските платформите, подпомагани отизкустt Почистване и калибриране на бобови и зърнени култури с 99,99% чистота на крайния продукт t Почистване и белене на леща t Белене на жълт грах и нахут t Белене на бакла и още… t Семезаготвяне на Зърнени култури t Семезаготвяне на Лук t Семезаготвяне на Памук t Семезаготвяне на Царевица t Мобилни линии за Семезаготвяне и още… t Почистване на кориандър, резене и кимион с 99,99% чистота на крайния продукт t Почистване на синапени семена t Автоматична система за дозиране и чувалиране на риган, мента, магданоз и босилек и още… t Почистване и калибриране на тиквени и слънчогледови семена с 99,99% чистота на крайния продукт t Белене на слънчогледови семена t Почистване на сусам с 99,99% чистота на крайния продукт и още… Технологични линии за почистване на маслодайни семена Технологични линии за почистване на подправки и билки Технологични линии за семезаготвяне Технологични линии за почистване на бобови култури ТЕХНОЛОГИЧНИ ЛИНИИ ЗА ОБРАБОТКА НА СЕМЕНА 7060 Сливо поле, бул. България 38, Тел:+359 82 596 309, e-mail: tmi@tmi-bg.com, www.tmi-bg.com, www.akyurekltd.com
RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==