W Kalifornii trwają testy innowacyjnego narzędzia mobilnego Leaf Monitor, które wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do dostarczania rolnikom danych o stanie odżywienia roślin w czasie rzeczywistym. Ta technologia stanowi znaczący krok w kierunku bardziej precyzyjnego i efektywnego zarządzania uprawami, umożliwiając proaktywne dbanie o zdrowie roślin, co przekłada się na lepsze plony i mniejszy wpływ na środowisko. Zamiast reagować na widoczne problemy, rolnicy mogą teraz zapobiegać im na wczesnym etapie.
Leaf Monitor działa w oparciu o ręczny spektrometr, który przechwytuje dane spektralne roślin, w tym te poza zakresem światła widzialnego. Zebrane informacje są następnie przetwarzane przez system chmurowy, wytrenowany na obszernych analizach tysięcy próbek liści, głównie winorośli i drzew migdałowych. System ten, rozwijany przez pięć lat, pozwala na przewidywanie poziomu składników odżywczych w liściach z dokładnością około 65% dla ogólnych cech, z wyższą precyzją dla azotu i fosforu. Technologia ta obiecuje wczesne wykrywanie niedoborów, zapobiegając nieodwracalnym uszkodzeniom i optymalizując stosowanie nawozów, co jest kluczowe dla zrównoważonej produkcji żywności.
Możliwość szybkiego uzyskania praktycznych danych otwiera nowe perspektywy dla rolników. Narzędzie to pozwala na podejmowanie świadomych decyzji, które wspierają naturalny cykl wzrostu roślin i minimalizują marnotrawstwo zasobów. Rozwój ten ma potencjał, by znacząco wpłynąć na przemysł rolniczy, umożliwiając bardziej precyzyjne i opłacalne zarządzanie uprawami. Rolnicy zyskują dostęp do natychmiastowych, praktycznych danych, co prowadzi do poprawy plonów i zmniejszenia wpływu na środowisko. Jest to zgodne z szerszym trendem transformacji cyfrowej w rolnictwie, gdzie dane i analiza stają się fundamentem zrównoważonej produkcji żywności.
Badania wskazują, że podobne technologie oparte na analizie spektralnej mogą wykrywać stres roślinny związany z niedoborami wody i składników odżywczych nawet na 7-10 dni przed pojawieniem się widocznych objawów. Dodatkowo, rozwój uczenia maszynowego pozwala na tworzenie coraz bardziej zaawansowanych algorytmów, które potrafią identyfikować specyficzne choroby roślin na podstawie subtelnych zmian w ich spektrum. Wprowadzenie narzędzi takich jak Leaf Monitor wpisuje się w szerszy trend transformacji cyfrowej w rolnictwie, gdzie dane i analiza stają się fundamentem zrównoważonej produkcji żywności, budując odporność systemu rolnego na wyzwania klimatyczne i rynkowe.