Ни для кого не секрет, что не все химикаты, направленные на сельскохозяйственные культуры, достигают своей цели, а это приводит к стеканию в водные пути и накоплению в почве, что вредно для окружающей среды и больно бьет по кошельку фермеров, учитывая рост стоимости сельскохозяйственных ресурсов.
Это отмечает в интервью AgFunderNews соучредитель и генеральный директор компании AgZen доктор Вишну Джаяпракаш.
Для того, чтобы отойти от подхода «опрыскай и молись» было использовано множество методов: от систем точечного опрыскивания с датчиками, которые включают или выключают выбранные форсунки, чтобы гербициды применялись менее неизбирательно, до высокотехнологичных интеллектуальных систем опрыскивания, прикрепленных к беспилотным тракторам, которые могут точно бороться с сорняками с помощью компьютерного зрения и машинного обучения.
Но основная проблема, говорит Джаяпракаш (он посвятил свою докторскую диссертацию в Массачусетском технологическом институте изучению того, как капли ведут себя на листьях) заключается в том, что даже когда пестициды распыляют на цель, большинство фермеров понятия не имеет, распыляют ли они правильное количество и в каком объеме спрей остается на растении и оказывает положительное влияние.
«Распыление с оптимизацией обратной связи» от AgZen - бостонского филиала Массачусетского технологического института (MIT), основанного в 2020 году Джаяпракашем и профессором Крипой Варанаси, направлено на решение этой проблемы.
Первый коммерческий продукт (RealCoverage) представляет собой блок, оснащенный камерами, которые можно прикрепить болтами к опрыскивателю и подключить к планшету в кабине, чтобы показать оператору, что происходит с каплями в реальном времени.
Основываясь на этих данных и текущих условиях, система RealCoverage на базе искусственного интеллекта может подсказать операторам, как оптимизировать все в опрыскивателе: какую форсунку использовать, давление, высоту штанги и размер капель, как быстро двигаться и какая доза лучше всего подходит для конкретной химической смеси, воздействующей на конкретную культуру в определенном месте. Это поможет позволить сократить затраты химикатов на 30-50%, утверждает Джаяпракаш.
Второй коммерческий продукт компании (EnhanceCoverage, запуск состоится в следующем году) — это насадка, которая обволакивает капли адъювантами (а не просто смешивает их), что значительно увеличивает вероятность прилипания активного вещества к растениям.
Стартап AgZen появился в результате более чем десятилетних исследований исследовательской группы Варанаси в Массачусетском технологическом институте, которая с 2009 года изучает, как ведут себя капли при взаимодействии с листьями и другими поверхностями растений. Это включало в себя новое понимание динамики капель и разработку способы заставить их лучше прилипать к растениям без введения новых химических веществ.
«Современные производители обычно используют адъюванты (вещества, добавляемые в пестицидный продукт или распыляемую смесь для улучшения эффективности пестицида и/или физических свойств распыляемой смеси), и мы разработали новый тип насадки, которая обволакивает капли адъювантами, а не смешивает их, что улучшает эффективность прилипания.
Далее мы задались вопросом - куда направляются все эти капли и сколько из них попадает на каждый лист и остается там? Никто толком не знает. Я имею в виду, что фермеры знают, что они, вероятно, тратят какую-то продукцию впустую, но понятия не имеют, сколько именно. Они просто знают, что на этикетке указано, сколько распылять и следуют инструкции.
Именно это вдохновило нас на создание нашего первого продукта RealCoverage, который представляет собой оборудование с болтовым креплением, который можно использовать с любым распылителем. В режиме реального времени он может сказать вам, какой процент покрытия вы получаете», - рассказывает Джаяпракаш в интервью AgFunderNews.
Оборудование оснащено камерами, которые обнаруживают капли размером до 150 микрон на листьях и в режиме реального времени корректируют параметры опрыскивания, такие как давление, норма, высота штанги или скорость, чтобы максимизировать эффективность внесения. Искусственный интеллект подбирает решений из сотен комбинаций параметров опрыскивания до нескольких оптимальных настроек, основанных на баковой смеси, форсунках, культуре и погоде.
«Этот инструмент не просто измеряет, он предсказывает устойчивое состояние вашей капли. Поэтому он адаптируется к температуре, влажности и тому подобному. А затем в режиме реального времени он адаптирует вашу скорость, высоту стрелы и давление, - продолжает ученый. - Допустим, на одном участке поля у вас определенная плотность листьев, а где-то немного тоньше. Здесь не нужно распылять то же самое, а выбрать более экономный расход. В последние несколько лет появилась такая технология, как точечное опрыскивание, которая помогает вам адаптироваться к одному из этих входных параметров, в данном случае, где находятся сорняки, чтобы я мог включать или выключать форсунку, чтобы не распылять гербициды без разбора. Но это полезно только при одном опрыскивании в год, по сути, о том гербициде, который вы применяете. Наше оборудование работает с любыми ингредиентами: от дефолиантов до внекорневой подкормки, фунгицидов, гербицидов и инсектицидов, а цель состоит в максимально упрощении при повышении эффективности обработки».
Что касается обволакивания активных веществ адъювантом, Джаяпракаш пояснил: «По сути, мы меняем форсунки и добавляем систему прямого впрыска - каждая форсунка имеет другой наконечник и другую линию впрыска, так что адъювант поступает по отдельной линии и когда они распыляются вместе, адъювант покрывает пестицид.
Но мы не разрабатываем новые адъюванты, наши технологии работают с продуктами, которые уже используют компании. Мы уже модернизировали многие опрыскиватели этим агрегатом, но не запускаем его в продажу в этом году по нескольким причинам. Во-первых, мы хотим, чтобы он был универсальным, независимо от того, какой у вас распылитель. И во-вторых, мы хотим, чтобы производители в первую очередь освоились с использованием нашего первого продукта RealCoverage».
На данный момент у компании есть ряд подписанных соглашений о применении этого оборудования на фермах в США, а предварительные испытания были успешно проведены на сое, кукурузе, хлопчатнике, арахисе, винограде.
