Nova orodja za trajnostno kmetijstvo
Kmetovalci se zaradi klimatskih sprememb in manjšega nabora registriranih aktivnih sredstev srečujejo z močnejšimi in pogostejšimi napadi škodljivih organizmov, kar vodi v vse pogostejše izpade pridelkov. Zaradi vse pogostejših gospodarskih škod in neučinkovitega varstva prihaja do velikega pritiska na fitofarmacevtska sredstva in celo do puščanja pridelkov v nasadih, ki predstavlja dodatno žarišče pojava škodljivih organizmov.
Možnost napovedovanja izbruhov škodljivcev in bolezni bo precej izboljšala pogoje za kmetovanje.
S pravočasnim zaznavanjem problema na specifični lokaciji, kjer poznamo lokalne značilnosti mesta pridelave, lahko zmanjšamo potrebo po uporabi fitofarmacevtskih sredstev (FFS), saj je zatiranje učinkovitejše, ko je prilagojeno na dejanske potrebe in je populacija škodljivega organizma še majhna ter lažje obvladljiva oz. so škodljivci v občutljivi razvojni stopnji.
Pri odločanju, kdaj in kako postopati, so pridelovalcem poleg jasnih navodil glede zaznavanja in odkrivanja škodljivih organizmov lahko v veliko pomoč tudi napredna orodja ter širok nabor podatkov. Z razvojem različnih naprednih orodij, ki temeljijo na objektivnih okoljskih podatkih nasada, pojavu škodljivih organizmov, njihovi biologiji in odzivu na okolje ter modeliranjem njihovega razvoja na nivoju posamezne lokacije, lahko pridelovalcem nudimo podporo pri odločanju in zagotovimo informacije, ki so osnovni ključ do trajnostnega varstva rastlin.
V okviru programa Interreg VI-A Italija-Slovenija 2021 - 2027 je ZRS Koper s konzorcijem (Area Science Park, Primo Principio S.c.a.r.l., Le Carline Società Semplice Agricola, Vinakoper, d.o.o. in Primorska gospodarska zbornica) pridobil projekt z naslovom AI-GRAPE - Podpora digitalizaciji v vinogradništvu za obvladovanje škodljivih organizmov na čezmejnem območju Italija - Slovenija, ki se osredotoča na inovativno uporabo umetne inteligence za izboljšanje obvladovanja bolezni in škodljivcev.
Glavni cilj pilotnega projekta je razviti sistem podpore odločanju, ki bo omogočal napovedovanje izbruhov škodljivcev in bolezni s pomočjo kombinacije podatkov iz različnih virov, vključno z vremenskimi postajami, sateliti, brezpilotnimi letalniki in avtomatskimi vabami za spremljanje škodljivcev. Z integracijo matematičnih modelov napovedovanja ter analizo velikih podatkov bodo rezultati projekta omogočili prehod na bolj natančno in trajnostno kmetijstvo, ki bo temeljilo na znanstvenih dognanjih in tehnoloških inovacijah. Projekt si prizadeva tudi za promocijo uporabe tehnologije na različnih kmetijskih sektorjih, kar bo okrepilo prehransko varnost in gospodarsko stabilnost v regiji.
Prav sodelovanje v čezmejnem prostoru je ključnega pomena za uspeh projekta. Bolezni in škodljivci se pojavljajo na obeh straneh meje in preizkušanje ter spremljanje bolezni in škodljivcev v različnih mikroklimatih in regijah bo prispevalo k večji natančnosti napovedovalnih modelov.