AgroSysIT: Przenośne laboratorium do precyzyjnego nawożenia gleby
Zespół z Politechniki Krakowskiej opracował AgroSysIT, przenośne urządzenie do optycznej analizy gleby, które ma wspierać rolnictwo precyzyjne poprzez szybkie dostarczanie danych o składnikach odżywczych. Projekt zakwalifikował się do międzynarodowego etapu Konkursu Nagroda Jamesa Dysona.
AgroSysIT: Przenośne laboratorium do precyzyjnego nawożenia gleby
Zespół z Politechniki Krakowskiej w składzie Aleksandra Sierakowska-Byczek, Klaudia Kuźmiak, Julia Radwan-Pragłowska i Łukasz Janus stworzył AgroSysIT. Jest to przenośne urządzenie do analizy gleby, które ma umożliwić rolnikom szybkie uzyskiwanie informacji niezbędnych do precyzyjnego nawożenia. Projekt zdobył nagrodę w wysokości 25 360 zł w ramach krajowego etapu Konkursu Nagroda Jamesa Dysona.
Szybka diagnostyka w terenie zamiast czekania na wyniki laboratoryjne
W rolnictwie parametry gleby determinują dobór nawożenia. Tradycyjna analiza laboratoryjna wymaga pobrania próbki, jej dostarczenia do laboratorium i oczekiwania na wynik, natomiast proste testy terenowe często nie dostarczają wystarczająco dokładnych danych. AgroSysIT ma wypełnić lukę między tymi dwoma rozwiązaniami.
Urządzenie stanowi przenośne laboratorium optyczne zintegrowane z aplikacją. Po przygotowaniu próbki gleby z odpowiednim odczynnikiem i umieszczeniu jej w specjalnej kuwecie system wykorzystuje diody LED oraz detektory do analizy właściwości roztworu. Technologia opiera się na dwóch metodach pomiaru optycznego: absorbancji i fluorescencji. Na podstawie uzyskanych wyników oraz krzywych kalibracyjnych system jest w stanie określić m.in. pH gleby, zawartość składników odżywczych oraz obecność wybranych zanieczyszczeń.
Optymalizacja kosztów i ochrona środowiska
Rozwiązanie powstało w odpowiedzi na problemy degradacji gleby wynikającej z niewłaściwego nawożenia oraz zagrożenia bezpieczeństwa żywnościowego. Według danych FAO z 2023 roku globalna nadwyżka składników na gruntach uprawnych wyniosła 85 mln ton azotu, 7 mln ton fosforu i 11 mln ton potasu. Nadmiar nawożenia może prowadzić do zanieczyszczenia wód, gleby oraz emisji gazów cieplarnianych.
Twórcy AgroSysIT zakładają, że szybkie i wiarygodne dane pozwolą rolnikom ograniczyć ilość stosowanych nawozów bez obniżania plonów. Aleksandra Sierakowska-Byczek, współautorka wynalazku, informuje, że celem projektu jest utworzenie spin-offu przy Politechnice Krakowskiej i wprowadzenie urządzenia na rynek jako przystępnego cenowo narzędzia wspierającego rolnictwo precyzyjne. Urządzenie ma wspierać rolników w podnoszeniu opłacalności ich działalności, jednocześnie zmniejszając szkodliwe skutki stosowania nawozów dla otoczenia.
Inżynierskie podejście do problemu
Andrzej Pakuła, inżynier marki Dyson i członek jury konkursu, wskazuje, że projekt wyróżnia się przemyślanym podejściem inżynierskim. W procesie prac uwzględniono zaprojektowanie urządzenia, wykonanie prototypów, testy porównawcze z aparaturą laboratoryjną oraz kolejne poprawki konstrukcji i oprogramowania. Szybki pomiar bezpośrednio w terenie może ułatwić podejmowanie decyzji, ograniczyć koszty i zmniejszyć ilość niepotrzebnie stosowanych nawozów.
Przemysław Pająk, założyciel Grupy Spider’s Web i juror konkursu, podkreśla, że AgroSysIT odpowiada na konkretny problem i ma realne zastosowanie poza laboratorium. Zamiast efektownego gadżetu, projekt dostarcza rolnikom wiedzy dokładnie tam, gdzie jest ona potrzebna – na miejscu, bez skomplikowanych procedur.
Źródło: Fundacja Jamesa Dysona
Fot. k-life / Freepik
Czytaj dalej
-
AI w firmie
Pine Phone i automatyzacja rozmów telefonicznych w Pine Computer
Pine AI wprowadziło Pine Phone, narzędzie umożliwiające agentom AI prowadzenie autonomicznych rozmów telefonicznych z realnymi firmami. Rozwiązanie to integruje funkcję dzwonienia bezpośrednio z platformą Pine Computer, eliminując konieczność przełączania się między aplikacjami…
-
AI w firmie
Polska i Korea Południowa współpracują przy piaskownicach regulacyjnych dla AI
Ministerstwo Cyfryzacji zainicjowało współpracę z Republiką Korei w ramach programu Knowledge Sharing Program (KSP). Partnerstwo ma na celu przyspieszenie wdrażania sztucznej inteligencji w polskiej gospodarce poprzez wykorzystanie koreańskiego doświadczenia w tworzeniu piaskownic…
-
AI w firmie
Błędy w interpretacji danych: Dlaczego kontekst biznesowy w analizie jest kluczowy?
49 proc. analityków wskazuje na istotny problem: firmy podejmują decyzje oparte na danych, w których kontekst biznesowy został pominięty lub zinterpretowany w sposób nieprawidłowy. Eksperci podkreślają, że kluczem do poprawnej analityki jest…