کشاورزی دیجیتال، سنجش از راه دور و IoT

دوقلوی دیجیتال آبیاری با ترکیب معادله ریچاردز، برآورد حالت با EKF و کنترل پیش‌بینانه مدل‌مبنا، رطوبت ناحیه ریشه را در زمان واقعی پایدار می‌کند و بهره‌وری آب و انرژی را افزایش می‌دهد.

TinyML با اجرای مدل های کم مصرف روی ریزپردازنده کنار پمپ و موتور، ناهنجاری های ارتعاش و صدا را زودهنگام آشکار می کند و با استانداردها و بنچمارک های معتبر، انرژی، تاخیر و اعتمادپذیری را همزمان بهبود می دهد.

معیارسنجی عملی LoRaWAN، NB-IoT و 5G برای سنسورهای مزرعه با سنجه‌های پوشش، توان، تاخیر و هزینه کل مالکیت؛ با نمونه‌های میدانی و توصیه‌های طراحی کاربردی ارائه می‌شود.

چارچوبی یکپارچه برای همجوشی اپتیکی و راداری با یادگیری چندوجهی، رطوبت خاک و روند عملکرد مزرعه را بهنگام برآورد می‌کند، عدم قطعیت را کمینه می‌سازد و بر استانداردهای CARD4L و STAC تکیه می‌کند.

ترکیب بلاک‌چین و اینترنت اشیا، تحولی فناورانه در شفاف‌سازی، ردیابی و اعتمادسازی زنجیره تأمین غذایی ایجاد کرده و امنیت، پایداری و کارایی غذایی را از مزرعه تا مصرف‌کننده تقویت می‌کند.

ترکیب داده‌های ماهواره‌ای و سنسورهای مزرعه با هوش مصنوعی، شیوه‌ای دقیق برای پیش‌بینی آفات ارائه می‌دهد و کشاورزی را به سمت بهره‌وری بیشتر و کاهش مصرف سموم هدایت می‌کند.

توسعه سامانه‌های بی‌سیم برای پایش دقیق و هوشمند زنبورها در گلخانه‌های هوشمند، آینده‌ای نوین در زنبورداری و امنیت غذایی رقم زده و بهره‌وری گرده‌افشانی را افزایش می‌دهد.

حسگرهای کوانتومی با دقت بالا، توانسته‌اند سنجش لحظه‌ای رطوبت و ترکیبات مغذی خاک را ممکن سازند و با ادغام در سامانه‌های هوشمند، کشاورزی را به سمت داده‌محوری سوق دهند.

پردازش محلی داده در سامانه‌های آبیاری دقیق با رایانش لبه تصمیم‌گیری آنی، کاهش هدررفت آب تا ۳۰٪، افزایش امنیت داده، پایداری و ارتقای بهره‌وری آب و کاهش هزینه‌های عملیاتی را ممکن می‌سازد.

دوقلوهای دیجیتال با شبیه‌سازی دقیق و تحلیل‌های لحظه‌ای، بهره‌وری کشاورزی را افزایش داده و مسیر رسیدن به امنیت غذایی پایدار و هوشمند را هموار می‌سازند.