Instytut Ochrony Roślin - Państwowy Instytut Badawczy

 

„Sztuczna inteligencja dla identyfikacji niepożądanych zjawisk w uprawach i ochronie roślin”

W dniu 01.03.2024 r. rozpoczęto realizację  projektu „Sztuczna inteligencja dla identyfikacji niepożądanych zjawisk w uprawach i ochronie roślin” finansowanego ze środków NCBR, w ramach konkursu INFOSTRATEG-VI/0014/2023/A, który trwa do 28.02.2027 r.

Całkowity koszt realizacji projektu o akronimie AI4CROP wynosi 6 841 645,80 zł, w tym jest dofinasowany kwotą 5 656 945,64 zł.

Umowa nr INFOSTRATEG6/0014/2023/A  z dnia 02.09.2024 r.

Wartość kosztów kwalifikowanych dla IOR – PIB: 1 437 375 zł.

Kierownik projektu ze strony IOR – PIB: prof. dr hab. Jolanta Kowalska (Zakład Rolnictwa Ekologicznego i Ochrony Środowiska)

Wykonawcy ze strony IOR – PIB:

- Dr hab. Andrzej Wójtowicz (Zakład Mykologii),

- Lidia Łopatka (Zakład Rolnictwa Ekologicznego i Ochrony Środowiska),

- mgr inż. Rafał Nowaczyk (CBRA - PSD w Winnej Górze),

- dr inż. Joanna Krzymińska (Zakład Rolnictwa Ekologicznego i Ochrony Środowiska).

 

Projekt jest realizowany w obszarze tematu nr 6 konkursu - „Scenariusze selektywnej ochrony roślin”.

W konsorcjum znajdują się następujące podmioty:

1)      4ROBOT spółka z ograniczoną odpowiedzialnością - Lider,

2)      Actuaro Sp. z. o. o.,

3)      Instytut Ochrony Roślin – Państwowy Instytut Badawczy w Poznaniu

 

Główny cel innowacyjnego projektu AI4Crop dedykowany jest polskiemu sektorowi Sztucznej Inteligencji (AI) i opracowaniu rozwiązań do bezpośredniego zastosowania w praktyce rolnictwa precyzyjnego. Prace B+R doprowadzą do wdrożenia: 1/ indywidualnego innowacyjnego systemu monitoringu rozróżniającego reakcje upraw względem patogenów, szkodników, suszy; który będzie bazować na obrazach spektralnych i będzie koordynowany przez SSN; 2/ metody tworzenia map wskazujących obszary na polu uprawnym z zagrożone chorobami, szkodnikami, suszą, w tym z podziałem na obszary wymagające interwencji (krytycznej, zagrożone, prewencyjnej); 3/ modeli SSN do diagnozy rzeczywistej (rozpoznawanie bieżących zagrożeń) i prognostycznej (z uwzględnieniem modelowania zagrożenia w zależności od prognozowanych warunków pogodowych); 4/ systemu automatyki dla inteligentnego oprysku, możliwego do zintegrowania z opryskiwaczami polowymi (w tym algorytm selektywnego sterowania opryskiem z wykorzystaniem danych z ortofotomapy, algorytm pozycjonowania elementów oprysku w przestrzeni i wyznaczania ich trajektorii). Na bazie tych kluczowych innowacji opracowane zostaną nowe standardy selektywnej ochrony upraw konwencjonalnych i ekologicznych.

 

Opis koncepcji technologii

Główne zadania technologii to wczesne wykrywanie chorób oraz precyzyjne i skuteczne zabiegi ochronne na plantacji pszenicy i ziemniaka w stosunku do wybranych patogenów i szkodników. Technologia zbudowana jest na bazie czterech podstawowych elementów funkcjonalnych: baza wzorców - zdjęcia roślin zdrowych i chorych o różnym nasileniu choroby, zestaw monitorujący (BSP + kamera spektralna + moduł SSN), mapa zakażeń plantacji oraz zmodernizowany opryskiwacz polowy z regulowaną dawką cieczy użytkowej i możliwością opryskiwania punktowego, współpracujący z mapą zagrożeń.

 

 

 

 

„Inteligentny system rozpoznawania niepożądanych zjawisk na plantacjach”

W dniu 01.03.2025 r. rozpocznie się realizacja  projektu „Inteligentny system rozpoznawania niepożądanych zjawisk na plantacjach” finansowanego ze środków NCBR, w ramach konkursu INFOSTRATEG. Projekt kończy się 29.02.2028 r.

Umowa: INFOSTRATEG6/0024/2023/A z dnia 02.08.2024 r.

Aneks nr 1/2024 z dnia 25.10.2024 r.

Całkowity koszt realizacji projektu o akronimie SYSTROP wynosi 6 648 800,00 zł, w tym jest dofinasowany kwotą 5 948 960,00 zł.

Wartość kosztów kwalifikowanych dla IOR – PIB: 816 750 zł.

 

Kierownik projektu ze strony IOR – PIB: dr Wojciech Kubasik (Zakład Monitorowania i Sygnalizacji Agrofagów)

Wykonawcy ze strony IOR – PIB:

- dr hab. Paweł Bereś, prof. IOR - PIB (TSD Rzeszów),

- dr hab. inż. Przemysław Strażyński (Zakład Entomologii i Agrofagów Zwierzęcych),

- dr Katarzyna Pieczul (Zakład Mykologii),

- mgr inż. Ilona Świerczyńska (Zakład Mykologii).

 

Projekt jest realizowany w obszarze tematu nr 6 konkursu - „Scenariusze selektywnej ochrony roślin”.

W konsorcjum znajdują się następujące podmioty:

1)      Sieć Badawcza Łukasiewicz – Poznański Instytut Technologiczny - Lider,

2)      IDFS SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ,

3)      Instytut Ochrony Roślin – Państwowy Instytut Badawczy w Poznaniu.

 

Projekt ma na celu opracowanie w pełni funkcjonalnego, opartego o algorytmy sztucznej inteligencji systemu rozpoznawania niepożądanych zjawisk na plantacjach, takich jak choroby roślin, pojaw szkodliwych owadów, czy problemy związane z niedoborem wilgoci czy niezbędnych składników w glebie. System detekcji wzbogacony o dodatkowe dane, np. pozycja z systemu GNSS czy dane meteorologiczne będzie stanowił kompletne narzędzie do monitoringu upraw i planowania zabiegów agrotechnicznych.

Realizacja projektu przyczyni się do utworzenia obszernej bazy danych testowych, rozwoju potencjału badawczego w zakresie sztucznej inteligencji oraz embedded vision, a także opracowania nowych, bardziej wydajnych i efektywnych narzędzi wspomagających pracę plantatorów w zakresie monitorowania i pielęgnacji upraw.

Opracowanie automatycznego systemu detekcji opartego na sztucznej inteligencji do monitorowania warunków na plantacji może być wartościowym narzędziem dla rolników nie posiadających specjalistycznej wiedzy rolniczej. System poprzez wykorzystanie kamer oraz dodatkowych czujników i opracowane algorytmy decyzyjne znacznie przyspieszy i usprawni wykrywanie oraz diagnozowanie niedoboru, bądź nadmiaru składników odżywczych, chorób i szkodników co umożliwi wcześniejsze zaplanowanie odpowiednich działań zapobiegawczych i interwencyjnych lub podjęcie ich w trakcie tego samego przejazdu maszyną, w czasie rzeczywistym.