Как умные датчики фермерства сокращают глобальные пищевые отходы

Датчики, обнаруживающие зрелость и качество продукта на протяжении переработки, могут стать большим фактором в снижении количества пищи, идущей в отходы.

Датчики, обнаруживающие зрелость и качество продукта на протяжении переработки, могут стать большим фактором в снижении количества пищи, идущей в отходы.

По данным Организации ООН по пище и сельскому хозяйству, 14 процентов мировой пищи теряется до того, как она достигает полки. Для любой страны, стремящейся достичь цели Zero Hunger, это должна быть область для изучения, с новыми инструментами, разрабатываемыми для улучшения фермерства.

В исследовании, опубликованном исследователями Stellenbosch University Жан Нтурамбирве и Умезуруйке Опара в Science Direct, предварительно просматриваются три решения: мониторинг урожая, пост-сборный мониторинг качества и рыночный мониторинг качества.

«Машинное обучение сделало большие достижения в обнаружении болезней растений и фруктов», — сказал Нтурамбирве. «Эти новые разработки позволяют быстрое и эффективное определение качества и предсказание в свежей продукции».

Мониторинг урожая приходит в форме датчиков в земле и вокруг фермы, которые берут все виды показаний. Эти затем подаются в систему машинного обучения, которая способна обнаруживать условия роста, зрелость продукта и изменения среды, снижая потери на сборе.

Машинное обучение уже использовалось для обнаружения новых вирусов, вроде вируса полосатости банана и цитрусовое зеленение, в растениях по всему миру. С этими знаниями фермеры могут изолировать растение и снизить распространение.

После сбора фрукты и овощи все еще проходят через многие процессы перед тем, как оказаться на полках. Один из первых — сортировка на разные стандарты качества.

Для локальных поставок датчики могут использоваться для быстрого определения качества тысяч кусков фруктов, сокращая время, необходимое для отгрузки. Для международной отгрузки датчики могут обнаружить, останется ли продукт зрелым на протяжении всего пути.

После того как продукт покинул сортировочный объект, он все еще может быть отслежен, через датчики внутри грузовиков, фургонов и контейнеров. Покупатели могут быть уведомлены, если продукт поврежден в пути, и поставщики могут выяснить, почему продукт был поврежден и обеспечить, что это не случится снова.