Mezőgazdaság 4.0 és a digitalizálás alkalmazása

Az emberi élet fenntarthatósága alakítja a mezőgazdaság jövőjét. A mezőgazdaság átalakításának középpontjában az új technológiák kidolgozása és befogadása áll. A digitalizáció forradalmi változások lehetőségét nyitotta meg az élet valamennyi területén, így a mezőgazdaságban is.

Az emberiség alapvető igénye többek között, hogy hozzáférjen az egészséges, változatos és biztonságos élelmiszerekhez. Ennek biztosítása az évszázad legfontosabb kihívását jelenti a Föld népességének emelkedése, az igények (pl. a fehérje iránti kereslet) növekedése és az előnytelen éghajlatváltozás miatt. A minőségi élelmiszerek megfelelő ellátásának biztosítása mellett a mezőgazdaságnak meg kell felelnie a természeti erőforrások hatékonyabb és környezetbarát felhasználásának. A mezőgazdaság átalakításának középpontjában az új technológiák hozzáadása áll, például a mezőgazdaság digitalizálása, amellyel elősegíthető a mezőgazdasági ipar és a gazdák személyre szabott feladatainak megvalósítása. Digitalizálás alatt a dolgok (mérési eredmények, fényképek, tárgyak, növények, állatok, eljárások stb.) számszerűsítését értjük. A számítástechnika és sok más tudományterület eredményeinek felhasználásával létrejött digitalizáció forradalmi változások lehetőségét nyitotta meg az élet valamennyi területén, így a mezőgazdaságban is.

A mezőgazdaság 4.0 kifejezést szokás használni az új, forradalmi mezőgazdasági változások gyűjtőelnevezésére, ideértve a mezőgazdaság digitalizálását, a precíziós gazdálkodást, a robotizálást stb.

A mezőgazdaság digitális átállása

A hazai mezőgazdaság digitális átállásának mostani feladatait a Digitális Jólét Program (DJP) keretében elkészült Magyarország Digitális Agrár Stratégiája (DAS) határozza meg. „Az agrárgazdaság digitalizálásának átfogó célja, hogy az információk gyűjtésével, feldolgozásával, a technológiai műveletek automatizálásával és robotizálásával hozzájáruljon a mezőgazdasági termelés jövedelmezőségének növeléséhez a rendelkezésre álló környezeti erőforrások hatékony felhasználása mellett.”

A digitalizáció lehetővé teszi a termelők számára, hogy jobban összekapcsolt, összehangolt és teljesen optimalizált gazdálkodást valósítsanak meg például a növénytermesztés területén, a következő öt, főbb lépéssel (1. kép).

1. kép. Mezőgazdaság digitalizálásának főbb lépései (forrás: https://ravenprecision.com)

1. Adatkezelés és csatlakoztathatóság

Az elsődleges feladatok közé az adatok gyűjtése, azok tárolása és alapvető feldolgozása, valamint a továbbadása tartozik. Az adatgyűjtéshez mérések, mérőeszköz, képfelvételek stb. és mindezek digitális formában való előállítása szükséges.

Az adattároláshoz és az alapvető feldolgozáshoz, továbbadáshoz asztali számítógép vagy laptop és internet-hozzáférés mellett alapvető számítástechnikai ismeretekre van szükség. A nagy mennyiségű saját adat távoli szolgáltató szerverén tárolható és feldolgozható, amelyet „felhőalapú” szolgáltatásnak neveznek. Az adatokat, információkat – akár feldolgozott formában – a felhőből az arra jogosult lehívhatja, letöltheti a saját eszközére további felhasználás céljából.

A gazda informatikai vállalkozásoktól beszerzett szoftver segítségével könnyen elvégezheti gazdaságának teljes adminisztrációját, online vásárlásokat bonyolíthat le, internet-hozzáféréssel naprakész információkhoz juthat stb. (2. kép).

2. kép. A digitalizálás segít a mezőgazdasági adminisztrációban (forrás: https://iotzona.hu/agrar/…)

2. Helymeghatározás és terepi útvonaltervezés

A fentiek után a mezőgazdaságban leggyakrabban használt digitális technika az internetes valós idejű műholdas helymeghatározás. A műholdas technológiával a művelt terület helyét, az azon dolgozó gépek helyzetét, haladási irányát és sebességét is meg lehet határozni. Használatával jelentősen egyszerűsödik a munkavégzés, a tájékozódás, az útvonaltervezés (stb.) is.

3. Lefedettség megosztása

A mezőgazdasági művelésre használt területen a helymeghatározás pontos lefedettsége szükséges a munkavégzés megosztásának irányításához. A gépek sorvezetése, automatikus kormányzása, sorvégi fordulók stb. tervezéséhez a műholdak jelein túl földi rádiós korrekciós (RTK) helymeghatározó állomások jelszolgáltatására is szükség van. A hazai nagy gépkereskedők a mezőgazdaság digitalizálását széles körben elősegítő tevékenysége mellett például az AXIÁL Kft., az IKR Agrár-AGROTEC Magyarország Kft., a KITE Zrt. helymeghatározó jelszolgáltatást is nyújt. Az AXIÁL Kft. új, korszerű, ±2 cm pontosságú, gyártófüggetlen, országos rendszert helyezett üzembe „mAXI-NET 2.0” elnevezéssel ez év augusztus 19-én.

A helymeghatározó jelszolgáltatás hozzáférésén túl vevőegységre és a feladat programozására szolgáló, monitorral ellátott készülékre, valamint végrehajtó berendezésre is szükség van. Az új okostraktorokba, kombájnokba a teljes rendszer be van építve, de a meglévő gépek utólag is elláthatók ilyen eszközökkel (3. kép).

3. kép. A PLM Cygnus vevőegység az új New Holland T7 HD traktorban (forrás: www.newholland.com)

4. Környezet észlelése, akadályok elkerülése

Az automatikus feladatok (a traktor sorvezetése, automatikus kormányzása stb.) elvégzésére alkalmas gépek kibővíthetők a környezet részletgazdag észlelésére, az akadályok felismerésére és kikerülésére alkalmas vezérlőberendezésekkel. Az új, robotizált traktorok rendelkeznek ezekkel a berendezésekkel, de az ilyen berendezések a nem túl régi típusú mezőgazdasági gépekbe utólag is beszerelhetők.

Az ide tartozó megoldásokra egy jó példa, amikor a gépkezelő közvetlenül a kombájn fülkéjéből vezérli a vezető nélküli traktor-pótkocsi járműszerelvényt gabonabetakarításkor. A kombájn vezetője szinkronizálhatja a betakarítást végző gépek együttmozgását (4. kép).

4. kép. A New Holland AutoCart rendszerével szinkronizált mezőgazdasági gépek (forrás: https://ravenprecision.com)

Ha a pótkocsi megtelt, akkor a traktor-pótkocsi szerelvényt egy előre meghatározott kirakodási területre lehet irányítani, mindezt második vezető nélkül. A kombájn vezetőjének még arra is nyílhat lehetősége, hogy a következő vezető nélküli szállítószerelvényt távirányítással előkészítse a kombájnhoz való csatlakozáshoz.

5. Mesterséges intelligencia, AI (Artificial Intelligence)

A mesterséges intelligencia a soksok betáplált adat alapján önmagukat tanítani és javítani képes algoritmikus (számítástechnikai) rendszerek összessége. A mesterséges intelligencia szinte beláthatatlan változásokat, hatékonyságnövekedést nyújt a mezőgazdaság területén is, amelynek kezdeti alapja a digitalizálás (5. kép).

5. kép. Mesterséges intelligencia a kukoricatábla szélén, intelligens szemüveggel (forrás: https://medium.com/farmwave-field-notes/)

Az agrárium vonatkozásában ide tartozik például a precíziós mezőgazdaság, a gépek autonóm irányítása, a precíziós növényvédőszer- és növényitápanyag-kijuttatás, a terményproblémák beazonosítása drónképek elemzésével, a beteg állatok azonosítása és súlybecslése kameraképpel, a tápanyagok automatikus adagolása az állatok egyedi igényei alapján stb.

Az agrárgazdasági szereplők digitális kompetenciájának fejlesztése

A fenti feladatok teljesítéséhez természetesen digitális kompetencia képességre (tudásra, hozzáértésre, alkalmasságra stb.) van szükség. Kormányzati irányítás és támogatás mellett széles körben folyik itthon a digitális kompetencia fejlesztése. Idén hazánkban került megrendezésre az Európai Precíziós Gazdálkodási Konferencia (ECPA), ahol a hazai intézmények, kutató-, fejlesztővállalkozások is nagy sikerrel számoltak be tevékenységükről és a jövő lehetőségeiről.

Most nyáron a Digitális Jólét Program keretében a Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, a Széchenyi István Egyetem és az Állatorvostudományi Egyetem megállapodást írt alá a Digitális Agrárakadémia hosszú távú fejlesztésének konzorciumi irányításáról. A Digitális Agrárakadémia célja a digitális megoldások alkalmazásának széles körű ismeretterjesztése, a mezőgazdaságot érintő digitális kompetencia növelése. A Digitális Agrárakadémia, e-learning képzésének keretében, harminc különböző témakörben most indít ingyenes képzést az agráriumban dolgozók számára.

Dr. Varga Vilmos ny. egyetemi docens