Špecialista v rastlinnej výrobe, agronóm

Charakteristika:
Ekologické poľnohospodárstvo spája modernú vedu a inovácie s princípom rešpektovania prírody a biodiverzity. Zabezpečuje zdravé hospodárenie a zdravé potraviny. Chráni pôdu, vodu a klímu. Nekontaminuje životné prostredie chemickými látkami a nepoužíva geneticky vytvorené osivá. Uprednostňujú sa osvedčené postupy striedania plodín na poli ako prirodzená ochrana plodín proti škodcom a chorobám, úrodnosť pôdy sa obnovuje používaním organických hnojív z chovu hospodárskych zvierat. Produkty takejto poľnohospodárskej výroby sa označujú známkou ekologický produkt. Pre ekologické poľnohospodárstvo je prvoradá ekologická neškodnosť výroby, rešpektovanie prirodzenej biodiverzity krajiny, produkcia zdraviu neškodných potravín pre obyvateľstvo a krmovín pre hospodárske zvieratá. (Zdroj: wikipedia). Ekologické poľnohospodárstvo je možné definovať ako vyvážený agroekosystém trvalého charakteru, ktorý je založený predovšetkým na miestnych obnoviteľných zdrojoch. Celá príroda je chápaná ako celok, v ktorom je povinnosťou človeka riadiť poľnohospodársku výrobu tak, aby sa stala harmonickou súčasťou prírody (Lacko-Bartošová et al., 1995). Najvýznamnejšie hlavné smery ekologického poľnohospodárstva: 1. Biologicko-dynamické (biodynamické) poľnohospodárstvo 2. Organické poľnohospodárstvo 3. Organobiologické poľnohospodárstvo 4. Biologické poľnohospodárstvo 5. Metóda ANOG 6. Ekologické poľnohospodárstvo 7. Ostatné metódy

Charakteristika:
Ako sa dáta stávajú strategickým zdrojom pre firmy, bude sa zvyšovať ich zložitosť, narastie počet analyzovaných premenných ako aj typy a rýchlosť vykonávaných analýz. Takmer všetky analýzy, ktoré sa postupne v organizačných procesoch udomácnia, budú založené na strojovom učení („machine learning“ alebo ML) a rôznych metódach umelej inteligencie („artificial intelligence“, AI alebo UI). Približne do roku 2024 bude podľa trhových analytikov rozsah manuálnych a ad-hoc úkonov týkajúcich sa manažmentu dát a informácií redukovaný o minimálne 45%, a to najmä vďaka strojovému učeniu (ML) a automatizácii používajúcej rôzne prvky UI. Už do troch rokov sa očakáva, že polovica všetkých analytických dopytov bude generovaná skrz spracovanie hlasu a prirodzeného jazyka, čo bude znamenať významnú rolu UI ako iniciátora a interpretátora analýz. Jedna z kľúčových technológií podporujúcich UI a analytiku vo všeobecnosti sú tzv. grafové databázy (na rozdiel od dnes štandardných relačných, SQL riešení) – u týchto sa predpokladá 100% medziročný trhový nárast v najbližších troch až piatich rokoch.

Charakteristika:
Digitálne technológie v poľnohospodárstve sa vyznačujú využitím smartphonov, tabletov, senzorov, dronov a satelitných technológií. Toto poskytuje celý rad riešení pre poľnohospodárstvo od diaľkového merania pôdnych podmienok, monitorovania chorôb a škodcov až po lepšie hospodárenie s vodou, a cielené zaobchádzanie s hospodárskymi zvieratami a plodinami. Analýzou zhromaždených dát môžu poľnohospodári zefektívňovať výrobné procesy a predpovedať budúci vývoj. Medzi hlavné výhody využívania digitálnych technológií tak patrí zlepšenie výnosu plodín a úžitkovosti zvierat, optimalizácia vstupov do výrobného procesu a zníženie potreby pracovnej sily, toto všetko zvyšuje ziskovosť pri znížení záťaže životného prostredia. Digitalizácia tiež zlepší pracovné podmienky pre poľnohospodárov a zníži environmentálne dopady poľnohospodárstva. Ďalší prínos digitalizácie a analýzy dát sa týka tokov údajov a informácií o produktoch v agropotravinárskom reťazci. Tento fakt môže mať za následok širokú škálu výhod pre všetky zúčastnené strany – od prvovýrobcov, cez distribútorov až po veľkoobchod, maloobchod a spotrebiteľov.

Charakteristika:
Hydropónia (iné názvy: vodná kultúra, hydrokultúra, hydroponická kultúra, hydroponické pestovanie) je pestovanie rastlín bez pôdy v živnom roztoku. Niekedy sa terminologicky rozlišuje hydropónia (korene sú priamo ponorené v živnom roztoku) a hydrokultúra (korene sú v kvetináči s granulami a iba ich konce trčia do živného roztoku).

Charakteristika:
Komplex prepojených zariadení, objektov, ale aj zvierat a ľudí v automatizovanom systéme cez internet s cieľom ich vzájomnej interakcie, kde dochádza k zberu, analýze informácií a k automatickým úkonom, ktoré zjednodušujú, zefektívňujú a modifikujú procesy. Vylepšené senzory a zavedenie vyššej konektivity posilňujú rozvoj IoT. Kombinácia umelej inteligencie a strojového učenia v IoT umožňuje spoľahlivejšiu správu objemných dát, generovanie poznatkov a riešení, ktoré zvyšujú odozvu výrobcov a zlepšujú efektivitu výroby. Výrobné roboty tak môžu reagovať na vzniknuté problémy priamo pri výrobe a môžu poskytovať okamžité a včasné riešenia.

Charakteristika:
Precízne poľnohospodárstvo je moderný koncept hospodárenia na pôde a v chove zvierat vyznačujúci sa širokým využitím digitálnych technológií monitorujúcich a optimalizujúcich pracovné procesy. Namiesto výsevu hnojenia a ochrany rovnakým množstvom látok na celom poli sa tieto aplikujú lokálne a cielene podľa podmienok zistených monitorovaním polí a porastov . V chove zvierat sa pri využití tohto systému optimalizuje kŕmenie na jednotlivé zviera. Pri tomto systéme hospodárenia sa všetky pracovné operácie prispôsobujú priestorovej variabilite na účely dosiahnutia čo najlepšej úrody, zlepšenia odolnosti plodín a zvierat proti chorobám a škodcom s čo najnižším zaťažením životného prostredia.

Charakteristika:
Oblasť marketingu prechádza od základného cieľa prilákať zákazníka ku kúpe daného produktu na základe ceny, k marketingu hodnotenia produktu ako prihlásenia sa zákazníka k istým hodnotám spoločnosti. Informácia o krajine pôvodu, ekologickej stope, či welfer zvieraťa je novým marketingovým faktorom vplývajúcim na úspešnosť daného produktu na trhu.

Charakteristika:
Čoraz širšie sa uplatňuje celá paleta snímačov-senzorov snímajúcich fyzikálne, chemické a meteorologické parametre pri pestovaní rastlín a v chove zvierat. Takýmto monitoringom získané údaje sú základom pre využívanie robotizovaných strojov, zariadení a tiež učiacich sa automatov. V sektore poľnohospodárstva aktuálne badať tri základné oblasti, kde sa umelá inteligencia začína uplatňovať vo väčšom merítku: monitoring rastlín a pôdy, prognostická analytika a roboty. Monitoring rastlín a pôdy: Úlohou vývojárov v tomto prípade je priniesť počítačovú víziu a samotne sa učiace algoritmy na spracovanie dát zachytených dronmi či ďalšími senzormi monitorujúcimi zdravie a ostatné parametre rastlín a pôdy. Umelá inteligencia v tomto prípade vystupuje ako hlavný nástroj pre triedenie dát a vyvodzovanie záverov na základe vopred zadefinovaných algoritmov. Prognostická analytika: V tomto prípade sú vyvíjané učiace sa modely k tomu, aby sledovali a prognózovali rôzne environmentálne dopady na úrodu plodín, napríklad dopady klimatických zmien Umelá inteligencia a ďalšie inovatívne nástroje majú potenciál zdokonaľovať výrobné postupy, ktoré sú z hľadiska čoraz efektívnejšieho využívania zdrojov nevyhnutné na dosiahnutie cieľov udržateľnosti. Technológie umelej inteligencie majú potenciál zlepšiť výkonnosť poľnohospodárstva v oblastiach s prírodnými prekážkami, ktoré často trpia obmedzeným prístupom k zdrojom a výraznými sezónnymi výkyvmi. Roboty: Firmy vytvárajú a programujú autonómne roboty, aby tieto mohli s čo najväčšou presnosťou a efektivitou vykonávať ľudské práce ako napríklad pestovanie a zber plodín, chov hospodárskych zvierat( kŕmenie, dojenie odstraňovanie exkrementov) a to pri väčšom výkone a presnosti ako to dokáže ľudská pracovná sila. Roboty majú budúcnosť v poľnohospodárstve predovšetkým z dôvodu, že pracovných síl v odvetví z roka na rok ubúda. V živočíšnej výrobe je čoraz väčší problém nájsť zamestnanca, čo pociťujú i slovenskí poľnohospodári. To isté platí i pre špeciálnu rastlinnú výrobu, pre ktorú je navyše špecifická sezónnosť prác, čo znamená, že pracovníka na trvalý pracovný pomer nemusí byť efektívne vyťažený počas celého roka.

Charakteristika:
Znalosti a inovácie v poľnohospodárstve sú kľúčové, ak má byť sektor konkurencieschopný, odolný a udržateľný vo všetkých troch dimenziách udržateľnosti: ekonomickej, sociálnej a environmentálnej. Zásadným pre modernizáciu sektora je funkčný systém spolupráce vedy, výskumu, súkromného a verejného sektora pri tvorbe, prenose a využívaní poznatkov prostredníctvom poľnohospodárskych znalostných a inovačných systémov (AKIS). Cieľom AKIS je vytvorenie inovačného ekosystému prostredníctvom zlepšenia výmeny poznatkov medzi jeho jednotlivými aktérmi. AKIS je na národnej úrovni tvorený šiestimi piliermi: 1. praxou (poľnohospodári, potravinári, lesníci a príslušné organizácie), 2. tvorcami politík (MPRV SR, MŠVVaŠ SR, MŽP SR, MH SR), 3. výskumnými (NPPC, NLC, CVTI, SPU, TUZVO) a 4. vzdelávacími (vysoké školy, odborné školstvo) inštitúciami, 5. poľnohospodárskym poradenstvom (Agroinštitút Nitra, Ústav lesníckeho poradenstva a vzdelávania Zvolen, Inštitút vzdelávania veterinárnych lekárov, pôdohospodárski poradcovia) a 6. podporným systémom (Národná sieť rozvoja vidieka – Agentúra pre rozvoj vidieka, ŠVPS SR, ŠVPÚ, ÚKSÚP, Plemenárske služby, rezortné múzeá, rôzne platformy, MNO, MAS). AKIS podporuje spoluprácu medzi jednotlivými aktérmi, prenos znalostí a inovácií do praxe, rozvoj inovačných projektov a poradenských služieb; podporuje tiež Európske inovačné partnerstvá (EIP) a digitalizáciu v poľnohospodárstve. Hlavnou výzvou v napredovaní systému AKIS v nasledujúcom období bude vzájomné prepojenie čiastkových systémov, posilnenia spolupráce, zahrnutia nových elementov do systému a predovšetkým úspešného prenosu poznatkov do praxe a ich efektívne využitie. Je potrebné lepšie prepájať výskumníkov a učiteľov (viď. napr. programy BOGO a WURKS v Holandsku), preklenúť priepasť medzi poľnohospodárskym výskumom a poľnohospodárskym poradenstvom (viď napr. Advanced Training Partnerships (ATP) v UK), budovať pevnejšie väzby medzi akademickou obcou a poradenskými službami (viď napr. zmiešané technologické siete (RMT) vo Francúzsku), zvyšovať kvalifikáciu poradcov (napr. magisterské štúdium v podpore poľnohospodárskych inovácií (MAIS) v Írsku) a podporiť účasť študentov prostredníctvom gamifikácie (viď napr. súťaž MezőGÉPész v Maďarsku). Rozhodujúca bude kvalita poradcov, ich vzdelanie, dlhodobá prax, ako aj spolupráca s iným poradcami (aj cezhranične). V tejto súvislosti je tiež potrebné zabezpečenie plošného vysokorýchlostného pripojenia a zlepšenie digitálnych zručností poľnohospodárov.

Charakteristika:
Pojem vertikálne poľnohospodárstvo je spôsob pestovania plodín (hlavne šaláty) na pôdnom substráte, alebo vodnom roztoku viacúrovňovo vertikálne, či už nad, alebo pod zemou. Zber prebieha počas celého roka. Umelá inteligence riadi teplo, osvetlenie, zavlažovánie a hnojenie. Zhruba už po 10 dňoch od výsadby se může šalát/zelenina zberať. Ich výhodou je lokálna producia, znížené riziko chorob, menšia spotreba vody a priestoru. Nevýhoda cena, ktorá je zvyčajne až 5 násobné vyššia.Takéto farmy môžu byť pritom súčasťou mestských budov a posunúť tak mestské poľnohospodárstvo na novú úroveň. Prvá takáto "farma" neďaleko nás je v Břeclavi. Z hľadiska rozvoja potreby pracovných síl je táto aktivita v podmienkach SR okrajová.

Charakteristika:
Lietajúce zariadenie, ktoré je možné diaľkovo ovládať alebo lieta autonómne za pomoci interných senzorov a/alebo GNSS, a na základe definovaných letových plánov. Drony umožňujú efektívnejší a ekonomickejší plošný zber dát v menších lokalitách a možno ich využiť oi. na mapovanie terénu, mapovanie priestorov výrobných závodov, na vonkajšiu a vnútornú kontrolu, či zabezpečenie a monitorovanie objektov 24/7.