Špecialista výživy a technológie výroby krmív

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:
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.