Jest to pytanie dość intrygujące. Systemy wspierania decyzji (ang. Decision Support Systems; DSS) w ochronie roślin jako narzędzie integrowanej ochrony zostały opisane już ponad 20 lat temu. Wówczas nikt nie myślał o nich inaczej, jak o systemach bazujących na znajomości biologii organizmów szkodliwych, wskazujących optymalny termin wykonania chemicznych zabiegów ochrony roślin.
Ta definicja jest nadal wykorzystywana w oficjalnych dokumentach na stronach Ministerstwa Rolnictwa i Rozwoju Wsi. Dziś jednak – wobec nowych globalnych technologii – definicję tę można i nawet wskazane jest zmodyfikować. A wszystko dzięki precyzyjnemu rolnictwu i inteligentnym rozwiązaniom.
Czym są inteligentne systemy wspomagania?
Na początku należy nadmienić, że takie systemy nie są jedynie narzędziami w rolnictwie czy – bardziej precyzyjnie – w ochronie roślin. Znajdują czy mogłyby znaleźć zastosowanie w wielu gałęziach przemysłu. Wyspecjalizowane inteligentne systemy wspomagania decyzji są m.in. elementem systemów diagnostyki medycznej, systemów marketingowych czy produkcyjnych. Są opisywane w sposób oczywisty jako systemy wspomagania decyzji (ang. Decision Support Systems; DSS), które w szerokim zakresie wykorzystują techniki sztucznej inteligencji (ang. Artificial Inteligence; AI). Wykorzystanie technik sztucznej inteligencji, np. w systemach informatycznych zarządzania ma długą historię. Terminy takie, jak „systemy oparte na wiedzy” (ang. Knowledge Based Systems; KBS) i „systemy inteligentne” są używane od wczesnych lat 80. ub.w. do opisania komponentów systemów zarządzania. Pierwsi autorzy, którzy opisali tzw. inteligentny system wspomagania decyzji, to Clyde Holsapple i Andrew Whinston, a było to już pod koniec lat 70. XX wieku.
Wiele implementacji Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji (ang. Intelligent Decision Support Systems; IDSS) bazuje na systemach eksperckich oraz na dobrze utrwalonym typie KBS, które kodują wiedzę i naśladują zachowania poznawcze ludzkich ekspertów przy użyciu reguł logiki. Wykazano nawet, że w niektórych okolicznościach inteligentne systemy wspomagania działają lepiej niż ludzcy eksperci!
Ważnymi narzędziami, wykorzystywanymi w integrowanej ochronie roślin są:
- metodyki integrowanej ochrony roślin poszczególnych upraw;
- progi ekonomicznej szkodliwości patogenów – progi te określają, kiedy stosowanie chemicznej ochrony roślin staje się ekonomicznie opłacalne, tzn. przy jakiej liczebności organizmu szkodliwego dla roślin straty, jakie może on spowodować, przewyższają koszty jego chemicznego zwalczania;
- systemy wspomagania decyzji w ochronie roślin – systemy te, bazujące na znajomości biologii organizmów szkodliwych, wskazują optymalny termin wykonania chemicznych zabiegów ochrony roślin.
Jakie stoją przed nimi zadania?
System wspomagania decyzji powinien być niczym innym, jak „odzwierciedleniem” człowieka, który pracuje jako konsultant. Oczekuje się od niego przede wszystkim wspierania osób podejmujących decyzje na podstawie nie tylko jego wiedzy, lecz także bazując na zgromadzonych i przeanalizowanych danych, identyfikacji i diagnozie problemów. Ma on swojemu klientowi zaproponować wszelkie możliwe kierunki działania, podając także wcześniejszej ocenie skuteczność proponowanych działań. Celem technik sztucznej inteligencji wbudowanych w inteligentny system wspomagania decyzji jest umożliwienie wykonywania tych zadań przez komputer, przy jednoczesnym jak najwierniejszym naśladowaniu ludzkich możliwości. Bezdyskusyjne jest to, że zastosowanie metod opracowanych w technologii informacyjno-komunikacyjnej (ICT) opartych na systemach eksperckich (ES) w rolnictwie zautomatyzowałoby i przyspieszyło proces dostarczania rolnikom wsparcia decyzyjnego w czasie rzeczywistym w zakresie zarządzania agrofagami.
Terminowa dostępność wsparcia decyzyjnego dla rolników w zakresie „czy i jaka opcja zarządzania jest wymagana” jest niezbędna do skutecznego zarządzania agrofagami na polach uprawnych, w sadach i na plantacjach. Dotychczas, ze względu na brak wystarczającej wiedzy i doświadczenia, rolnicy są nadmiernie uzależnieni od dystrybutorów i sprzedawców środków ochrony roślin w zakresie wsparcia decyzyjnego w zwalczaniu szkodników, co może skutkować nadmiernym, nierozważnym i nieracjonalnym stosowaniem produktów do ochrony. Jest to nie tylko działanie niekorzystne ze względu na wysokie koszty zabiegów, lecz także z powodu nadmiernej degradacji środowiska i negatywnego wpływu na zdrowie ludzi.
Przez dziesięciolecia progi ekonomicznego zagrożenia (ang. Economic Treshold Levels; ETL) były podstawą wyboru odpowiedniej opcji zwalczania szkodników, wykorzystywanej w opartych na ICT systemach eksperckich do wspomagania decyzji w rolnictwie. Co więcej, w obecnym zarządzaniu szkodnikami podejmowanie decyzji zależy od szerokiego zakresu informacji agroekologicznych, oprócz aktywności szkodników. Jednak duża część rolników nie jest w stanie uzyskać tego rodzaju informacji albo są one niepewne. Nie istnieją również metody wyboru odpowiedniej opcji ochrony przed szkodnikami na podstawie wstępnych informacji o ich obecności i liczebności dostarczonych przez rolników, które można by wykorzystać w eksperckich systemach wspomagania decyzji w ochronie przed nimi.
Inteligentne przykłady
W 2017 roku grupa naukowców z Indii opisała inteligentne systemy wspomagania decyzji w produkcji jabłek (w skrócie IDSS), które zostały zaprogramowane i wykorzystane do optymalizacji wielu wyzwań związanych z planowaniem i podejmowaniem decyzji w zakresie ochrony przed szkodnikami i chorobami przy licznych ograniczeniach oraz na podstawie pełnych błędów danych. Naukowcy opracowali algorytm hybrydowy wykorzystujący rozumowanie oparte na studium przypadku i technologii baz danych oraz wdrożyli to samo przy użyciu architektury serwera klienta opartego na sieci web. Dokładność procesu decyzyjnego zapewniona przez system wyniosła 90,20% i zostało udowodnione, że może stanowić znaczące wsparcie dla producentów jabłek w podejmowaniu decyzji dotyczących przyjaznych dla środowiska praktyk ochrony przed agrofagami jabłoni.
Z kolei proponowany przez greckich uczonych inteligentny system wspomagania decyzji (VELOS) jest odpowiedzialny za generowanie odpowiednich zaleceń dotyczących ochrony roślin, a także planowanie ich wdrażania i może zapewnić wysoką skuteczność w zarządzaniu ochroną, unikając przy tym niebezpieczeństwa poważnych strat w uprawach lub szkód materialnych. VELOS wykorzystuje teledetekcję, mapowanie GPS i technologie czujników, aby pomóc w gromadzeniu i generowaniu ogromnych ilości danych wysokiej jakości. Informacje te są następnie wykorzystywane do monitorowania fenologii upraw, wykrywania obecnych szkodników i chorób oraz oceny skuteczności strategii zwalczania szkodników. Zebrane informacje są wykorzystywane przez systemy wspomagania decyzji (DSS), które stanowią podstawę integrowanej ochrony roślin (IPM). DSS pomaga oszczędzać zasoby i minimalizować ogólne koszty, jednocześnie poprawiając ogólną skuteczność ochrony przed szkodnikami. Zapewnia również inteligentny mechanizm wspomagania decyzji w zakresie metod zwalczania szkodników, takich jak wybór pestycydów i czasu ich stosowania. Może również pomóc specjalistom ds. zwalczania szkodników monitorować skuteczność środków ochrony przed agrofagami i odpowiednio je modyfikować. System może zapewnić skuteczne zarządzanie szkodnikami i chorobami, unikając niebezpieczeństwa poważnych strat w uprawach lub szkód materialnych. Proponowany inteligentny system wspomagania decyzji (VELOS) jest odpowiedzialny za generowanie odpowiednich zaleceń dotyczących ochrony roślin, a także planowanie ich wdrażania.
DR DOROTA ŁABANOWSKA-BURY KOORDYNATOR PROJEKTU SUPPORT; SPÓŁDZIELNIA OGRODNICZA W GRÓJCU
