Интелигентното растениевъдство дава много ползи и може да помогне за подобряване на качеството на почвата, климата, водата и въздуха. По-голяма прецизност в селското стопанство означава по-добра защита на околната среда, благодарение на по-малко вложени гориво, вода, торове и средства за растителна защита; по-висока доходност, благодарение на по-малко щети и загуби при културите, както и бързо извършване на дейностите, което води до намалено работно време и по-ниски производствени разходи. Така фермерите получават рентабилно и екологично производство с оптимално използване на ресурсите. На глобално ниво интелигентното растениевъдство може да помогне за справяне с предизвикателствата при осигуряване на храна в бъдеще чрез повишаване ръста на производителността в селското стопанство, като помага да се постигнат по-високи добиви чрез намаляване на труда, необходим за производството на храни, фуражи, горива и биомаса.
• Изследвания за разработване на многослойна опорна инфраструктура на интелигентно земеделие.
• CPSS (Cyber-Physical-Social System) решения за интелигентно земеделие, интегриращи виртуалния и физическия свят и отчитащи пространствени, времеви и събитийни аспекти на процесите.
• Изграждане на централизирани компоненти на инфраструктурата – регионални и централизирани центрове за данни с облачни архитектури и суперкомпютър.
1.3.1. Изследвания за разработване на многослойна опорна инфраструктура на интелигентно земеделие (р-л проф. д-р Станимир Стоянов).
ДЕЙНОСТИ:
– Събиране, обработване и създаване на база от многогодишни данни относно основните метеорологични показатели в района на Пловдив за последните 30 години, която ще се разширява и през трите години от проекта;
– Провеждане на паралелни агрометеорологични, фенологични и биометрични измервания и наблюдения и създаване на база данни с резултатите от тези наблюдения;
– Определяне и експертна оценка на основните рискови фактори за растенията като пролетни и есенни мразове, големи денонощни и годишни температурни амплитуди, екстремно високи и ниски температури, екстремно влажно и сухо време, силни ветрове и др;
– Мониторинг на параметрите на почвата и земеделските култури с цел създаване на възможност за извършване на изчерпателни анализи, оценки и прогнози за състоянието на почвата и земеделските култури и за предприемане на действия по тяхното подобряване и ефективно управление;
– Интеграция на националната метереологична мрежа;
– Интеграция на локалното ниво „Аграрен университет – Пловдив“;
– Изграждане на локалната сензорна мрежа „Институт Садово“;
– Изграждане на локалната сензорна мрежа „Институт Марица“.
– Разработване на компонент „Smart IoT Node“ – концепция, теоретичен модел, архитектура и прототип на интелигентен възел.
1.3.2. CPSS (Cyber-Physical-Social System) решения за интелигентно земеделие, интегриращи виртуалния и физическия светове и отчитащи пространствени, времеви и събитийни аспекти на процесите (р-л доц. д-р Ася Стоянова-Дойчева).
ДЕЙНОСТИ:
– Разработване на обща концепция и теоретичен модел на CPSS инфраструктура „Интелигентно растениевъдство“;
– Разработване на обща архитектура на CPSS инфраструктура „Интелигентно растениевъдство“;
– Разработване на база знания „Интелигентно растениевъдство“ – концепция, теоретичен модел и архитектура на базово разпределено хранилище на знания и номенклатурни данни за приложната област, в случая земеделието;
– Разработване на компонент „CCA инфраструктурен модел“ – концепция, архитектура и прототип на среда за моделиране на пространствените аспекти на информационните обекти;
– Разработване на компонент „jTempura инфраструктурен модел“ – концепция, архитектура и прототип на среда за моделиране на времевите аспекти на информационните обекти;
– Разработване на компонент „Event инфраструктурен модел“ – концепция, архитектура и прототип на среда за моделиране на събития.
1.3.3. Изграждане на централизирани компоненти на инфраструктурата – регионални и централизирани центове за данни с облачни архитектури и суперкомпютър (р-л докт. Даниел Русев).
ДЕЙНОСТИ:
– Разработване на концепция, теоретичен модел, архитектура, прототип на регионален център за големи данни „Интелигентно растениевъдство“;
– Разработване на концепция, теоретичен модел, архитектура, прототип на национален център за големи данни „Интелигентно растениевъдство“;
– Разработване на компонент „GENE“ – концепция, архитектура и прототип на унифициран интерфейс за интегриране, вграждане, достъп на различни видове сензорни конфигурации;
– Разработване на компонент „L2R Interface“ – концепция, архитектура и прототип на комуникационен интерфейс между локалното и регионалното ниво на инфарструктурата;
– Разработване на компонент „R2N Interface“ – концепция, архитектура и прототип на комуникационен интерфейс между регионалното националното ниво на инфарструктурата;
– Разработване на компонент „ViSCoD“ – концепция, архитектура и прототип на среда за моделиране симулация на изпълнявани върху инфраструктурата процеси и сценарии, използваща DEVS подхода.
– Изследване на възможностите за създаване на регионални центрове за наземни метеорологични и агрометеорологични измервания и наблюдения на базата на съществуващата структура и наблюдателна мрежа на НИМХ.
| Ръководител на Работния пакет | проф. д-р Владимир Монов – ИИКТ-БАН | +359 2 9792474 | vmonov@iit.bas.bg |
| Членове на научния колектив | проф. д. н. Любка Дуковска – ИИКТ-БАН | ||
| проф. д-р Станимир Стоянов – ИИКТ-БАН | |||
| доц. д-р Ася Стоянова-Дойчева – ИИКТ-БАН | |||
| д-р Людмил Андреев – ИИКТ-БАН | |||
| д-р Йордан Тодоров – ИИКТ-БАН, постдокторант | |||
| д-р Ася Тоскова – ИИКТ-БАН, постдокторант | |||
| докторант Даниел Русев – ИИКТ-БАН | |||
| докторант Атанас Дуковски – ИИКТ-БАН | |||
| доц. д-р Катя Узунджиева – ИРГР – Садово – ССА | |||
| доц. д-р Иванка Тригоновска – ИЗК „Марица” – ССА | |||
| доц. д-р Златина Ур – ИРГР – Садово – ССА | |||
| доц. д-р Дафинка Иванова – АУ | |||
| доц. д-р Калинка Кузмова – АУ | |||
| проф. д-р Валентин Казанджиев – НИМХ | |||
| доц. д-р Веска Георгиева – НИМХ | |||
| ас. Петя Малашева – НИМХ | |||