Учёные из Имперского колледжа Лондона разработали новый сенсор, способный эффективно определять текущее содержание азота в почве и прогнозировать его концентрации на 12 дней вперёд. Он использует алгоритмы машинного обучения и учитывает в своем анализе такие факторы, как погодные условия, время внесения азотных удобрений, показатель pH и проводимость почвы. Таким образом в будущем фермеры могут получить мощный инструмент для эффективного расчёта того, когда применять азотные удобрения и в каком количестве. Исследование опубликовано в журнале Nature Food.
«Сложно преувеличить проблему чрезмерного внесения азотных удобрений как с экологической, так и с экономической точки зрения. Год за годом падают доходы и урожаи, а у производителей на данный момент просто нет инструментов для борьбы с этим. Наша технология может помочь решить эту проблему, дав производителям информацию о том, сколько сейчас аммиака и нитратов в почве, и сколько их будет там в будущем исходя из погодных условий», — сказал глава исследовательской группы доктор Макс Грелл (Max Grell).
По мнению создателей, новые сенсоры помогут фермерам максимизировать урожаи при минимальном расходе азотных удобрений, что особенно актуально для таких требовательных к азоту сельскохозяйственных культур, как пшеница. Новая технология сможет как сократить расходы фермеров, так и снизить наносимый экологии ущерб. Считается, что сенсоры и созданный для них искусственный интеллект, находящиеся на текущий момент на стадии прототипа, будут доступны для коммерциализации через 3-5 лет.