site.btaБлагой Анастасов, съосновател на технологична компания, пред БТА: Моделите за прогнозиране на икономически важни болести по лозята все още не се използват масово у нас

Благой Анастасов, съосновател на технологична компания, пред БТА: Моделите за прогнозиране на икономически важни болести по лозята все още не се използват масово у нас
Благой Анастасов, съосновател на технологична компания, пред БТА: Моделите за прогнозиране на икономически важни болести по лозята все още не се използват масово у нас
Снимка: Кореспондент на БТА в Бургас Станимир Димитров

Моделите за прогнозиране на икономически важни болести по лозята, които са базирани на физически данни от самите масиви и изкуствен интелект, все още не се използват масово в България. Разработчиците обаче са категорични, че именно това ще бъде бъдещето на лозарството не само у нас, но и по света. В много части на Европа моделите за прогнозиране на болести се използват широко от няколко години и са доказали ефективността си, разкривайки слабостите и грешките, които могат да бъдат допуснати при традиционното лозарство.

"Иска ми се да вярвам, че това е бъдещето. Лозарството и новите технологии се съчетават трудно, има известни предизвикателства, а и недоверие от страна на земеделците. Но в никакъв случай не е невъзможно. Технологиите могат да помогнат, разбира се трябва да знаем и как да ги използваме по най-ефективния начин", коментира пред БТА Благой Анастасов, който е един от основателите на технологичния стартъп "Бивайн" (Bevine). Компанията е основана през 2019 г., а желанието на създателите ѝ е да помогнат на лозари, агрономи и винопроизводители в България. Идеята се ражда в бащиното лозе на един от съоснователите след опустошително разпространение на болести по културите. Именно в този момент софтуерният му опит се среща с този на работещите в лозовите масиви агрономи.

"Наша основна задача е да дигитализираме лозята на базата на метеорологични данни, с изготвяне на подробен анализ, който бива предоставян на самите фермери. Данните предоставят информация за това как се развиват болестите в съответното стопанство. Да вземе за пример следната ситуацията - анализите показват, че в следващите десет дни не съществува риск от каквито и да е болести по лозята. Тоест в този случай земеделецът може да спести разходи като не пръска. В същото време, ако след пет дни се прогнозира мана с точност до 80 процента или заболяване от черно гниене, съответно се предприемат действия преждевременно. Това помага изключително много на фермерите да оптимизират ресурсите, които използват - третирания, препарати, ръчни операции", обясни Анастасов.

Той добави, че използваният модел е базиран на различни сортове грозде, което позволява прилагането му при много от реалните ситуации в масивите. "Това ни позволява да изготвим точен анализ на масиви, които са съставени от да кажем 80 на сто Мускат Отонел, а останалите 20 процента са Каберне или Мавруд. Когато има информация за това кога започва сокодвижението, разпукването на пъпката на различните сортове, фермерите могат да планират по-добре кога да започне и кога да приключи резитбата", каза още Благой Анастасов. По думите му, към момента традиционното лозарство се основава на усета на експертите, които се грижат за масивите. "Разбира се и при използването на компютърно генерираните модели отново е нужно да има агроном, който да прецени как точно да използва данните и какво да направи. Всички данни са налични от всяка точка на света, което е много удобно. Земеделците могат по всяко едно време да проверят какви са условията в лозата, как се развиват болестите, директно чрез телефона си", разясни още Анастасов.

Управляваната от него компания е част от Европейския цифров иновационен хъб (ЕЦИХ) АгроХъб.БГ, който наскоро откри нова демонстрационна точка в лозовите насаждения на "Винекс Славянци" край Сунгурларе. Там всеки земеделец може да се запознае с иновациите, които предлагат трите технологични компании "Бивайн", "ТехноЛогика" и "ОНДО Солюшънс".  

/СС/

news.modal.header

news.modal.text

Към 23:48 на 21.11.2024 Новините от днес

Тази интернет страница използва бисквитки (cookies). Като приемете бисквитките, можете да се възползвате от оптималното поведение на интернет страницата.

Приемане Повече информация