Projekti / Programi
Implementacije digitalnih dvojčkov ekosistemov agrikulturnih površin
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.07.03 |
Tehnika |
Računalništvo in informatika |
Programirne tehnologije - programska oprema |
| 4.03.04 |
Biotehnika |
Rastlinska produkcija in predelava |
Naravovarstveno kmetijstvo |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 1.02 |
Naravoslovne vede |
Računalništvo in informatika |
| 4.01 |
Kmetijske vede in veterina |
Kmetijstvo, gozdarstvo in ribištvo |
Digitalni dvojček, trajnostno kmetijstvo, podnebne spremembe, Zemeljska opazovanja, podatkovno zlivanje, okoljska inteligenca, geoprostorska analitika, računalništvo
Raziskovalci (12)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
14979 |
Damjan Jerič |
Rastlinska produkcija in predelava |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
92 |
| 2. |
37447 |
dr. David Jesenko |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
46 |
| 3. |
37672 |
dr. Simon Jurič |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
24 |
| 4. |
37222 |
dr. Štefan Kohek |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
109 |
| 5. |
18590 |
dr. Iztok Kramberger |
Elektronske komponente in tehnologije |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
774 |
| 6. |
21318 |
dr. Bogdan Lipuš |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
54 |
| 7. |
33709 |
dr. Niko Lukač |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
202 |
| 8. |
29243 |
dr. Domen Mongus |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2020 - 2023 |
277 |
| 9. |
15459 |
mag. Martin Puhar |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
64 |
| 10. |
08638 |
dr. Krista Rizman Žalik |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
185 |
| 11. |
52197 |
Dino Vlahek |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
8 |
| 12. |
06671 |
dr. Borut Žalik |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
850 |
Organizacije (3)
Povzetek
Digitalni dvojčki so postali pomemben tehnološki trend in ključna komponenta pametnih okolij. S svojo sposobnostjo posnemanja vedenja entitet resničnega sveta v virtualnih okoljih zagotavljajo napredne zmožnosti spremljanja, diagnostike, prognostike in optimizacije le-teh. Ker pa njihovo izvajanje zahteva integracijo številnih tehnologij in netehnoloških vidikov, od interneta stvari do umetne inteligence z integriranim domenskim znanjem, je njihova uporaba danes omejena na zelo nadzorovana okolja, kot so pametne tovarne in pametni domovi . Njihov ogromen potencial za zagotavljanje okoljske inteligence pa tako ostaja neizkoriščen, še zlasti v kontekstu zaščite Zemlje pred njeno degradacijo s trajnostnim upravljanjem naravnih virov in nujnimi ukrepi proti podnebnim spremembam. Proizvodnja hrane spada danes med največje proizvajalce toplogrednih plinov, zaradi hitre urbanizacije pa je hkrati pod velikim pritiskom. Posledično je ključnega pomena, da dosežemo kompromis med varovanjem proizvodnje hrane in zniževanjem emisij toplogrednih plinov. To lahko dosežemo le s poglobljenim razumevanjem naših interakcij z ekosistemi kmetijskih površin. Predlagani projekt obravnava sodobne izzive rabe digitalnih dvojčkov za modeliranje takšnih družbeno-okoljskih interakcij z zagotavljanjem znatnega napredka čez trenutno stanje tehnike vsaj iz naslednjih vidikov: nov in-situ senzorski sistem, ki bo omogočal tako zajem emisij CO2, N2O in CH4, skupaj s temperaturo in vlago iz okolice, kot tudi stopnje fotosinteze rastlin z uporabo kvantnega senzorja in tudi določitev lokacije s sistemom Galileo,sistem za samodejno zbiranje podatkov, namenjen pridobitvi in poravnavi IDEAL-ovih in-situ meritev s podatki odprtih platform zemeljskih opazovanj (npr. satelitski posnetki Comernicus, tematske karte GEOSS in podatki LiDAR Agencije Republike Slovenije za okolje) ter strukturirani predstavitvi prostorsko-časovnih entitet,napreden sistem podatkovnega zlivanja, zasnovan za rudarjenje IDEAL-ovih podatkovnih virov na principih globokega učenja in učenja značilnic za prostorsko-časovne ekstrapolacije in simulacije rasti,optimizacija procesov in storitve vizualne analitike za zagotavljanje zmožnosti predpisovalne analitike socialno-okoljskih interakcij s podporo razložljive umetne inteligence. Kot rezultat bo IDEAL-ov digitalni dvojček omogočal: spremljanje interakcije kmetovalcev z agrikulturnimi ekosistemi,diagnostiko emisij toplogrednih plinov, zdravstvenega stanja tal in razvojnih parametrov rastlin,prognostiko njihovih sprememb v času inposledično optimizacijo kmetijskih procesov. V skladu z uporabniško naravnano zasnovo bo razvoj projekta usmerjen v specifike treh komplementarnih pilotnih okolij, ki skupaj zajemajo 98 % slovenskih kmetijskih zemljišč, in sicer travnike, obdelovalne površine ter trajne nasade. V vsakem pilotnem programu bomo izvajali sistematično zbiranje podatkov med rastjo posevkov in trave ter pred in po vseh večjih kmetijskih aktivnostih, vključno z oranjem, gnojenjem, sajenjem in spravilom pridelkov. Tako bomo zagotovili natančno profiliranje naslednjih parametrov: emisije toplogrednih plinov z visoko ločljivostjo, ki vključujejo CO2, N2O in CH4,parametri zdravstvenega stanja tal in iz le-teh izpeljane stopnje hranilnih snovi, na primer indeksi rodovitnosti, pH in mangan, terparametri razvoja posevkov in trave na podlagi fizičnih lastnosti, kot sta stopnja rasti in proizvodnja fotosinteze. Z namenom dosega visokih projektnih potencialov bo digitalni dvojček vključen v obstoječo infrastrukturo natančnega kmetijstva, ki jo ponuja industrijski partner (Igea d.o.o.), kar nam bo omogočilo transformacijo naravnega ekosistema v pametno okolje. IDEAL bo tako zagotovil potrebno socialno inovacijsko infrastrukturo za raziskovalce in upravljalce, ki se trenutno spopadajo z nizko stopnjo splošne digitalizacije v kmetijstvu.
