У штаті Керала впроваджують систему ANNAM.AI для адаптації сільського господарства до клімату

Реалізація проєкту є частиною урядового плану, розрахованого на 100 днів. Мета ініціативи — створити стійку аграрну екосистему, надаючи фермерам надійні дані для планування посіву, зрошення, захисту урожаю та збору продукції. За словами Пушпендра Сінґха, директора проєкту ANNAM.AI та декана ІІТ Ропар, використання таких станцій дозволить скоротити виробничі витрати та впровадити науково обґрунтовані методи землеробства.

Кералу обрано як майданчик через високу кліматичну чутливість регіону: тут спостерігаються різкі мікрокліматичні коливання на фоні рясних щорічних опадів, що перевищують 3000 мм. Більшість місцевих господарств мають площу менше 1 гектара і спеціалізуються на багатошарових системах вирощування кокосів, перцю, бананів, спецій та овочів, які потребують точного контролю вологості, сонячного світла та рівня опадів.

Технологія ANNAM.AI, розроблена в ІІТ Ропар, відрізняється від попередніх систем автоматичних метеостанцій тим, що аналізує сім параметрів: температуру, вологість, обсяг опадів, швидкість і напрямок вітру, сонячну радіацію та вологість ґрунту. Система забезпечує точність прогнозів із роздільною здатністю 3 км, що дозволяє отримувати дані на рівні сіл. На основі цих відомостей алгоритми ШІ формують оперативні рекомендації щодо боротьби з хворобами та шкідниками, а також формують сигнали для реагування на стихійні лиха.

Досвід Керали розглядається як база для створення загальноіндійського шаблону з упровадження кліматичної розвідки в сільське господарство. Отримані дані допоможуть вибудувати моделі консультування для різних культур, розвинути алгоритми реагування на ризики в регіонах із високим рівнем опадів та продемонструвати ефективність ШІ-інструментів в умовах децентралізованого аграрного сектору.

У найближчі сільськогосподарські сезони фермери штату отримають можливість використовувати точніші прогнози для планування робіт, своєчасні попередження про патогени, дані про вологість ґрунту для оптимізації поливу та відомості, що допомагають знизити втрати при зберіганні продукції після збору.