Հայաստանում գործող BeeSync ընկերությունը ստեղծել է տեսախցիկներով և սենսորներով համալրված «խելացի» փեթակներ, որոնք արհեստական բանականության միջոցով հետևում են մեղուների ակտիվությանը և կարող են օգնել վաղ հայտնաբերել հիվանդությունների հնարավոր նշանները։
Համակարգը նախատեսված է մեղվաբույծներին հնարավորություն տալու հեռակա հետևել փեթակների վիճակին՝ առանց դրանք հաճախակի բացելու։ Ընկերության հիմնադիր Շանթ Խայալյանի խոսքով՝ տեսախցիկը յուրաքանչյուր հինգ վայրկյանը մեկ լուսանկարում է փեթակի մուտքը, իսկ արհեստական բանականության մոդուլը ստացված պատկերները համեմատում է հիվանդությունների տվյալների բազայի հետ։
Հիվանդության հնարավոր նշաններ հայտնաբերելու դեպքում համակարգն ազդանշան է ուղարկում մեղվաբույծին, որպեսզի նա կարողանա ժամանակին ստուգել փեթակը և անհրաժեշտության դեպքում դիմել մասնագետի։
Ի՞նչ տվյալներ են հավաքում սենսորները
Տեսախցիկից բացի՝ փեթակները համալրված են մի քանի տեսակի տվիչներով, որոնք հետևում են մեղվաընտանիքի վիճակին։
- Ջերմաստիճանի տվիչներ՝ վերահսկելու փեթակի ներսի ջերմային պայմանները։
- Խոնավության տվիչներ՝ հետևելու խոնավության փոփոխություններին։
- Ձայնային տվիչներ՝ գրանցելու մեղուների ձայնային տատանումները։
- Կշեռքներ՝ հետևելու փեթակի քաշի փոփոխություններին և հնարավոր անսովոր կորուստներին։
Այս տվյալների համադրությունը կարող է օգնել մեղվաբույծին ավելի վաղ նկատել փեթակի վիճակի փոփոխությունները և որոշումներ կայացնել՝ հիմնվելով ոչ միայն տեսողական զննման, այլև շարունակական չափումների վրա։
FAO-ն պատվիրել է 20 փեթակ
Ընկերության հիմնադրի փոխանցմամբ՝ ՄԱԿ-ի Պարենի և գյուղատնտեսության կազմակերպության (FAO) հայաստանյան գրասենյակն արդեն պատվիրել է 20 նման փեթակ՝ Լոռու և Տավուշի մարզերի ֆերմերների համար։
Նրա խոսքով՝ մեղվաբույծներից ստացվել են նաև մոտ 100 փեթակի նախնական պատվերներ։
Տեխնոլոգիան ներկայացվել է Երևանում նոյեմբերի 3–4-ին անցկացված Silicon Mountains նորարարական համաժողովում։ Նախագծի առանձնահատկությունն այն է, որ համակարգի սենսորներն ու ծրագրային ապահովումը մշակվել են հենց ընկերության կողմից։
Ի՞նչ կարող է փոխել նոր տեխնոլոգիան հայկական մեղվաբուծության մեջ
Հայաստանում մեղվաբույծների համար կարևոր խնդիրներից է մեղվաընտանիքների առողջական վիճակի ժամանակին գնահատումը։ Հիվանդությունների և մակաբույծների ուշ հայտնաբերումը կարող է հանգեցնել գաղութների թուլացման կամ կորստի։
«Խելացի» փեթակները կարող են լրացուցիչ գործիք դառնալ այդ խնդիրների կանխարգելման համար։ Դրանք հնարավորություն կտան հետևել ջերմաստիճանի, խոնավության, քաշի և մեղուների ակտիվության փոփոխություններին՝ առանց փեթակը հաճախակի բացելու։
Միաժամանակ կարևոր է նշել, որ արհեստական բանականության համակարգի ազդանշանը դեռևս ինքնուրույն ախտորոշում չէ։ Հիվանդության հաստատման և բուժման համար անհրաժեշտ է մասնագիտական գնահատում։ Տեխնոլոգիայի արդյունավետությունը պետք է գնահատվի նաև տարբեր կլիմայական պայմաններում և տարբեր մեղվաընտանիքների վրա երկարաժամկետ փորձարկումների միջոցով։
Եթե համակարգը հաջողությամբ կիրառվի տարբեր մարզերում, այն կարող է դառնալ հայկական մեղվաբուծության թվայնացման կարևոր քայլ՝ հատկապես փոքր և միջին տնտեսությունների համար։