Współautor rozwiązania Wiktor Kozłowski z Sieci Badawczej Łukasiewicz – Instytutu Sztucznej Inteligencji i Cyberbezpieczeństwa w Katowicach tłumaczył, że podczas przechowywania zbóż i pasz w silosach może dochodzić do wzrostu temperatury, który jest pierwszym sygnałem rozwoju pleśni i procesów gnilnych.

- Dziś większość systemów bada temperaturę tylko w jednym punkcie silosu, co nie daje pełnego obrazu. Nasze rozwiązanie rozmieszcza czujniki co 1 metr i monitoruje temperaturę w wielu miejscach jednocześnie. Dane są na bieżąco analizowane przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym, która potrafi wskazać miejsca potencjalnego zagrożenia, zanim problem stanie się poważny. System generuje raport, w którym też możemy zobaczyć, jak parametry z minuty na minutę się zmieniały i co się dzieje w silosie – mówił.

Obecnie trwa testowanie rozwiązania. – Aparatura jest zamontowana i zbiera informacje w celach testowych systemu oraz przyszłościowego ulepszania algorytmów AI - a trzeba mieć solidną bazę danych, by potem stworzyć solidnie działający system AI – dodał Wiktor Kozłowski.

Na razie czujniki mierzą tylko temperaturę, ale w kolejnych etapach naukowcy chcą dołożyć czujniki wilgotności i gazów, a także aplikację mobilną z ciągłym monitoringiem i raporty jakości. - Celujemy również w to, aby system był też w stanie sterować przewietrzaniem silosa, ponieważ silos to potencjalne miejsce zagrożenia zapłonem. To wszystko pozwoli stworzyć kompleksowy system monitoringu dla silosów i dużych magazynów oraz dawać swego rodzaju certyfikat jakości produktu – podkreślił rozmówca.

Jak dodał Wiktor Kozłowski, kwestia jest o tyle istotna, że straty podczas przechowywania zbóż i pasz w Europie sięgają nawet 15-20 proc. – Nasz system nie tylko je ogranicza, ale także poprawia bezpieczeństwo żywności, zmniejsza emisję metanu z procesów gnilnych i pozwala rolnikom oraz spółdzielniom uniknąć strat ekonomicznych – podsumował.

Pełna wersja systemu ma być gotowa do końca listopada 2026 r.(PAP)

akp/ bar/