Курсот опфаќа тематика поврзана со циркуларната економија како нов концепт за справување со проблемите поврзани со недостигот на ресурси, економската одрживост и деградацијата на животната средина. Дополнително, во курсот се анализираат и зелените ИКТ со посебен фокус на паметното земјоделство.
Преглед на курсот
Курсот е наменет за земјоделци, ентузијасти за агротехнологија и технолошки професионалци, овој курс истражува како технологиите на Интернет на нештата (IoT) го револуционизираат земјоделството. Научете да ги оптимизирате ресурсите, да го зголемите приносот и да промовирате одржливост преку практични сознанија.
Технички контекст и примери
Паметното земјоделство го користи IoT за да го трансформира традиционалното земјоделство во практики базирани на податоци. Сензорите ја следат влажноста на почвата, температурата и здравјето на културите, додека дроновите обезбедуваат воздушни сознанија за прецизно земјоделство. На пример, системите за наводнување со IoT го прилагодуваат користењето на водата врз основа на податоци за времето во реално време, заштедувајќи до 30% вода. Автоматизираните машини, како роботизирани жетвари, ги намалуваат трошоците за труд и ја зголемуваат ефикасноста. Овој курс навлегува во платформи како LoRaWAN за комуникација на долг дострел и анализи базирани на облак за донесување одлуки, прикажувајќи реални апликации како паметни оранжерии што одржуваат оптимални услови за раст на растенијата.
Детално објаснување на основните концепти
Курсот ги покрива основите на IoT, вклучувајќи мрежи на сензори, собирање податоци и протоколи за поврзување како MQTT и Zigbee. Ќе истражите како овие технологии се интегрираат со земјоделството за да овозможат прецизно земјоделство—оптимизирање на вода, ѓубрива и пестициди. Научете за аналитика на податоци за предвидливи сознанија, како предвидување на појава на штетници или приноси на култури. Практичните сесии вклучуваат поставување на IoT уреди, интерпретирање на податоци од сензори и користење на алатки со вештачка интелигенција за управување со фарми. Со разбирање на овие основни концепти, ќе бидете опремени да имплементирате скалабилни, технолошки решенија што ја зголемуваат продуктивноста додека го минимизираат влијанието врз животната средина.
Привремена агенда на курсот
Вовед во IoT и Паметно земјоделство (2 часа);
Технологија на сензори и собирање податоци (2 часа);
Практична работа: Поставување на IoT уреди (2 часа);
Студии на случај во прецизно земјоделство (2 часа);
Протоколи за поврзување и интеграција со облак (2 часа);
Анализа на податоци за земјоделство (2 часа);
Практична работа: Изградба на паметен систем за наводнување (2 часа);
Идни трендови и дискусија за проект (2 часа).
Заклучок
Овој курс ќе ги оспособи слушателите да го интегрираат IoT во земјоделството, промовирајќи ефикасност и одржливост. Со практични проекти и експертски сознанија, ќе стекнете вештини за имплементација на решенија за паметно земјоделство и со агротехнолошката иновација, трансформирајќи ги земјоделските практики за подобра иднина во областа.
Дополнителни информации за курсот
| Категорија | Детали |
|
Стекнати вештини |
Учесниците ќе стекнат знаења и вештини, вклучувајќи: |
| – Имплементација на IoT: Поставување и конфигурирање на IoT уреди како сензори и актуатори за земјоделска употреба.
– Анализа на податоци: Интерпретирање на податоци од сензори за донесување информирани одлуки за наводнување, ѓубрење и контрола на штетници. – Техники за прецизно земјоделство: Примена на технологија за оптимизирање на ресурсите и зголемување на приносите на култури на одржлив начин. – Поврзување и интеграција: Користење на протоколи како MQTT и Zigbee за поврзување на уреди и интеграција со платформи во облак. – Предвидлива аналитика: Користење на алатки со вештачка интелигенција за предвидување на земјоделски исходи, како појава на штетници или приноси од жетва. – Решавање проблеми: Дизајнирање и отстранување на проблеми во паметни земјоделски системи, како автоматски системи за наводнување. – Одржливи практики: Имплементација на технолошки решенија за намалување на влијанието врз животната средина додека се подобрува продуктивноста. – обука за сензори – вештачка интелигенција во земјоделство |
|
| Методи на учење | Предавањa, практична работа во групи (вежби, групни дискусии, студии на случај), дигитални симулации итн. |
| референци/ресурси | “Internet of Things for Agriculture 4.0: Impact and Challenges” by P.S. Ranjit et al. (Taylor & Francis, 2022) |
| слајдови | Во подготовка |