Услуги Agritech, основанные на спектральных науках, чтобы проложить путь к передовой и преобразованной торговле сельскохозяйственной продукцией.
Благодаря быстрому развитию сельскохозяйственных технологий в этом секторе наблюдаются новые волны технологического прогресса и инноваций, благодаря которым сельское хозяйство Индии появилось на карте Global Agritech. Сегодня компания Indian Agritech пожинает плоды цифровизации, используя множество технологий нового века, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные, Интернет вещей и т. д.
Широкое внедрение глубоких технологий открывает новые горизонты для сельского хозяйства в системах послеуборочной обработки. Возьмем, к примеру, пшеницу. Содержание влаги, сухой клейковины, крахмала и т. д. являются важными факторами для оценки характера и выносливости товара. Эти факторы определяют цены при рыночных сделках. Однако при ручной оценке качества процесс подтверждения точного качества урожая пшеницы является сложным и субъективным методом, что приводит к дополнительным наценкам как для покупателей, так и для продавцов. Кроме того, традиционные методы проверки качества отнимают много времени и неэффективны с точки зрения затрат.
Именно здесь вступают в игру технологии Agtech следующего поколения, такие как ИК-спектроскопия. Инфракрасная спектроскопия позволяет исследователям в области сельского хозяйства изучать и открывать различные свойства продуктов питания, освещая образец заданным светом, который при обратном отражении раскрывает основные характеристики указанного образца. Спектральные данные могут помочь в создании карты качества для ключевых товаров, позволяя переработчикам повышать эффективность закупок за счет геосортовой оптимизации и оптимизации процессов. Эта революционная технология, обнаруженная великим индийским ученым и лауреатом Нобелевской премии К. В. Раманом, недавно стала заметной в области сельского хозяйства. Результаты были феноменальными, если не сказать больше. Эта технология используется в послеуборочном сельском хозяйстве для процессов оценки качества, которые могут выявить чистоту и важные статистические данные любого собранного урожая.
Использование новейших технологий, таких как AI/ML, может творить чудеса в такой ситуации. Система помогла без особых усилий устранить все непредвиденные случаи ручных ошибок, исключив субъективность из процесса. Существующая технология NIR сочетается с AI/ML для повышения точности по мере того, как система приобретает опыт. Некоторые технологии, используемые в AI / ML, включают глубокое обучение, граничные выводы, ускорители искусственного интеллекта и т. Д. Такое использование спектроскопической технологии на основе ИИ окажется полезным для быстрого тестирования качества, сократив время тестирования до менее 1 минуты, при этом гарантируя, что все потенциальные задержки в процессе отчетности по качеству перестают существовать. Используя эту технологию, можно легко определить множество физических и химических факторов, влияющих на торговые решения. В целом, цифровые, быстрые и точные решения для анализа качества упрощают картирование качества по всей цепочке создания стоимости.
Ряд стартапов Agtech нового поколения помогают различным заинтересованным сторонам в цепочке создания стоимости пищевых продуктов, сокращая расходы на закупку сырья с помощью технологии быстрой оценки качества. Условно говоря, предприятия Agritech всегда зависели от индивидуального ручного опыта для точного определения качества продукции. Спектроскопия может значительно решить ряд проблем в послеуборочных сельскохозяйственных процессах, устраняя предубеждения и стандартизируя всю операцию с помощью технологии, измеряя различные химические параметры качества многочисленных пищевых продуктов, таких как зерно, корма для животных и молоко. Эта технология может оказаться полезной при проведении быстрых тестов на фальсификацию, которые могут значительно обеспечить стандарты безопасности пищевых продуктов и завоевать доверие конечного пользователя.
Предприятия Agritech используют ряд новых спектроскопических инструментов для определения качества продовольственного зерна до того, как оно попадет в наши кладовые. В послеуборочной цепочке поставок ИК-спектроскопия используется для грамма, пшеницы, мунга, сои, риса, кукурузы, чили, риса, тоор-дала, урада, байры, горчицы, хана-дала, куркумы и т. д.
Они также используются для быстрой оценки качества основных химических параметров пищевых продуктов в сегментах зерна, масличных культур, бобовых, специй и напитков. Основные товары включают пшеницу и ее производные, рис, рис, рис, кукурузу, горчицу, куркуму и перец чили, а также корма для животных, такие как соевая мука, хлопковая мука, горчичная мука, горчичный жмых, обезжиренные рисовые отруби, DDGS, рисовые отруби. Rice Polish, ледяная мука Bran Meal и Huller Bran. Существуют также различные портативные решения, которые специализируются на измерении состава, а также на проведении тестирования молока на фальсификацию менее чем за 1 минуту. Эта технология также предлагает способ быстрого обнаружения примесей, таких как мочевина, соль, моющее средство, сульфат аммония и каустическая сода.
Инновационные стартапы Agritech решают некоторые из наиболее насущных проблем в сельском хозяйстве и пищевых продуктах, таких как неоптимальное качество продуктов питания, потери, отсутствие прослеживаемости и т. д. Очевидно, что фронтиры Agritech находятся на пороге революции. Внедрение глубоких технологий не только повысило качество продукции, но также укрепило доверие и прозрачность в нескольких цепочках создания стоимости после сбора урожая. Сельскохозяйственная отрасль после сбора урожая имеет большой потенциал для переопределения и преобразования с помощью таких технологий, как ИК-спектроскопия. Потенциал интеграции блокчейна и спектральных данных огромен. Это может обеспечить 100% отслеживаемость и укрепить доверие в цепочке создания стоимости. Эта технология преобразует продовольственный и сельскохозяйственный секторы, улучшая возможности принятия организационных решений.
Несмотря на то, что технологии значительно продвинулись вперед, будущее за управляемыми услугами для заинтересованных сторон в сфере закупок, складирования, обработки и дистрибьюторов. Нам нужны агротехнологические фирмы, которые могут предложить комплексные услуги по инспекции и выполнению заказов, основанные на спектральных науках, чтобы проложить путь к более продвинутой и преобразованной агроторговле.
Автор:
Таранджит Сингх Бхамра, генеральный директор и основатель, АГНЕКСТ
Сообщение «Как спектральные данные могут преобразовать агроторговлю» впервые появилось на .
