Инженеры из Бингемтонского университета в США разработали систему на основе смешанной реальности, которая позволяет дистанционно контролировать состояние сельскохозяйственных культур. Платформа создает трехмерный цифровой двойник действующей теплицы, объединяя данные с датчиков в виртуальной среде. Технология разработана для упрощения мониторинга посевов, в том числе для пожилых фермеров и людей с ограниченными возможностями здоровья.
Традиционные методы контроля тепличных хозяйств опираются на показатели датчиков температуры, влажности и концентрации газов, которые обычно выводятся на плоские экраны в виде графиков и таблиц. Разработчики из Государственного университета Нью-Йорка предложили визуализировать эти данные в пространстве. Система преобразует фотографии растений в трехмерные объекты, а установленные у почвы микроконтроллеры в реальном времени передают в виртуальную копию сведения о микроклимате, включая уровень углекислого газа и этилена.
Пользователь в очках виртуальной реальности может перемещаться по цифровой теплице, осматривать отдельные растения и мгновенно получать актуальную информацию об их состоянии. Подобный формат дистанционного присутствия позволяет фермерам управлять процессами без физического посещения участков. Технологию также планируют использовать в образовательных целях для обучения студентов сельскохозяйственных специальностей методам борьбы с болезнями растений и распределения ресурсов.
По словам доцента кафедры электротехники и вычислительной техники Анвара Эльхадада, основная ценность платформы заключается в воссоздании опыта реального посещения теплицы без необходимости поездок. Разработчики под руководством аспиранта Мухаммеда Галлаи уделили особое внимание созданию интуитивно понятного интерфейса, который не требует от пользователя специальных технических навыков. Научная работа с описанием архитектуры системы была представлена на 35-м Симпозиуме по проектированию и тестированию микроэлектроники.
В перспективе авторы проекта планируют масштабировать систему для использования на крупных коммерческих сельскохозяйственных предприятиях. Это позволит автоматизировать раннее выявление заболеваний растений, оптимизировать климатический контроль и снизить потребность в ручном труде при проведении рутинных проверок.