𝗧𝗵𝗲 𝗣𝗮𝘁𝗵𝗼𝗴𝗲𝗻 𝗙𝗼𝗿𝗲𝗰𝗮𝘀𝘁: 𝗔𝗜 𝗶𝗻 𝗛𝘆𝗱𝗿𝗼𝗽𝗼𝗻𝗶𝗰𝘀

ক্ষুদ্র হাইড্রোপনিক চাষীরা প্যাথোজেনের কারণে ফসল হারান। পরিবেশগত সংকেতগুলো খেয়াল না করলে এই ক্ষতিকারক জীবাণুগুলো দ্রুত বিস্তার লাভ করে। আর্দ্রতা বৃদ্ধি বা পাম্প বন্ধ হয়ে যাওয়া পচন ধরার উপযুক্ত পরিবেশ তৈরি করে। ক্ষতি ছড়িয়ে পড়ার আগেই ব্যবস্থা নিতে আপনি AI ব্যবহার করতে পারেন।

পদ্ধতিটি সহজ। আপনি প্রধান শর্তগুলোর জন্য একটি সংখ্যাসূচক ঝুঁকির স্কোর (risk score) নির্ধারণ করবেন। এর মধ্যে রয়েছে আর্দ্রতা, দ্রবণের তাপমাত্রা, পাম্পের অবস্থা এবং পানির লিক। প্রতিটি শর্ত একটি মোট রোগ ঝুঁকির সূচকে (disease risk index) অবদান রাখে। কম ঝুঁকির জন্য ১, মাঝারি ঝুঁকির জন্য ২ এবং উচ্চ ঝুঁকির জন্য ৩ স্কেল ব্যবহার করুন। যখন এই যোগফল একটি পূর্বনির্ধারিত সীমায় পৌঁছায়, সিস্টেমটি একটি সম্ভাব্য প্রাদুর্ভাবের (outbreak) সংকেত দেয়। এটি আপনাকে অবিলম্বে এলাকাটি পরীক্ষা করার নির্দেশ দেয়।

পাতার রোগের (foliar disease) ক্ষেত্রে, ৬ ঘণ্টার বেশি সময় ধরে ৮৫ শতাংশের বেশি আর্দ্রতা থাকাকে উচ্চ ঝুঁকি হিসেবে গণ্য করা হয়। মূল পচনের (root rot) ক্ষেত্রে, ৪ ঘণ্টার বেশি সময় ধরে দ্রবণের তাপমাত্রা ২৪ ডিগ্রি সেলসিয়াসের উপরে থাকলে উচ্চ স্কোর প্রদান করা হয়। পাম্প বিকল হলে উচ্চ স্কোর যোগ হয় কারণ স্থির পানিতে অক্সিজেনের অভাব থাকে। পানির লিক শনাক্ত করতে আপনি একটি SparkFun Soil Moisture Sensor ব্যবহার করতে পারেন। জমে থাকা পানি প্যাথোজেনের প্রজনন ক্ষেত্র হিসেবে কাজ করে, তাই লিক শনাক্ত হলে আপনার সূচকে একটি উচ্চ স্কোর যোগ হবে।

একটি সেন্সর সাত ঘণ্টা ধরে ৮৮ শতাংশ আর্দ্রতা রেকর্ড করল। এর জন্য ৩라는 উচ্চ স্কোর পাওয়া যায়। একই সময়ে, পাম্পটি সাময়িকভাবে বন্ধ হওয়ার তথ্য লগ করে। এটি মোট স্কোরের সাথে আরও ৩ যোগ করে। সূচকটি ৬-এ পৌঁছায়। এটি বায়ু চলাচল বাড়ানোর এবং গাছগুলো পরীক্ষা করার জন্য একটি সতর্কতা (alert) প্রদান করে।

এটি বাস্তবায়ন করতে এই তিনটি ধাপ অনুসরণ করুন:

সেন্সর ডেটাকে ঝুঁকির স্কোরে রূপান্তর করা আপনাকে রোগ প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে। এই কাঠামোটি কাঁচা ডেটাকে দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি হাতিয়ারে পরিণত করে। এটি আপনার ফলন রক্ষা করতে এবং ক্ষতি কমাতে সাহায্য করে।

উৎস: https://dev.to/ken_deng_ai/the-pathogen-forecast-using-ai-to-predict-outbreak-risks-in-hydroponics-39f1

ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi