ӨСІМДІКТЕРДІ МОНИТОРИНГТЕУ МЕН ҚОРҒАУДЫҢ ИННОВАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ: МОЛЕКУЛАЛЫҚ ДИАГНОСТИКАДАН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТКЕ ДЕЙІН
sdfsf
DOI:
https://doi.org/10.26577/bb1072202614Кілттік сөздер:
өсімдік ауруларын диагностикалау, молекулалық диагностика, қашықтықтан зондтау, терең оқыту, зиянкестермен кешенді күресАннотация
sdfsdf
Зиянкестер мен патогендер ауыл шаруашылығы дақылдарының әлемдік өндірісінің 20–40 %-ына дейінгі шығындарына себеп болады және бұл қауіп климаттың өзгеруі мен сауданың жаһандануы жағдайында күшейе түсуде. Сонымен қатар, өсімдіктердің денсаулық жағдайын бақылаудың дәстүрлі әдістері, атап айтқанда симптомдарды визуалды анықтау және патогендерді өсіру, көп уақытты қажет етеді, арнайы сараптамалық білімге тәуелді және көбінесе зиянды организмдерді елеулі залал туындағанға дейін анықтауға мүмкіндік бермейді. Осы шолудың мақсаты – өсімдіктерді мониторингтеу мен қорғауды түбегейлі өзгертетін инновациялық технологияларды өзара байланысқан үш бағыт аясында кешенді түрде сипаттау. Зерттеудің әдіснамалық негізі халықаралық ғылыми әдебиеттерге жасалған құрылымдалған шолу болып табылады, оның барысында технологиялар молекулалық диагностика, цифрлық мониторинг және жасанды интеллект бағыттары бойынша жүйеленіп, олардың жұмыс істеу қағидаттары, қолданылу салалары, артықшылықтары мен шектеулері талданды. Молекулалық технологиялар (ПТР, оның нақты уақыттағы және изотермиялық нұсқалары, сондай-ақ жаңа буын секвенирлеу әдістері) нуклеин қышқылдары негізінде зиянды организмдерді жоғары сезімталдықпен және нақтылықпен анықтауға мүмкіндік береді. Цифрлық технологиялар (спутниктік қашықтықтан зондтау, ұшқышсыз ұшу аппараттары және ауыл шаруашылығындағы заттар интернеті) егістіктерді өңірлік деңгейден бастап жекелеген өсімдіктерге дейінгі әртүрлі кеңістіктік ауқымда бақылауға мүмкіндік береді. Жасанды интеллект әдістері (компьютерлік көру технологиялары, машиналық оқыту және фитосанитарлық тәуекелдерді болжау) алынған деректерді талдап, ауруларды диагностикалауды, зиянкестерді анықтауды және фитосанитарлық тәуекелдерді болжауды қамтамасыз етеді. Негізгі қорытынды – бұл технологиялар бір-бірімен бәсекелеспейді, керісінше өзара толықтырады. Оларды шешім қабылдауды қолдау жүйелері мен цифрлық платформаларға біріктіру, сондай-ақ CRISPR негізіндегі диагностика және Big Data технологиялары сияқты жаңа бағыттарды қолдану өсімдіктерді қорғаудың анағұрлым проактивті, дәл және тұрақты тәсілін қалыптастырады. Шолудың ғылыми құндылығы – әдетте жеке қарастырылатын ғылыми бағыттарды біріктіруінде, ал практикалық маңыздылығы – азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін аса маңызды болып табылатын қауіптерді ерте анықтауға және өнім шығындарын азайтуға қосатын үлесінде.
