Kasvintuotantojärjestelmien digitalisaation tiekartta

Tämän tiekartan tarkoituksena on tarkastella teknologiaa maatalouden ja kasvintuotannon kannalta erityisesti digitalisaatiota silmälläpitäen. Digitalisaatio tulee muuttamaan kaikkia aloja, mutta jokaisella alalla on omia erityispiirteitä sekä haasteitaan. Tämän tiekartan tarkoituksena on selvittää mikä on alan tulevaisuuden visio mihin tulisi pyrkiä sekä tarvittavat kehitys ja tutkimussuunnat mitä alan toimijat tällä hetkellä näkevät tulevaisuudessa tarvittavan vision saavuttamiseksi. Tiekartan osapuolina ovat Suomen Maatalousautomaatio ry:n sekä Teknologiateollisuus ry:n Maatalouskoneiden toimialaryhmän yritysjäsenet sekä kasvintuotantojärjestelmien teknologiaa kehittävät tutkimuslaitokset Aalto-yliopisto, Helsingin yliopisto sekä Luonnonvarakeskus. Tiekartta on toteutettu keskustelutilaisuuksina eri osapuolten välillä sekä Webpropol kyselyn avulla. Alustavan työn ja tiekartan tutkimus- ja kehitys aihealueiden kokoaminen tapahtui tutkijoiden välisissä keskusteluissa. Eri aihealueiden tärkeyden sekä tämän hetken kehitysvaiheen arviointiin sekä tulevaisuuden visiointiin käytettiin yrityksille suunnattua Webpropol kyselyä. Lopulliset yhteenvedot sekä päätelmät on tehty Luonnonvarakeskuksen tutkijoiden voimin. Maatalouskoneiden tutkimussäätiö on rahoittanut tiekartan tekemistä osana Finnliner – Peltoviljelyä toteuttava teknologia osahanketta 3: ISOBUSTURVA – Kotimaisen ISOBUS toiminnan turvaaminen ja kehittäminen 2014-2017. Viimeisen kahdenkymmen vuoden aikana viljely on tehostunut sekä koneiden koon kasvaessa, että myös automaation lisääntyessä. Nopeasti yleistyviä teknologioita ovat olleet esimerkiksi ajo-opastimet ja automaattiohjauslaitteet. Suoran hyödyn tuottavuuteen lisäksi yleistymisen syyksi on arveltu johtuvan niiden käytettävyys sekä työn rasittavuuden vähentyminen. Lisääntyvään elektroniikan ja automaation määrään puolestaan on vastannut ISO 11783 standardi, joka on kehitetty tiedon-siirtoon traktorin ja työkoneen välille. Muissa teollisuuden aloissa viimeaikaisin kehitys on ollut hyödyntää kehittyneitä verkkoratkaisuja sekä halventuneita antureita. Koneista saadaan entistä enemmän mitattua dataa, joka voidaan edelleen jalostaa tiedoksi ja uuden tyyppisiksi palveluiksi. Myös koneiden verkottuessa osa niiden toiminnoista voi sijaita erillään koneesta, erilaisissa tuotepilvissä. Todennäköistä on, että myös kasvintuotannossa tullaan seuraamaan muun teollisuuden viitoittamaa tietä ja mahdolliset hyödyt hajautetussa ja heterogeenisessä toimintaympäristössä voivat olla jopa suuremmat kuin muilla teollisuuden aloilla. Tiekartan kyselyiden pohjalta muodostuneessa visiossa nähtiin, että entistä tarkemman, täsmällisemmän ja tarkoituksenmukaisemman kasvien viljelyn vuoksi teknologiaa tullaan kehittämään digitalisaation ja robotiikan suuntaan. Tulevaisuudessa Suomessa tulee olemaan sekä suuria kasvinviljelytiloja, jossa tuotantoa ohjataan teollisuusmaisesti, että pieniä kasvinviljelytiloja, jotka tarvitsevat hieman kevennetyt versiot suurten tilojen koneista ja järjestelmistä. Visiossa robotisaatio tulee muuttamaan myös osaltaan viljelytapaa: mekaaninen kasvinsuojelu muodostaa viljelyn perustan sekä useamman autonomisen yksikön ryhmä korvaa suurten koneiden tarpeen. Maanviljelijän toimenkuva tulee muuttumaan työn suorittajasta työn valvojaksi. Laitteiden monimutkaistuessa myös laitteiden huoltoverkoston, kunnossapidon ja käytön helppouden merkitys tulee korostumaan. Edellä kuvattuun visioon pääseminen vaatii pitkäjänteistä ja jatkuvaa tutkimusta sekä kehittämistä. Tässä tiekartassa kehitysaskeleet on jaettu kuuteen ryhmään, joissa jokaisessa on yksi tai useampi kehityspolku. Kehityspolulla olevat aiheet jaettiin tuotekehitys-, tutkimus-, pitkän aikavälin tutkimus- sekä akateemisen tutkimuksen vaiheisiin odotettavissa olevan tuotteistusajan mukaan. Tuotteistusvaiheessa olevia tärkeitä aiheita nähtiin kyselyssä olevan perus ISOBUS työkoneohjaimen kehittäminen, ISOBUS tehtävänohjain rajapintojen kehittäminen, kehitysalusta työkoneiden ohjainten kehittämiseen, käyttöliittymän käytettävyyden parantaminen, erilaiset opastuspalvelut sekä elinkaaren hallinnan ja työajan kirjanpidon palvelut. Yhteensä eri vaiheissa ja tärkeysasteissa olevia aiheita tiekartassa on 33 kappaletta. Tiekartta voidaan yksinkertaistaa yläkäsitteiden avulla: nyt tuotekehityksessä olevat ja toisistaan erillään olevat koneen ohjausjärjestelmät, telematiikka ja palvelut sekä prosessit muodostavat sekoittuessaan kasvinviljelyn teollisen internetin, johon suuri osa tutkimus-vaiheessa olevista aiheista voidaan laskea kuuluvan. Teollinen internet mahdollistaa automaation ja autonomian tason noston asteittain jolloin lopulta saavutetaan robottien autonomian taso. Haasteena viljelyroboteissa on robotin ja työkoneen luotettavuus sekä toiminnan turvallisuus. Robotin selviytyminen poikkeustilanteista sekä työkoneen vikaantumisista vaatii kehittyneitä päätöksentekojärjestelmiä. Viljelyrobotit ja pienet mittausrobotit (UAV ja UGV) vaativat vielä perustutkimusta sekä toimivaa infrastruktuuria ympärilleen, jotta niitä voitaisiin alkaa soveltaa suuremmassa mittakaavassa sekä maatilalla tapahtuvassa tutkimuksessa. Teknologiaa ei pitäisi kehittää teknologiana, vaan myös tuotantoprosessien tulisi kehittyä ja näiden kehittyminen vaatia uuden teknologian kehittämistä. Käytännössä teknologian ja prosessien kehitys kulkee käsi kädessä ja ne antavat syötettä toisilleen. Kehitystä vaaditaan sekä mittauksessa, mallinnuksessa että itse prosessissa. Sekaviljelyssä ja muissa uusissa tuotantotavoissa tarvitaan systemaattisen tutkimuksen tuloksien tuloksia ja esimerkiksi laajaa datavarastoa erityyppisistä viljelytavoista usealta eri vuodelta. Digitalisaation mahdollistamassa kasvinviljelyn, eläin- ja energiantuotannon integraatiossa materiaalivirtojen ja koneiden käytön optimaalisemmassa resurssien käytössä myös itse toimintatapaa pitää kehittää. Usean eri aihealueen pitkäjänteinen kehitys ja tutkimus, jossa eri tutkimus- ja kehittämishankkeet seuraavat sekä yhtäaikaisesti olevat tukevat toisiaan, vaatii hallittua hankkeiden tavoitteiden asettelu ja valmistelua. Tämän tiekartan on tarkoitus olla tukena tulevien hankkeiden valmistelussa sekä rahoittajien kanssa käytävissä neuvotteluissa.201

Standardization proposal on Implement guidance for ISO 11783 compatible tractor-implement systems

201

Phenomenology

Peer reviewe

Teknologia arktisuuden hyödyntämisessä

201

Teknologia arktisuuden hyödyntämisessä

201

Using Hilbert-Huang Transform to Assess EEG Slow Wave Activity During Anesthesia in Post-Cardiac Arrest Patients

Proceeding volume: 38Hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) is a severe consequence of cardiac arrest (CA) representing a substantial diagnostic challenge. We have recently designed a novel method for the assessment of HIE after CA. The method is based on estimating the severity of the brain injury by analyzing changes in the electroencephalogram (EEG) slow wave activity while the patient is exposed to an anesthetic drug propofol in a controlled manner. In this paper, Hilbert-Huang Transform (HHT) was used to analyze EEG slow wave activity during anesthesia in ten post-CA patients. The recordings were made in the intensive care unit 36-48 hours after the CA in an experiment, during which the propofol infusion rate was incrementally decreased to determine the drug-induced changes in the EEG at different anesthetic levels. HHT was shown to successfully capture the changes in the slow wave activity to the behavior of intrinsic mode functions (IMFs). While, in patients with good neurological outcome defined after a six-month control period, propofol induced a significant increase in the amplitude of IMFs representing the slow wave activity, the patients with poor neurological outcome were unable to produce such a response. Consequently, the proposed method offer substantial prognostic potential by providing a novel approach for early estimation of HIE after CA.Peer reviewe

Caffeine content in newborn hair correlates with maternal dietary intake

Purpose High-maternal caffeine intake during pregnancy may be harmful for perinatal outcomes and future child health, but the level of fetal cumulative exposure has been difficult to measure thus far. Here, we present maternal dietary caffeine intake during the last trimester and its correlation to caffeine content in newborn hair after birth. Methods Maternal third trimester diets and dietary caffeine intake were prospectively collected in Kuopio Birth Cohort (KuBiCo) using a 160-item food frequency questionnaire (n = 2840). Newborn hair was collected within 48 h after birth and analyzed by high-resolution mass spectrometry (HRMS) for caffeine (n = 316). Correlation between dietary caffeine intake and neonatal hair caffeine content was evaluated from 203 mother-child pairs. Results Mean dietary caffeine intake was 167 mg/days (95% CI 162-172 mg/days), of which coffee comprised 81%. Caffeine in the maternal diet and caffeine content in newborn hair correlated significantly (r = 0.50; p <0.001). Older, multiparous, overweight women, and smokers had the highest caffeine levels in the maternal diet, as well as in their newborn babies' hair. Conclusion Caffeine exposure, estimated from newborn hair samples, reflects maternal third trimester dietary caffeine intake and introduces a new method to assess fetal cumulative caffeine exposure. Further studies to evaluate the effects of caffeine exposure on both perinatal and postnatal outcomes are warranted, since over 40% of pregnant women consume caffeine more than the current suggested recommendations (European Food Safety Association, EFSA recommendations).Peer reviewe

Evaluating atmospheric methane inversion model results for Pallas, northern Finland

A state-of-the-art inverse model, CarbonTracker Data Assimilation Shell (CTDAS), was used to optimize estimates of methane (CH4) surface fluxes using atmospheric observations of CH4 as a constraint. The model consists of the latest version of the TM5 atmospheric chemistry-transport model and an ensemble Kalman filter based data assimilation system. The model was constrained by atmospheric methane surface concentrations, obtained from the World Data Centre for Greenhouse Gases (WDCGG). Prior methane emissions were specified for five sources: biosphere, anthropogenic, fire, termites and ocean, of which bio-sphere and anthropogenic emissions were optimized. Atmospheric CH 4 mole fractions for 2007 from northern Finland calculated from prior and optimized emissions were compared with observations. It was found that the root mean squared errors of the posterior esti - mates were more than halved. Furthermore, inclusion of NOAA observations of CH 4 from weekly discrete air samples collected at Pallas improved agreement between posterior CH 4 mole fraction estimates and continuous observations, and resulted in reducing optimized biosphere emissions and their uncertainties in northern Finland

Vihreä biotalous : 100-vuotiaan Suomen hyvinvoinnin ja kilpailukyvyn perusta

201