වර්තමාන ලෝකයේ කෘෂිකර්මාන්තය ඉතා සංකීර්ණ අභියෝග රැසකට මුහුණ දෙමින් සිටී. ආහාර සුරක්ෂිතතාව, ජෛව විවිධත්ව හානිය, ස්වභාවික සම්පත් ක්ෂය වීම, පාරිසරික දූෂණය සහ දේශගුණික විපර්යාසවල බලපෑම් ඒ අතර ප්රධාන වේ. මෙම ගැටලු විසඳීම සඳහා විද්යාත්මක පර්යේෂණ රාශියක් සිදු වුවද, එම පර්යේෂණවලින් ලැබෙන දැනුම ප්රායෝගික කෘෂිකාර්මික භාවිතයන් බවට පත්වීමේ ක්රියාවලිය ඉතා අකාර්යක්ෂම මට්ටමක පවතී. පර්යේෂණ සහ නවෝත්පාදන අතර පවතින මෙම පරතරය, තිරසාර සහ ඔරොත්තු දීමේ හැකියාව ඇති කෘෂිකාර්මික පද්ධති කරා යන ගමනට විශාල බාධාවක් වී ඇත.
මෙම අභියෝගය ජය ගැනීම සඳහා, විද්යාඥයින් පිරිසක් විසින් ප්රධාන කුළුණු දෙකක් මත පදනම් වූ නව ප්රවේශයක් යෝජනා කර ඇත: (1) පරිපූර්ණ, ස්වයංක්රීය පර්යේෂණ වේදිකා සංවර්ධනය කිරීම සහ (2) ඒවා කෘෂිකාර්මික පරිවර්තනය සඳහා වන නව-නිර්මාණ ප්රවේශයන් සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීම5. මෙම ලිපියෙන් අප ගවේෂණය කරන්නේ එම නව දැක්මයි.
කණුව 1: ස්වයංක්රීය පර්යේෂණ වේදිකා (Automated Experimental Platforms) යනු කුමක්ද?
සාම්ප්රදායික කෘෂිකාර්මික පර්යේෂණ ක්රමවේදයන් බොහෝ විට පසෙහි පෝෂක ගතිකය, හරිතාගාර වායු විමෝචනය හෝ බෝග වර්ධනය වැනි එක් එක් අංශය වෙන වෙනම ඇගයීමට ලක් කරයි. එහෙත්, ඉඩම් කළමනාකරණය සහ දේශගුණික විපර්යාසවලට ප්රතිචාර දැක්වීම වැනි සංකීර්ණ ක්රියාවලි අවබෝධ කර ගැනීමට පද්ධතියක් ලෙස සියලු අංශ දෙස බැලීම අත්යවශ්ය වේ.
ස්වයංක්රීය පර්යේෂණ වේදිකාවක් යනු කෘෂි-පරිසර පද්ධති පිළිබඳ පරිපූර්ණ අවබෝධයක් ලබා ගැනීම සඳහා ඒකාබද්ධ කරන ලද උපාංග සහ මෘදුකාංග රාමුවකි. මෙයට දේශගුණික, පාරිසරික, ජෛව රසායනික සහ ජල විද්යාත්මක පරාමිතීන් මැනීම සඳහා වූ විවිධ මෙවලම් ඇතුළත් වන අතර, එම දත්ත ස්වයංක්රීයව ගබඩා කිරීමට, විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ දෘශ්යමාන කිරීමට මෘදුකාංග ද ඇතුළත් වේ9. සාම්ප්රදායික දීර්ඝ කාලීන පර්යේෂණ මෙන් නොව, මෙම වේදිකා නම්යශීලී වන අතර, නිශ්චිත පර්යේෂණ අවශ්යතා සඳහා අනුවර්තනය කළ හැකිය.
“AgroFlux”: කදිම උදාහරණයක්
මෙවැනි වේදිකාවකට එක් උදාහරණයක් ලෙස “AgroFlux” පද්ධතිය හැඳින්විය හැකිය. එහි වත්මන් ක්රමය තුළ, පත්රයක මට්ටමේ සිට සම්පූර්ණ කෘෂි-පරිසර පද්ධතිය සහ භූ දර්ශනය දක්වා විවිධ පරිමාණයන්හි ක්රියාවලි නිරීක්ෂණය කිරීමට අවශ්ය තාක්ෂණික ක්රම රාශියක් අන්තර්ගත වේ.
“AgroFlux” වේදිකාවේ ප්රධාන අංග කිහිපයක් පහත දැක්වේ:
- ස්වයංක්රීය දොඹකර පද්ධතිය (FluxCrane): මෙම රොබෝ පද්ධතිය මගින් ඉහළ විභේදනයකින් යුතුව බෝග වර්ධනය, පීඩන දර්ශක සහ ජලය හා පදාර්ථ ප්රවාහයන් නිරීක්ෂණය කළ හැකිය.
- නියමුවන් රහිත ගුවන් යානා (UAV) පද්ධති: ඩ්රෝන යානා මත පදනම් වූ දුරස්ථ සංවේදනය මගින් දත්ත ඉහළ පරිමාණයකට ගෙනයාම (upscaling) සඳහා යොදා ගනී.
- නම්යශීලී යටිතල පහසුකම් (SensorWeb): අඩු වියදම් මිනුම් යටිතල පහසුකම් සහ සංවේදක ජාලයක් මගින් දුරස්ථ ප්රදේශවල පවා දත්ත රැස්කිරීමට අවස්ථාව සලසයි.
- ස්ථානීය ස්ථායී සමස්ථානික නිරීක්ෂණ ජාල (IsoFlux): පස-ශාක-වායුගෝලය අතර සිදුවන ක්රියාවලි සහ සංඥා හඳුනාගැනීම සඳහා යොදා ගැනේ.
- ක්ෂුද්ර/මෙසොකොසම් පර්යේෂණ: පස-ශාක-වායුගෝල අතුරුමුහුණතේ සිදුවන ක්රියාවලි, පර්යේෂණාගාර මට්ටමින් තීරණය කිරීමට උපකාරී වේ.
මෙම වේදිකාවල තවත් තීරණාත්මක අංගයක් වන්නේ ආකෘති නිර්මාණයයි (modelling). නියඟයක් අතරතුර ශාක මුල් මගින් ජලය උරාගන්නා ආකාරය වැනි ඉහළ විභේදන දත්ත, ක්රියාවලි-පදනම් වූ ආකෘති වැඩි දියුණු කිරීමට සහ ඒවායේ අනාවැකි වඩාත් නිවැරදි කිරීමට ඉවහල් වේ.
කණුව 2: “ජීවමාන විද්යාගාර” (Living Labs) සහ එහි බලය
කෘෂිකර්මාන්තය තිරසාර ලෙස පරිවර්තනය කිරීමට විද්යාත්මක අවබෝධය පමණක් ප්රමාණවත් නොවේ. නවෝත්පාදන අනුවර්තනය කිරීම සඳහා පාර්ශ්වකරුවන්ගේ සක්රීය දායකත්වය ද අත්යවශ්ය වේ. “ජීවමාන විද්යාගාර” යනු මෙම නව-නිර්මාණ නවෝත්පාදන පෝෂණය කිරීම සඳහා බිහි වූ ඉතා සාර්ථක රාමුවකි.
සරලව කිවහොත්, ජීවමාන විද්යාගාරයක් යනු “පුළුල් පරාසයක ක්රියාකාරීන් සමඟ සැබෑ ජීවිතයේ පසුබිම් තුළ පර්යේෂණ සඳහා සහාය වීමේ ප්රවේශයක් මෙන්ම වේදිකාවක්” ලෙස හැඳින්විය හැකිය. මෙහිදී පර්යේෂකයන්, ගොවීන්, ප්රතිපත්ති සම්පාදකයින්, කර්මාන්ත නියෝජිතයින් සහ සිවිල් සමාජය ඇතුළු සියලුම පාර්ශ්වකරුවන් එකට එක්ව නවෝත්පාදන නිර්මාණය කිරීමට සහ පරීක්ෂා කිරීමට කටයුතු කරයි.
සහජීවනය: වේදිකා සහ විද්යාගාර ඒකාබද්ධ කිරීම
මෙම ප්රවේශයේ හරය වන්නේ ස්වයංක්රීය පර්යේෂණ වේදිකා සහ ජීවමාන විද්යාගාර එකිනෙක ඒකාබද්ධ කිරීමයි.
- පර්යේෂණ වේදිකා මගින් පාලිත නමුත් යථාර්ථවාදී තත්ත්වයන් යටතේ උසස් තත්ත්වයේ දත්ත ජනනය කර, හේතු-ඵල සම්බන්ධතා පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දෙයි.
- ජීවමාන විද්යාගාර, ගොවීන් සහ අනෙකුත් පාර්ශ්වකරුවන් සහභාගී කරවා ගනිමින් සමාජ-සංස්කෘතික, ආර්ථික සහ කෘෂි-පාරිසරික විවිධත්වය ග්රහණය කර ගනී.
මෙම සංයෝජනය මගින් බහුවිධ දැනුම් හුවමාරුවක් නිර්මාණය වේ. විද්යාත්මක සොයාගැනීම් සැබෑ ලෝකයේ ඵලදායී ලෙස යොදා ගැනෙන අතර, ප්රායෝගිකව මුහුණ දෙන අභියෝග මගින් පර්යේෂණ ප්රමුඛතා නැවත සකස් කිරීමට මග පෙන්වයි. මෙම ඒකාබද්ධ කිරීම, දැනුම හුවමාරුවේදී ඇතිවන බාධක අඩු කරන අතර, විද්යාඥයින්ට වත්මන් කෘෂිකාර්මික අභියෝගවලට කාර්යක්ෂමව විසඳුම් සෙවීමට උපකාරී වේ.
අභියෝග සහ ඉදිරි මාවත
මෙම ප්රවේශය ඉතා සාර්ථක වුවද, එහි අභියෝග ද නැතුවා නොවේ. විශේෂයෙන්ම සමානාත්මතාවය සහ දත්ත පාලනය සම්බන්ධ සමාජ-දේශපාලනික අභියෝග මතු විය හැකිය.
බොහෝ විට මෙවැනි තාක්ෂණික නවෝත්පාදන, සාම්ප්රදායික, මහා පරිමාණ ගොවිපළවල් සඳහා සකස් වී ඇති අතර, කුඩා පරිමාණ, විවිධාංගීකරණය වූ සහ කෘෂි-පාරිසරික ගොවිපළවල් නොසලකා හැරීමේ අවදානමක් පවතී. එමෙන්ම, දත්ත හිමිකාරිත්වය, පෞද්ගලිකත්වය සහ පාලනය පිළිබඳ ගැටලු, විශේෂයෙන්ම ආයතනික සහාය අඩු ගොවීන් සඳහා තවමත් නොවිසඳී පවතී.
මෙම නවෝත්පාදන සියල්ලන්ම ඇතුළත් කරගන්නා ඒවා බවට පත් කිරීම සඳහා, ආන්තික කණ්ඩායම් සහ ළඟා වීමට අපහසු පාර්ශ්වකරුවන් සක්රීයව සම්බන්ධ කර ගැනීම අත්යවශ්ය වේ33. තවද, මෙම සහයෝගීතා ජාල සඳහා රජයන් සහ ආයතන විසින් තිරසාර අරමුදල්, ප්රදාන සහ පිළිගැනීමක් ලබා දෙමින් දීර්ඝ කාලීන කැපවීමක් ප්රදර්ශනය කළ යුතුය.
නිගමනය
ස්වයංක්රීය පර්යේෂණ වේදිකා සහ ජීවමාන විද්යාගාර ඒකාබද්ධ කිරීම, තිරසාර කෘෂිකර්මාන්තය කරා යන පරිවර්තනය වේගවත් කිරීම සඳහා වූ වැදගත් අතුරුමුහුණතක් නිර්මාණය කරයි. මෙම-නිර්මාණය සහ පුනරාවර්තන ප්රතිපෝෂණ (iterative feedback) තුළින්, පරීක්ෂා කරන ලද නවෝත්පාදන වේගයෙන් ප්රායෝගික භාවිතයට ගැනීමට මෙමගින් අවස්ථාව සැලසේ. අනාගත පරපුර සඳහා වඩාත් ඔරොත්තු දීමේ හැකියාව ඇති සහ තිරසාර කෘෂිකාර්මික අනාගතයක් ගොඩනැගීමේදී, තාක්ෂණය සහ මානව සහයෝගීතාවය එකට අත්වැල් බැඳගත යුතු බව මෙම ප්රවේශය මනාව පෙන්වා දෙයි.
තතු 
ප්රතිචාරයක් ලබාදෙන්න