Gre za aplikacijo, ki zazna primarna bolezenjska znamenja na določeni rastlini in predlaga ustrezne varstvene ukrepe. To aplikacijo lahko uporabnik uporabi tudi kot pomoč pri prepoznavanju povzročiteljev rastlinskih bolezni/simptomov, ki so vidni na fotografiji. AI Agrix Tech aplikacijo je mogoče vdelati v aplikacije/projekte tretjih oseb.
Cropify je identifikator povročiteljev rastlinskih bolezni. Deluje tako, da uporabnik naloži sliko rastline (paradižnika, krompirja) in program mu poda predloge o morebitnem povzročitelju bolezni, ki rastlino prizadane. Program nudi tudi osnove o varstvu: Uporabnikom predstavi določena sredstva s praktičnimi video razlagami.
Oprema Farmwave uporablja umetno inteligenco, ki se bazira na vizualnih lastnostih in podobah. Takšna tehnologija daje opremi dodano vrednost. Strojno opremo Farmwave je mogoče namestiti na sprednjo in zadnjo stran kmetijskih strojev. S slednjo lahko uporabnik zajame in geografsko označi sliko na vsakih 5 sekund. Na primer, strojno opremo Farmware je mogoče namestiti na razpršilec in ga soočasno ob nanosu sredstev uporabljati tudi za snemanje slik, ki pomagajo pri: identifikaciji škodljivcev in povzročiteljev bolezni; določanju števila rastlin; stopnji rasti posevka; odkrivanje plevela; % natančnost nanosa sredstva; zmogljivost šob, itd.
Naprava zbira delce iz zraka, kot so spore gliv. Po vnaprej določenem obdobju vzorčenja se vzorec premakne skozi vrsto različnih procesov, kar instrumentu omogoča, da zazna količino spor ciljne vrste. To lahko opravimo tako, da spore odpremo na pol/jih zdrobimo, saj se le na tak način sprosti DNK, ki je v notranjosti. Podvzorec porušenih spor se nato prenese v epruveto s posušenimi reagenti. Sledi DNK-specifičen test, s katerim se odkrije DNK določenega patogena.
Pocket Diagnostic testi so zasnovani tako, da dajejo pridelovalcem, svetovalcem in inšpektorjem informacije o zdravju rastlin, kjer in kadar je to potrebno (tudi ob uporabi na terenu). Prisotnost bolezni je mogoče potrditi v samo nekaj minutah kjer koli, ali v rastlinjaku, na polju ali dobavni verigi. Za testiranje rastlin na terenu je vse potrebno vključeno v paket. Edinstvena metoda priprave vzorca, saj vsebuje steklenico in kroglico, kar pomeni, da je pred izvedbo testa potrebnih le 20-30 sekund stresanja. Za odkrivanje bolezni se pri rastlinah uporabljajo naprave s stranskim tokom.
Model in podpora pri odločanju za nadzor in poročanje o tveganju okužb s Peronosporo na čebuli. Nemška platforma, ki jo gosti ISIP.
Aplikacija Plant Health vključuje nabor orodij, ki omogočajo optimizacijo varstva rastlin in posledično pridelave kmetijskih rastlin (spremljanje pojava povzročiteljev bolezni, škodljivcev in delo povezano s FFS). Eno od razpoložljivih orodij je namenjeno ustvarjanju modelov napovedovanja pojava povzročiteljev bolezni in škodljivcev. Modeli se bazirajo tudi glede na različno vrsto pridelovane kmetijske rastline. Obstaja že več modelov, razvitih za specifične vrste sadnega drevja (jablana, hruška, oljka, itd.) ter tudi vinsko trto. Modeli temeljijo na akademskih študijah in znanstvenih člankih. Dostopni so v kateri koli državi. Večinoma se zanašajo na vremenske razmere. Po nastavitvi osnovnih parametrov posevka, nakažejo trenutno ter prihodnje tveganje za pojav nekaterih povzročiteljev bolezni in škodljivcev ter sprožijo opozorila, če je tveganje visoko. Aplikacija Plant Health je samo eno od orodij v večjem sistemu upravljanja s posevki.
Digitalni mikroskopi Dino-Lite nudijo zmogljivo, prenosno in funkcionalno rešitev za delo z mikroskopom pri različnih povečavah, tudi pri 900 kratni, ter hkratni ločljivosti 5 milijonov megapikslov. S takšnim tipom mikroskopov lahko kmetje in strokovnjaki hitro in učinkovito prepoznajo škodljive žuželčje vrste in pravočasno sprejmejo prave ukrepe.
Pats je podjetje, ki se ukvarja z proizvodnjo in zasnovo dronov, katerih namen je zatiranje letečih škodljivih žuželk zaprtih/pokritih prostorih. Gre za nov pristop zatiranja, ki je okolju prijaznejši in uspešno nadzira nezaželene škodljivce. Gre za drone, ki spominjajo na netopirje, saj so tako oblikovani. Delujejo samostojno, izvajajo tudi nadzor nad pojavom večjega števila nezaželenih vrst. Droni selektivno odstranjujejo škodljive žuželke in s tem pripomorejo k ohranjanju ekološkega ravnovesja v ekosistemu rastlinjaka. Sistem uporabe Pats dronov je bolj trajnosten, saj se ne zanaša toliko na uporabo FFS.
Ta tehnologija matrike DNK, ki temelji na analitičnem orodju, lahko zagotovi kvantitativno identifikacijo za več kot 150 različnih vrst glivičnih in bakterijskih povzročiteljev bolezni, izbranih glede na pomen za vrtnarsko pridelavo . Vsako mikromrežje omogoča določevanje 8 faktorjev (značilnosti). Na voljo je komplet za vzorčenje, ki je enostaven za uporabo za odvzem vzorcev s strani laikov. Kmetje bodo vzorce lahko vzeli sami. Vzorci se pošljejo v laboratorij, kjer povzročitelje bolezni odkrijejo s tehnologijo DNK mikromrežij. Zagotovljeno spletno orodje za podporo končnim uporabnikom (kmetom, agronomom v zadrugah, svetovalcem) pri odločanju o zatiranju škodljivcev, vzpostavljanju ne le zbiranja vzorcev, temveč tudi interpretaciji podatkov VegAlert, kar kmetom omogoča izboljšanje znanja o razširjenosti povzročiteljev bolezni.
