Free tools
Free tools

RMS RiskFree Network Module – Agro Advanced

Το RMS RiskFree Network, Module του λογισμικού Agro Advanced, αποτελεί ελληνική καινοτομία της FoodCare AgroData, σχεδιασμένη για να ανταποκρίνεται στις αυστηρές απαιτήσεις του GLOBALG.A.P. RMS και του AGRO 2 για ανάλυση ρίσκων υπολειμμάτων φυτοπροστατευτικών προϊόντων.

Τι ΔΕΝ είναι το RiskFree Network

Το RiskFree Network δεν υιοθετεί σημειακά μοντέλα πρόγνωσης υπολειμμάτων.
Η επιλογή αυτή έγινε συνειδητά, καθώς η διεθνής βιβλιογραφία έχει τεκμηριώσει ότι τα point prediction models αντιμετωπίζουν σοβαρές προκλήσεις αξιοπιστίας λόγω:

  • Variability Factor (VF = 3, Codex/FAO/WHO): ένα μεμονωμένο δείγμα μπορεί να εμφανίσει έως και 300% υψηλότερη συγκέντρωση υπολειμμάτων από τον μέσο όρο της ίδιας παρτίδας.

  • Measurement Uncertainty (Βάση SANTE/11312/2021 όταν δεν τεκμηριώνεται διαφορετικά από το εργαστήριο, εφαρμόζεται τυπικά ±50%): κάθε αναλυτική μέτρηση συνοδεύεται από σημαντικό εύρος αβεβαιότητας, που πρέπει να λαμβάνεται υπόψη για αποφάσεις συμμόρφωσης.

  • Μεμονωμένα υψηλές τιμές (outliers) παρατηρούνται ακόμη και σε δειγματοληψίες βάσει του Reg. (EU) 2017/625.

Για τους παραπάνω λόγους, το RiskFree Network δεν επιχειρεί να δώσει μια «μονοσήμαντη πρόβλεψη», αλλά εστιάζει στην ανάλυση τάσεων (trend analysis) και στη δημιουργία risk profiles που προσομοιώνουν καλύτερα την δυναμική και πολυπαραγοντική συμπεριφορά των δραστικών ουσιών στο χωράφι.

Τι ΕΙΝΑΙ το RiskFree Network

Η FoodCare επέλεξε να μετατρέψει το RiskFree Network σε σύστημα ανάλυσης τάσεων αποδόμησης (Trend Analysis).

Με χρήση Cluster Analysis και Multivariate Correlation Matrices με ομαδοποίηση παραμέτρων (θερμοκρασία, ηλιακή ακτινοβολία, στάδιο φυτού, μέθοδος εφαρμογής, τύπος εδάφους κ.ά.) δημιουργεί:

  • Καμπύλες αποδόμησης δραστικών ουσιών, που απεικονίζουν την τάση διάσπασης ανά προφίλ εφαρμογής.

  • Συγκριτική αξιολόγηση σκευασμάτων, ώστε οι Γεωπόνοι να επιλέγουν αυτά με την καλύτερη τάση αποδόμησης για κάθε αγορά-στόχο.

  • Risk-Based εργαλεία συμμόρφωσης, απόλυτα εναρμονισμένα με GLOBALG.A.P. RMS και AGRO 2.

A.I Based σύστημα

Επιπλέον, το σύστημα είναι A.I. based, αξιοποιώντας το API v5 του ChatGPT για να πραγματοποιεί on-the-fly στατιστική επεξεργασία των δεδομένων. Η ανάλυση υλοποιείται με συνδυασμό Cluster Analysis και Multivariate Correlation Matrices, ώστε να απομονώνεται κάθε φορά η κρίσιμη παράμετρος του προφίλ εφαρμογής (π.χ. θερμοκρασία, ηλιακή ακτινοβολία, τύπος εδάφους, στάδιο φυτού, μέθοδος εφαρμογής, χρόνος μεταξύ εφαρμογών). Με αυτό τον τρόπο το RiskFree μπορεί να αναγνωρίζει ποιος παράγοντας έχει τη μεγαλύτερη βαρύτητα στη συμπεριφορά αποδόμησης μιας δραστικής ουσίας.

Η διαδικασία είναι πλήρως δυναμική και με αυτόματη παραμετρική προσαρμογή: το σύστημα εκτελεί την ανάλυση κάθε φορά που εισάγονται νέα δεδομένα, χωρίς να απαιτείται προγενέστερη στατική μοντελοποίηση. Έτσι, παράγονται προσαρμοσμένα risk profiles για κάθε συνδυασμό καλλιέργειας – σκευάσματος – περιβαλλοντικών συνθηκών. Παράλληλα, η ενσωμάτωση με τις βάσεις δεδομένων MRLs και εγκρίσεων που παρέχουν τόσο το PestUpdater όσο και το MRL-WatchDog επιτρέπει στον αλγόριθμο να σταθμίζει τα trends σε σχέση με τα όρια κάθε αγοράς — είτε αυτά είναι τα ευρωπαϊκά MRLs είτε τα αυστηρότερα, μειωμένα όρια υπολειμμάτων που επιβάλλουν οι retailers.

Το αποτέλεσμα είναι ένα real-time decision support εργαλείο, το οποίο βασίζεται σε καμπύλες αποδόμησης και όχι σε μεμονωμένες τιμές. Έτσι δείχνει με σαφήνεια όχι μόνο αν ένα σκεύασμα αποδομείται γρηγορότερα ή βραδύτερα, αλλά και γιατί — ποιος παράγοντας αποτελεί τον «driver» του ρίσκου. Αυτό καθιστά το RiskFree ένα σύστημα αυτοβελτιούμενης A.I. ανάλυσης, που αναβαθμίζει συνεχώς την ακρίβεια και την αξία των αποτελεσμάτων του όσο εμπλουτίζεται η δεξαμενή δεδομένων.

Τι προσφέρει στον εξαγωγέα

  • Πιθανότητες ύπαρξης προβλημάτων: Μέσα από τα trends, το RiskFree δείχνει ποιοι παραγωγοί ή αγροτεμάχια έχουν υψηλότερη πιθανότητα να παρουσιάσουν υπολείμματα κοντά στα MRLs.

  • Στοχευμένες δειγματοληψίες: Αντί για τυχαίες επιλογές, ο εξαγωγέας ξέρει πού να εστιάσει, μειώνοντας το κόστος και αυξάνοντας την αξιοπιστία.

  • Εξαγωγική ασφάλεια: Το RiskFree μπορεί να προσαρμόζει τις αναλύσεις του ανάλογα με τις αυστηρότερες απαιτήσεις κάθε αγοράς (π.χ. Γερμανία, Ολλανδία).

  • Αυτοβελτιούμενο σύστημα: Όσο περισσότερα δεδομένα συλλέγονται, τόσο πιο χρήσιμα γίνονται τα trends.

Σύνδεση με άλλα εργαλεία της FoodCare

Το RiskFree Network λειτουργεί σε συνέργεια με:

  • MRL-WatchDog → για συνεχή παρακολούθηση των αλλαγών MRLs στην ΕΕ.

  • Pesticides_WatchDog → για έλεγχο εγκρίσεων δραστικών και συμμόρφωση ανά αγορά.

  • Agro Advanced Core → για πλήρη ψηφιακή καταγραφή εφαρμογών και δειγματοληψιών.

Μαζί συνθέτουν ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο Risk Management.

Το συμπέρασμα της FoodCare

Με πάνω από 16.500 επικυρωμένα δεδομένα αναλύσεων, η FoodCare απέδειξε στην πράξη ότι:

  • Τα μοντέλα σημειακής πρόγνωσης αντιμετωπίζουν σοβαρές προκλήσεις στο να υποστηρίξουν με ασφάλεια στρατηγικές αποφάσεις διάθεσης αγροτικών προϊόντων σε αγορές υψηλών σχετικών απαιτήσεων.

  • Η ανάλυση τάσεων με Cluster Analysis και Multivariate Correlation Matrices αποτελούν εξαιρετικό εργαλείο για να υποστηριχθεί το RiskFree Network ως Trend Based Risk analysis εργαλείο.

  • Το RiskFree Network αποτελεί συμβατό με τα πρότυπα πιστοποίησης σύστημα RMS.

Η απόφαση της FoodCare να λειτουργήσει το RiskFree ως σύστημα ανάλυσης τάσεων αποδόμησης το καθιστά σήμερα ένα από τα ισχυρότερα Risk-Based εργαλεία για την υπολειμματικότητα των φυτοπροστατευτικών προϊόντων στην Ελλάδα.

Το Agro Advanced και τα Modules του

Hint: Γιατί τα σημειακά εργαλεία πρόγνωσης υπολειμμάτων αντιμετωπίζουν προκλήσεις αξιοπιστίας;

Η ιδέα μιας «μονοσήμαντης πρόγνωσης» για τα υπολείμματα φυτοπροστατευτικών προϊόντων φαίνεται πρακτική και απλή. Στην πράξη όμως, τόσο η επιστημονική βιβλιογραφία όσο και η καθημερινή εμπειρία δείχνουν ότι η αξιοπιστία της είναι περιορισμένη από συγκεκριμένους παράγοντες:

 

  • Παραλλακτικότητα (VF = 3): Δύο δείγματα από το ίδιο αγροτεμάχιο μπορεί να εμφανίσουν διαφορά έως και 300% στα επίπεδα υπολειμμάτων, εξαιτίας φυσικών διαφοροποιήσεων (έκθεση στον ήλιο, στάδιο καρπού, ανομοιομορφία εφαρμογής).

  • Αβεβαιότητα μέτρησης (MU ≈ ±50%): Το έγγραφο SANTE/11312/2021 ορίζει ότι, όταν δεν υπάρχει ειδική τεκμηρίωση από το εργαστήριο, εφαρμόζεται διευρυμένη αβεβαιότητα ±50% (k=2). Έτσι, μια μέτρηση 0,20 mg/kg μπορεί να αντιστοιχεί πρακτικά σε εύρος 0,10–0,30 mg/kg.

  • Μεμονωμένα υψηλές τιμές (outliers): Στις επίσημες δειγματοληψίες (Reg. (EU) 2017/625) παρατηρούνται δείγματα με υπολείμματα πολύ υψηλότερα από τον μέσο όρο. Δεν πρόκειται για σφάλμα, αλλά για φυσική εκδήλωση της παραλλακτικότητας.

Πρακτικές της αγοράς που αυξάνουν τις προκλήσεις:

  • Δειγματοληψία από τους λιανέμπορους: Οι μεγάλοι retailers συνήθως δεν λαβάνουν δείγματα στο χωράφι μειώνοντας την παραλλακτικότητα, αλλά από παλέτες έτοιμων συσκευασμένων προϊόντων, με μικρές ποσότητες που συνήθως δεν είναι αντιπροσωπευτικές. Αυτή η πρακτική μειώνει ακόμη περισσότερο την παραλλακτικότητα και αυξάνει την πιθανότητα απόκλισης.

  • Μειωμένα εμπορικά όρια (Retailer MRLs): Πέρα από τα νομοθετικά MRLs, πολλές αλυσίδες λιανικής εφαρμόζουν αυστηρότερα δικά τους όρια, συνήθως στο 33–50% του κανονιστικού MRL. Αυτό σημαίνει ότι ακόμη και νόμιμα προϊόντα μπορεί να απορριφθούν σε επίπεδο αγοράς, αυξάνοντας περαιτέρω τις προκλήσεις αξιοπιστίας για κάθε σημειακό μοντέλο πρόγνωσης.

Συμπέρασμα: Όταν οι λιανέμποροι απαιτούν συμμόρφωση σε επίπεδα που φτάνουν μόλις το 33–50% του MRL, τα σημειακά μοντέλα πρόγνωσης αντιμετωπίζουν ακόμα σημαντικότερες προκλήσεις αξιοπιστίας.