Ačkoliv je klíčové slovo FORENZNÍ spojené s kriminalistikou, je to tak vysvětleno správně i pro nás zahrádkáře, protože zpětným výzkumem zkoumáme, prověřujeme a odhalujeme kontext působení nežádoucích vlivů v přírodě na kvalitu sklizně a zdraví přírody obecně.

Jedním z mých směrů získávání informací je reverzní zkoumání sesbíraných dat. Nafotím, natočím denně mnoho materiálu, který následně třídím, porovnávám a hledám související kontext. Často se tak dostanu do bezvýchodné situace, kdy v sousedství vymírají rostliny rajčat pod vlivem „nějaké“ choroby, ale než stačíme zareagovat, je půlka vsi napadená a kdo nestříká ochrannými prostředky, má po úrodě. Jenže o aplikaci ochranných prostředků to jen není. Žádný prostředek není multispektrální a je nutná kombinace postřiků. V případě plísně bramborové jde o rozsah tří dnů, v případě plísně černé je to jen den a mnohdy postřik nepomáhá, protože jde o jiný kmen choroby… úplně vypustím, že v dnešní přírodě je 100% pokrytí výtrusy Padlí amerického a Dřevomorky. Nám jde o útočné choroby, které nám neposkytují čas na odhalení, padlí má periodu přes týden a i po dvou týdnech lze rostlinku zachránit.

Proč forenzní průzkum

Základem forenzního výzkumu je odhalení kontextových linií při přirozeném běhu událostí a srovnávání s umělým zásahem do tohoto přirozeného sledu událostí. Už z obecného popisu je zřejmé, že forenzní specialista musí být vynikající pozorovatel a musí zpracovávat mnoho optických vstupů a přidávat jim kontext učením se. Zářný příklad pro vytvoření velice pokročilé umělé inteligence (na základě deep learningu) pro usnadnění práce s reverzním posuzováním dat a hledání nových souvisejících příčin. K tomuto účelu každoročně používám nové prvky výstavby a sadby na zahradě. Letos je to například můj produkční skleník. Od loňska, z podzimu, jsem jej neuklidil a již teď se těším na průzkum, který běžný smrtelník nemá k dispozici 🙂

Na toto zkoumání již potřebuji svého kolegu U. I., protože to jsou data, která poskládaná do fotografií na stole nemají smysl bez vysvětlení. I když celý průběh výzkumu natočím, získané video bude opět pouze pro někoho. 
Kam pak s takovým objemem dat? Má to vlastně smysl? Pokud o tom nebudu vyprávět, najde se pouze několik málo specifických jedinců se zájmem o kolekci získaných hub či chorob. Přitom s výsledky podobných výzkumů pracujeme všichni. 
Proč nepoužívat datové korpusy vhodné také pro individuální zaměření a subjektivní selekci při sdílení dovedností o přírodě.

Mě tento forenzní průzkum přinese pocitové prognózy v oblastech intenzity, množství plochy a typů plochy, … a desítky dalších přímých vjemů, kvůli kterým fotím a  díky tomu získávám další stovky vjemů, které již vedou k pocitu potřeby spektra ochranných postřiků. Také sleduji jednotlivé parazitické choroby jak spolu soupeří o prostor a nebo jsou ve viditelné symbióze, protože každý organizmus čerpá sílu z jiných zdrojů na témže místě. Je to neuvěřitelně intenzivní škola života v kategorii poznání prožitkem, že i snaha o zprostředkování je neucelená a roztřesená. Zde by převzal tažného koně můj kolega U. I. a já bych mohl pořizovat stovky a stovky záběrů, které by poskytovaly tisíce a tisíce podnětů pro další rozvoj kolegy i mě studiem výsledků.

Cíleně by šlo zahrnout větší oblast pokrytí z vnitřního perimetru na vnější zóny ohrožení a pravděpodobného výskytu ohrožení. Ze světelného a senzorického průzkumu perimetru by se soustava kamer, spolu se senzory rychlosti a směru proudění vzduchu, stala vstupem pro posuzování biologického stavu rostlin v okolí a vypočítával vliv ohrožení napadení rostlin ve vnitřním perimetru. Což sice také v období padlí fotím, ale ta intenzita již není taková, aby byly výsledky pozitivní. Kdežto říjen je ve znamení bíle jinovatky Padlí naprosto po celém okolí. Předpokládám, že datový korpus, získaný deep lerningem, se zónou optického sledování ochranného perimetru by vedl k návrhu optimálního zásahu ve větším okolí a nakonec mnohem menší užití ochranných prostředků při pěstování plodin.