Kunstig intelligens i landbruget: Brug af moderne kunstig intelligens til at løse traditionelle landbrugsproblemer

Oversigt

• Landbrugets livscyklus

• Udfordringer i landbruget med traditionelle landbrugsteknikker.

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens er baseret på princippet om, at menneskelig intelligens kan defineres på en måde, så en maskine nemt kan efterligne den og udføre opgaver, fra de enkleste til dem, der er endnu mere komplekse. Målene for kunstig intelligens omfatter læring, ræsonnement og perception.

"Vi er ved begyndelsen af ​​en guldalder for kunstig intelligens. Nylige fremskridt har allerede ført til opfindelser, der tidligere levede i science fiction-riget - og vi har kun ridset overfladen af, hvad der er muligt."
– JEFF BEZOS, Amazon CEO

Nogle eksempler, synsgenkendelsessystemer på selvkørende biler, i anbefalingsmotorerne, der foreslår produkter, du måske kunne lide baseret på, hvad du købte tidligere, tale- og sproggenkendelse af Siri virtuelle assistent på Apple iPhone.

AI gør en enorm indflydelse på alle domæner af industrien. Enhver industri, der ønsker at automatisere bestemte job ved hjælp af intelligente maskiner.

Landbrug og landbrug er et af de ældste og vigtigste erhverv i verden. Det spiller en vigtig rolle i den økonomiske sektor. På verdensplan er landbruget en industri på 5 billioner dollars.

Den globale befolkning forventes at nå op på mere end ni milliarder i 2050, hvilket vil kræve en stigning i landbrugsproduktionen med 70% for at opfylde efterspørgslen. Efterhånden som verdensbefolkningen stiger, på grund af hvilket landvand og ressourcer bliver utilstrækkelige til at fortsætte efterspørgselsforsyningskæden. Så vi har brug for en smartere tilgang og bliver mere effektive omkring, hvordan vi dyrker og kan være mest produktive

I denne artikel vil jeg dække de udfordringer, som landmænd står over for ved at bruge traditionelle metoder til landbrug, og hvordan kunstig intelligens gør en revolution i landbruget ved at erstatte traditionelle metoder ved at bruge mere effektive metoder og hjælpe verden til at blive et bedre sted.

Landbrugets livscyklus

Vi kan opdele landbrugsprocessen i forskellige dele:

Klargøring af jord: Det er den indledende fase af landbruget, hvor landmænd forbereder jorden til at så frø. Denne proces involverer at bryde store jordklumper og fjerne snavs, såsom pinde, sten og rødder. Tilføj også gødning og organisk materiale afhænger af typen af ​​afgrøde for at skabe en ideel situation for afgrøder.

Såning af frø: Denne fase kræver, at man tager sig af afstanden mellem to frø, dybde til plantning af frø. På dette stadium spiller klimatiske forhold som temperatur, fugtighed og nedbør en vigtig rolle.

Tilsætning af gødning: At bevare jordens frugtbarhed er en vigtig faktor, så landmanden kan fortsætte med at dyrke nærende afgrøder og sunde afgrøder. Landmænd henvender sig til gødning, fordi disse stoffer indeholder plantenæringsstoffer som nitrogen, fosfor og kalium. Gødning er simpelthen plantede næringsstoffer, der påføres landbrugsmarker for at supplere de nødvendige elementer, der findes naturligt i jorden. Denne fase bestemmer også kvaliteten af ​​afgrøden

Vanding: Denne fase hjælper med at holde jorden fugtig og opretholde fugtigheden. Undervanding eller overvanding kan hæmme væksten af ​​afgrøder, og hvis det ikke gøres ordentligt, kan det føre til beskadigede afgrøder.

Beskyttelse mod ukrudt: Ukrudt er uønskede planter, der vokser i nærheden af ​​afgrøder eller ved grænsen til gårde. Ukrudtsbeskyttelse er vigtig at tage hensyn til, da ukrudt reducerer udbyttet, øger produktionsomkostningerne, forstyrrer høsten og sænker afgrødekvaliteten

Høst: Det er processen med at samle modne afgrøder fra markerne. Det kræver mange arbejdere til denne aktivitet, så dette er en arbejdskrævende aktivitet. Denne fase omfatter også håndtering efter høst, såsom rengøring, sortering, pakning og afkøling.

Opbevaring: Denne fase af efterhøstsystemet, hvor produkterne opbevares på en sådan måde, at der garanteres fødevaresikkerhed på anden måde end i perioder med landbrug. Det omfatter også pakning og transport af afgrøder.

Udfordringer for landmændene ved at bruge traditionelle landbrugsmetoder

Opremsning af generelle udfordringer, der findes på landbrugsområdet.

o I landbruget spiller klimatiske faktorer såsom nedbør, temperatur og luftfugtighed en vigtig rolle i landbrugets livscyklus. Stigende skovrydning og forurening resulterer i klimaændringer, så det er svært for landmænd at træffe beslutninger om at forberede jorden, så frø og høste.

o Hver afgrøde kræver specifik næring i jorden. Der kræves 3 hovednæringsstoffer nitrogen(N), fosfor(P) og kalium(K) i jorden. Mangel på næringsstoffer kan føre til dårlig kvalitet af afgrøder.

o Som vi kan se fra landbrugets livscyklus, spiller ukrudtsbeskyttelse en vigtig rolle. Hvis det ikke kontrolleres, kan det føre til en stigning i produktionsomkostningerne, og det absorberer også næringsstoffer fra jorden, hvilket kan forårsage ernæringsmangel i jorden.

Anvendelser af kunstig intelligens i landbruget

Industrien henvender sig til kunstig intelligens-teknologier for at hjælpe med at give sundere afgrøder, bekæmpe skadedyr, overvåge jord og vækstbetingelser, organisere data for landmænd, hjælpe med arbejdsbyrden og forbedre en bred vifte af landbrugsrelaterede opgaver i hele fødevareforsyningskæden .

Brug af vejrudsigt: Med ændringen i klimatiske forhold og stigende forurening er det svært for landmænd at bestemme det rigtige tidspunkt for såning af frø, med hjælp fra kunstig intelligens kan landmænd analysere vejrforhold ved at bruge vejrudsigter, som hjælper dem med at planlægge, hvilken type afgrøde der kan dyrkes og hvornår bør der sås frø.

Jord- og afgrødesundhedsovervågningssystem: Jordtype og ernæring af jord spiller en vigtig faktor for, hvilken type afgrøde der dyrkes og kvaliteten af ​​afgrøden. På grund af stigende, er skovrydning jordkvalitet forringet, og det er svært at bestemme kvaliteten af ​​jorden.

En tysk-baseret tech start-up PEAT har udviklet en AI-baseret applikation kaldet Plantix, der kan identificere næringsstofmangler i jorden, herunder planteskadedyr og sygdomme, hvorved landmænd også kan få en idé om at bruge gødning, som hjælper med at forbedre høstkvaliteten. Denne app bruger billedgenkendelsesbaseret teknologi. Landmanden kan tage billeder af planter ved hjælp af smartphones. Vi kan også se jordgendannelsesteknikker med tips og andre løsninger gennem korte videoer om denne applikation.

Tilsvarende er Trace Genomics en anden maskinlæringsbaseret virksomhed, der hjælper landmænd med at lave en jordbundsanalyse til landmænd. En sådan type app hjælper landmænd med at overvåge jordens og afgrødens sundhedsforhold og producere sunde afgrøder med et højere produktivitetsniveau.

Analyserer afgrødesundhed med droner: SkySqurrel Technologies har bragt drone-baserede Ariel-billedløsninger til overvågning af afgrødes sundhed. I denne teknik fanger dronen data fra felter og derefter overføres data via et USB-drev fra dronen til en computer og analyseres af eksperter.

Dette firma bruger algoritmer til at analysere de optagne billeder og levere en detaljeret rapport, der indeholder gårdens aktuelle helbred. Det hjælper landmanden med at identificere skadedyr og bakterier, hvilket hjælper landmænd til rettidig brug af skadedyrsbekæmpelse og andre metoder til at træffe de nødvendige handlinger

Præcisionslandbrug og prædiktiv analyse: AI-applikationer i landbruget har udviklet applikationer og værktøjer, som hjælper landmænd med unøjagtig og kontrolleret landbrug ved at give dem ordentlig vejledning til landmænd om vandforvaltning, sædskifte, rettidig høst, type afgrøde, der skal dyrkes, optimal plantning, skadedyrsangreb, ernæringshåndtering.

Mens man bruger maskinlæringsalgoritmerne i forbindelse med billeder taget af satellitter og droner, forudsiger AI-aktiverede teknologier vejrforhold, analyserer afgrødernes bæredygtighed og evaluerer gårde for tilstedeværelsen af ​​sygdomme eller skadedyr og dårlig planteernæring på gårde med data som temperatur, nedbør, vindhastighed og solstråling.

Landmænd uden forbindelse kan få AI-fordele lige nu med værktøjer så enkle som en SMS-aktiveret telefon og Sowing-appen. I mellemtiden kan landmænd med Wi-Fi-adgang bruge AI-applikationer til at få en løbende AI-tilpasset plan for deres jorder. Med sådanne IoT- og AI-drevne løsninger kan landmændene imødekomme verdens behov for øget fødevareproduktion og indtægter, der vokser bæredygtigt uden at udtømme dyrebare naturressourcer.

I fremtiden vil kunstig intelligens hjælpe landmænd med at udvikle sig til landbrugsteknologer ved at bruge data til at optimere udbyttet ned til individuelle rækker af planter

Landbrugsrobotik: AI-virksomheder udvikler robotter, der nemt kan udføre flere opgaver på landbrugsmarker. Denne type robot er trænet til at kontrollere ukrudt og høste afgrøder i et hurtigere tempo med større volumener sammenlignet med mennesker.

Disse typer robotter er uddannet til at kontrollere kvaliteten af ​​afgrøder og opdage ukrudt med plukning og pakning af afgrøder på samme tid. Disse robotter er også i stand til at kæmpe med udfordringer, som landbrugets tvangsarbejde står over for.

AI-aktiveret system til at opdage skadedyr: Skadedyr er en af ​​bøndernes værste fjender, som skader afgrøder.

AI-systemer bruger satellitbilleder og sammenligner dem med historiske data ved hjælp af AI-algoritmer og registrerer, at hvis et insekt er landet, og hvilken type insekt er landet som græshoppe, græshoppe osv. Og sender advarsler til landmænd til deres smartphones, så landmændene kan tage nødvendige forholdsregler og brug påkrævet skadedyrsbekæmpelse, således hjælper AI landmænd med at bekæmpe skadedyr.

Konklusion

Kunstig intelligens i landbruget hjælper ikke kun landmænd med at automatisere deres landbrug, men skifter også til præcis dyrkning for højere afgrødeudbytte og bedre kvalitet, mens der bruges færre ressourcer.

Virksomheder, der er involveret i at forbedre maskinlæring eller kunstig intelligens-baserede produkter eller tjenester som træningsdata til landbrug, droner og automatiseret maskinfremstilling, vil få teknologiske fremskridt i fremtiden, vil levere mere nyttige applikationer til denne sektor, der hjælper verden med at håndtere fødevareproduktionsspørgsmål for den voksende befolkning.

Kilde: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/