Τεχνητή νοημοσύνη στη γεωργία: χρήση σύγχρονης τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση παραδοσιακών αγροτικών προβλημάτων

Επισκόπηση

• Κύκλος ζωής της γεωργίας

• Προκλήσεις που αντιμετωπίζονται στη Γεωργία με παραδοσιακές γεωργικές τεχνικές.

Τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται στην αρχή ότι η ανθρώπινη νοημοσύνη μπορεί να οριστεί με τρόπο που μια μηχανή μπορεί να την μιμείται εύκολα και να εκτελεί εργασίες, από τις πιο απλές έως εκείνες που είναι ακόμη πιο περίπλοκες. Οι στόχοι της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τη μάθηση, τη συλλογιστική και την αντίληψη.

«Είμαστε στην αρχή μιας χρυσής εποχής της AI. Οι πρόσφατες εξελίξεις έχουν ήδη οδηγήσει σε εφεύρεση που ζούσε στο παρελθόν στον χώρο της επιστημονικής φαντασίας - και έχουμε γρατσουνίσει μόνο την επιφάνεια του τι είναι δυνατό »
- JEFF BEZOS, Διευθύνων Σύμβουλος της Amazon

Μερικά παραδείγματα, συστήματα αναγνώρισης οράματος σε αυτοκινούμενα αυτοκίνητα, στις μηχανές προτάσεων που προτείνουν προϊόντα που μπορεί να σας αρέσουν με βάση αυτά που αγοράσατε στο παρελθόν, ομιλία και αναγνώριση γλώσσας του εικονικού βοηθού Siri στο Apple iPhone.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστιο αντίκτυπο σε όλους τους τομείς του κλάδου. Κάθε κλάδος θέλει να αυτοματοποιήσει συγκεκριμένες θέσεις εργασίας μέσω της χρήσης έξυπνων μηχανημάτων.

Η γεωργία και η γεωργία είναι ένα από τα παλαιότερα και πιο σημαντικά επαγγέλματα στον κόσμο. Παίζει σημαντικό ρόλο στον οικονομικό τομέα. Σε παγκόσμιο επίπεδο, η γεωργία είναι μια βιομηχανία 5 τρισεκατομμυρίων δολαρίων.

Ο παγκόσμιος πληθυσμός αναμένεται να φτάσει πάνω από εννέα δισεκατομμύρια έως το 2050, κάτι που θα απαιτήσει αύξηση της γεωργικής παραγωγής κατά 70% για να καλύψει τη ζήτηση. Καθώς ο παγκόσμιος πληθυσμός αυξάνεται λόγω του ότι τα χερσαία ύδατα και πόροι καθίστανται ανεπαρκή για να συνεχίσουν την αλυσίδα ζήτησης-προσφοράς. Επομένως, χρειαζόμαστε μια πιο έξυπνη προσέγγιση και να γίνουμε πιο αποτελεσματικοί για το πώς καλλιεργούμε και μπορεί να είναι πιο παραγωγικοί

Σε αυτό το άρθρο, θα καλύψω τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι αγρότες χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους καλλιέργειας και πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη κάνει μια επανάσταση στη γεωργία αντικαθιστώντας τις παραδοσιακές μεθόδους χρησιμοποιώντας πιο αποτελεσματικές μεθόδους και βοηθώντας τον κόσμο να γίνει ένα καλύτερο μέρος.

Κύκλος ζωής της γεωργίας

Μπορούμε να χωρίσουμε τη διαδικασία της γεωργίας σε διάφορα μέρη:

Προετοιμασία του εδάφους: Είναι το αρχικό στάδιο της καλλιέργειας όπου οι αγρότες προετοιμάζουν το έδαφος για σπορά σπόρων. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη διάσπαση μεγάλων συσσωματώσεων εδάφους και την απομάκρυνση συντριμμιών, όπως ραβδιά, βράχους και ρίζες. Επίσης, προσθέστε λιπάσματα και η οργανική ύλη εξαρτάται από τον τύπο της καλλιέργειας για να δημιουργήσετε μια ιδανική κατάσταση για τις καλλιέργειες.

Σπορά σπόρων: Αυτό το στάδιο απαιτεί τη φροντίδα της απόστασης μεταξύ δύο σπόρων, του βάθους για τη φύτευση σπόρων. Σε αυτό το στάδιο, οι κλιματολογικές συνθήκες όπως η θερμοκρασία, η υγρασία και οι βροχοπτώσεις παίζουν σημαντικό ρόλο.

Προσθήκη λιπασμάτων: Η διατήρηση της γονιμότητας του εδάφους είναι ένας σημαντικός παράγοντας ώστε ο αγρότης να μπορεί να συνεχίσει να καλλιεργεί θρεπτικές καλλιέργειες και υγιείς καλλιέργειες. Οι αγρότες στρέφονται στα λιπάσματα επειδή αυτές οι ουσίες περιέχουν φυτικά θρεπτικά συστατικά όπως άζωτο, φώσφορο και κάλιο. Τα λιπάσματα είναι απλώς φυτευμένα θρεπτικά συστατικά που εφαρμόζονται στα γεωργικά χωράφια για να συμπληρώσουν τα απαιτούμενα στοιχεία που βρίσκονται φυσικά στο έδαφος. Αυτό το στάδιο καθορίζει επίσης την ποιότητα της καλλιέργειας

Άρδευση: Αυτό το στάδιο βοηθά στη διατήρηση του εδάφους υγρό και στη διατήρηση της υγρασίας. Το υποβρύχιο ή το υπερβολικό πότισμα μπορεί να παρεμποδίσει την ανάπτυξη των καλλιεργειών και εάν δεν γίνει σωστά μπορεί να οδηγήσει σε φθαρμένες καλλιέργειες.

Προστασία ζιζανίων: Τα ζιζάνια είναι ανεπιθύμητα φυτά που αναπτύσσονται κοντά σε καλλιέργειες ή στα όρια των αγροκτημάτων. Η προστασία των ζιζανίων είναι σημαντικό να ληφθεί υπόψη καθώς το ζιζάνιο μειώνει τις αποδόσεις, αυξάνει το κόστος παραγωγής, παρεμβαίνει στη συγκομιδή και χαμηλότερη ποιότητα καλλιέργειας

Συγκομιδή: Είναι η διαδικασία συλλογής ώριμων καλλιεργειών από τα χωράφια. Απαιτεί πολλούς εργάτες για αυτήν τη δραστηριότητα, οπότε αυτή είναι μια ένταση εργασίας. Αυτό το στάδιο περιλαμβάνει επίσης χειρισμό μετά τη συγκομιδή, όπως καθαρισμό, διαλογή, συσκευασία και ψύξη.

Αποθήκευση: Αυτή η φάση του συστήματος μετά τη συγκομιδή κατά τη διάρκεια της οποίας τα προϊόντα διατηρούνται κατά τρόπο που να εγγυάται την επισιτιστική ασφάλεια εκτός από τις περιόδους της γεωργίας. Περιλαμβάνει επίσης συσκευασία και μεταφορά καλλιεργειών.

Προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι αγρότες χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους καλλιέργειας

Καταγραφή γενικών προκλήσεων που υπάρχουν στον γεωργικό τομέα.

o Στη γεωργία, οι κλιματολογικοί παράγοντες όπως η βροχόπτωση, η θερμοκρασία και η υγρασία διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στον κύκλο ζωής της γεωργίας. Η αύξηση της αποψίλωσης και της ρύπανσης έχει ως αποτέλεσμα κλιματολογικές αλλαγές, επομένως είναι δύσκολο για τους αγρότες να λάβουν αποφάσεις για την προετοιμασία του εδάφους, τη σπορά σπόρων και τη συγκομιδή.

o Κάθε καλλιέργεια απαιτεί ειδική διατροφή στο έδαφος. Υπάρχουν 3 βασικά θρεπτικά συστατικά άζωτο (N), φωσφόρος (P) και κάλιο (K) που απαιτούνται στο έδαφος. Η έλλειψη θρεπτικών συστατικών μπορεί να οδηγήσει σε κακή ποιότητα των καλλιεργειών.

o Όπως μπορούμε να δούμε από τον κύκλο ζωής της γεωργίας ότι η προστασία των ζιζανίων παίζει σημαντικό ρόλο. Εάν δεν ελεγχθεί, μπορεί να οδηγήσει σε αύξηση του κόστους παραγωγής και επίσης απορροφά θρεπτικά συστατικά από το έδαφος που μπορεί να προκαλέσει διατροφική ανεπάρκεια στο έδαφος.

Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Γεωργία

Η βιομηχανία στρέφεται στις τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης για να βοηθήσει στην παραγωγή πιο υγιεινών καλλιεργειών, να ελέγξει τα παράσιτα, να παρακολουθεί το έδαφος και τις συνθήκες ανάπτυξης, να οργανώνει δεδομένα για τους αγρότες, να βοηθά στον φόρτο εργασίας και να βελτιώνει ένα ευρύ φάσμα εργασιών που σχετίζονται με τη γεωργία σε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού τροφίμων .

Χρήση πρόγνωσης καιρού: Με την αλλαγή της κλιματικής κατάστασης και την αυξανόμενη ρύπανση, είναι δύσκολο για τους αγρότες να καθορίσουν τον κατάλληλο χρόνο για σπορά σπόρων, με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης οι αγρότες μπορούν να αναλύσουν τις καιρικές συνθήκες χρησιμοποιώντας πρόβλεψη καιρού που βοηθά να σχεδιάσουν τον τύπο καλλιέργειας που μπορεί να καλλιεργηθεί και πότε πρέπει σπόροι προς σπορά.

Σύστημα παρακολούθησης της υγείας του εδάφους και των καλλιεργειών: Ο τύπος του εδάφους και η διατροφή του εδάφους παίζει σημαντικό παράγοντα στον τύπο της καλλιέργειας και στην ποιότητα της καλλιέργειας. Λόγω της αύξησης, η ποιότητα του εδάφους αποψίλωσης υποβαθμίζεται και είναι δύσκολο να προσδιοριστεί η ποιότητα του εδάφους.

Μια τεχνολογία εκκίνησης με βάση τη Γερμανία PEAT έχει αναπτύξει μια εφαρμογή που βασίζεται σε AI που ονομάζεται Plantix, η οποία μπορεί να εντοπίσει τις ανεπάρκειες θρεπτικών ουσιών στο έδαφος, συμπεριλαμβανομένων των παρασίτων και των ασθενειών των φυτών με τις οποίες οι αγρότες μπορούν επίσης να πάρουν μια ιδέα να χρησιμοποιήσουν λιπάσματα που βοηθούν στη βελτίωση της ποιότητας της συγκομιδής. Αυτή η εφαρμογή χρησιμοποιεί τεχνολογία βασισμένη στην αναγνώριση εικόνας. Ο αγρότης μπορεί να τραβήξει εικόνες φυτών χρησιμοποιώντας smartphone. Μπορούμε επίσης να δούμε τεχνικές αποκατάστασης εδάφους με συμβουλές και άλλες λύσεις μέσω σύντομων βίντεο σε αυτήν την εφαρμογή.

Ομοίως, η Trace Genomics είναι μια άλλη εταιρεία που βασίζεται στη μηχανική μάθηση και βοηθά τους αγρότες να κάνουν μια ανάλυση εδάφους στους αγρότες. Ένας τέτοιος τύπος εφαρμογής βοηθά τους αγρότες να παρακολουθούν τις συνθήκες υγείας του εδάφους και των καλλιεργειών και να παράγουν υγιείς καλλιέργειες με υψηλότερο επίπεδο παραγωγικότητας.

Αναλύοντας υγεία των καλλιεργειών με κηφήνες: Η SkySqurrel Technologies έχει φέρει λύσεις απεικόνισης Ariel βασισμένες σε drone για την παρακολούθηση της υγείας των καλλιεργειών. Σε αυτήν την τεχνική, το drone καταγράφει δεδομένα από πεδία και στη συνέχεια τα δεδομένα μεταφέρονται μέσω μιας μονάδας USB από το drone σε έναν υπολογιστή και αναλύονται από ειδικούς.

Αυτή η εταιρεία χρησιμοποιεί αλγόριθμους για να αναλύσει τις εικόνες που τραβήχτηκαν και να παράσχει μια λεπτομερή αναφορά που να περιέχει την τρέχουσα υγεία του αγροκτήματος. Βοηθά τον αγρότη να εντοπίσει παράσιτα και βακτήρια, βοηθώντας τους αγρότες να χρησιμοποιούν έγκαιρα τον έλεγχο των παρασίτων και άλλες μεθόδους για να αναλάβουν την απαιτούμενη δράση

Εκμετάλλευση ακριβείας και προγνωστική ανάλυση: Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στη γεωργία έχουν αναπτύξει εφαρμογές και εργαλεία που βοηθούν τους αγρότες να ανακριβούν και να ελέγχουν τη γεωργία, παρέχοντάς τους κατάλληλη καθοδήγηση στους αγρότες σχετικά με τη διαχείριση του νερού, την εναλλαγή των καλλιεργειών, την έγκαιρη συγκομιδή, τον τύπο καλλιέργειας που θα καλλιεργηθεί, τη βέλτιστη φύτευση, τις επιθέσεις επιβλαβών οργανισμών, τη διαχείριση της διατροφής.

Κατά τη χρήση των αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης σε σχέση με εικόνες που τραβήχτηκαν από δορυφόρους και drone, οι τεχνολογίες με δυνατότητα AI προβλέπουν τις καιρικές συνθήκες, αναλύουν τη βιωσιμότητα των καλλιεργειών και αξιολογούν τις εκμεταλλεύσεις για την παρουσία ασθενειών ή παρασίτων και κακής διατροφής των φυτών σε αγροκτήματα με δεδομένα όπως θερμοκρασία, βροχόπτωση, ταχύτητα ανέμου και ηλιακή ακτινοβολία.

Οι αγρότες χωρίς συνδεσιμότητα μπορούν να λάβουν οφέλη AI τώρα, με εργαλεία τόσο απλά όσο ένα τηλέφωνο με δυνατότητα SMS και την εφαρμογή Sowing. Εν τω μεταξύ, οι αγρότες με πρόσβαση Wi-Fi μπορούν να χρησιμοποιήσουν εφαρμογές AI για να αποκτήσουν ένα συνεχώς προσαρμοσμένο σε AI σχέδιο για τη γη τους. Με τέτοιες λύσεις με γνώμονα το IoT και το AI, οι αγρότες μπορούν να καλύψουν τις ανάγκες του κόσμου για αυξημένη παραγωγή με βιώσιμη παραγωγή και έσοδα χωρίς να εξαντλήσουν πολύτιμους φυσικούς πόρους.

Στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει τους αγρότες να εξελιχθούν σε τεχνολόγους γεωργικών προϊόντων, χρησιμοποιώντας δεδομένα για τη βελτιστοποίηση των αποδόσεων σε μεμονωμένες σειρές φυτών

Αγροτική ρομποτική: Οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσουν ρομπότ που μπορούν εύκολα να εκτελέσουν πολλαπλές εργασίες σε αγροτικούς τομείς. Αυτός ο τύπος ρομπότ εκπαιδεύεται για τον έλεγχο ζιζανίων και τη συγκομιδή καλλιεργειών με ταχύτερο ρυθμό με υψηλότερους όγκους σε σύγκριση με τους ανθρώπους.

Αυτοί οι τύποι ρομπότ εκπαιδεύονται για να ελέγχουν την ποιότητα των καλλιεργειών και να εντοπίζουν ταυτόχρονα ζιζάνια με τη συλλογή και τη συσκευασία των καλλιεργειών. Αυτά τα ρομπότ είναι επίσης ικανά να καταπολεμήσουν τις προκλήσεις που αντιμετωπίζει η γεωργική δύναμη.

Σύστημα με δυνατότητα AI για την ανίχνευση παρασίτων: Τα παράσιτα είναι ένας από τους χειρότερους εχθρούς των αγροτών που καταστρέφουν τις καλλιέργειες.

Τα συστήματα AI χρησιμοποιούν δορυφορικές εικόνες και τις συγκρίνουν με ιστορικά δεδομένα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI και εντοπίζουν ότι εάν έχει προσγειωθεί κάποιο έντομο και ποιος τύπος εντόμου έχει προσγειωθεί όπως η ακρίδα, η ακρίδα κ.λπ. Και στείλτε ειδοποιήσεις στους αγρότες στα smartphones τους ώστε οι αγρότες να μπορούν να πάρουν απαιτούμενες προφυλάξεις και χρήση του απαιτούμενου ελέγχου παρασίτων, έτσι η AI βοηθά τους αγρότες να καταπολεμήσουν τα παράσιτα.

Συμπέρασμα

Η Τεχνητή Νοημοσύνη στη γεωργία όχι μόνο βοηθά τους αγρότες να αυτοματοποιήσουν τη γεωργία τους, αλλά και μετατοπίζεται στην ακριβή καλλιέργεια για υψηλότερη απόδοση καλλιέργειας και καλύτερη ποιότητα, ενώ χρησιμοποιεί λιγότερους πόρους.

Οι εταιρείες που εμπλέκονται στη βελτίωση της μηχανικής μάθησης ή των προϊόντων ή υπηρεσιών που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως τα εκπαιδευτικά δεδομένα για τη γεωργία, το drone και η αυτοματοποιημένη κατασκευή μηχανών θα έχουν τεχνολογική πρόοδο στο μέλλον, θα παρέχουν πιο χρήσιμες εφαρμογές σε αυτόν τον τομέα βοηθώντας τον κόσμο να χειριστεί θέματα παραγωγής τροφίμων για ο αυξανόμενος πληθυσμός.

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