هوش مصنوعی در کشاورزی: ​​استفاده از هوش مصنوعی مدرن برای حل مشکلات کشاورزی سنتی

بررسی اجمالی

• چرخه حیات کشاورزی

• چالش های پیش روی کشاورزی با تکنیک های کشاورزی سنتی

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی بر این اصل استوار است که هوش انسان را می‌توان به گونه‌ای تعریف کرد که یک ماشین بتواند به راحتی آن را تقلید کند و وظایفی از ساده‌ترین تا پیچیده‌تر را انجام دهد. اهداف هوش مصنوعی شامل یادگیری، استدلال و ادراک است.

ما در آغاز عصر طلایی هوش مصنوعی هستیم. پیشرفت‌های اخیر منجر به اختراعی شده است که قبلاً در قلمرو داستان‌های علمی تخیلی زندگی می‌کرده است - و ما فقط سطح آنچه ممکن است را خراشیده‌ایم.
- جف بزوس، مدیر عامل آمازون

برخی از نمونه‌ها، سیستم‌های تشخیص بینایی در خودروهای خودران، در موتورهای توصیه‌ای که محصولاتی را که ممکن است بر اساس آنچه در گذشته خریداری کرده‌اید، پیشنهاد می‌کنند، تشخیص گفتار و زبان دستیار مجازی Siri در آیفون اپل را پیشنهاد می‌کنند.

هوش مصنوعی در تمام حوزه های صنعت تاثیر زیادی دارد. هر صنعتی به دنبال خودکارسازی مشاغل خاص از طریق استفاده از ماشین آلات هوشمند است.

کشاورزی و کشاورزی یکی از قدیمی ترین و مهم ترین مشاغل جهان است. نقش مهمی در بخش اقتصادی دارد. در سراسر جهان، کشاورزی یک صنعت 5 تریلیون دلاری است.

انتظار می رود جمعیت جهان تا سال 2050 به بیش از 70 میلیارد نفر برسد که برای برآوردن تقاضا نیاز به افزایش XNUMX درصدی تولیدات کشاورزی دارد. از آنجایی که جمعیت جهان در حال افزایش است و به همین دلیل آب و منابع زمین برای ادامه زنجیره تقاضا و عرضه کافی نیست. بنابراین، ما به یک رویکرد هوشمندانه‌تر نیاز داریم و در مورد اینکه چگونه کشاورزی می‌کنیم و می‌توانیم بیشترین بهره‌وری را داشته باشیم، کارآمدتر شویم

در این مقاله به چالش‌هایی که کشاورزان با استفاده از روش‌های سنتی کشاورزی با آن روبه‌رو هستند و اینکه چگونه هوش مصنوعی با جایگزینی روش‌های سنتی با استفاده از روش‌های کارآمدتر و کمک به جهان برای تبدیل شدن به مکانی بهتر، انقلابی در کشاورزی ایجاد می‌کند، می‌پردازم.

چرخه حیات کشاورزی

ما می توانیم فرآیند کشاورزی را به بخش های مختلفی تقسیم کنیم:

آماده سازی خاک: مرحله اولیه کشاورزی است که کشاورزان خاک را برای کاشت بذر آماده می کنند. این فرآیند شامل شکستن توده‌های بزرگ خاک و حذف زباله‌هایی مانند چوب، سنگ و ریشه است. همچنین افزودن کودها و مواد آلی به نوع محصول بستگی دارد تا شرایط ایده آلی برای محصولات ایجاد شود.

کاشت بذر: این مرحله نیاز به مراقبت از فاصله بین دو بذر، عمق کاشت بذر دارد. در این مرحله شرایط اقلیمی مانند دما، رطوبت و بارندگی نقش مهمی دارند.

افزودن کودهای شیمیایی: حفظ حاصلخیزی خاک عامل مهمی است تا کشاورز بتواند به کشت محصولات مغذی و محصولات سالم ادامه دهد. کشاورزان به کودها روی می آورند زیرا این مواد حاوی مواد مغذی گیاهی مانند نیتروژن، فسفر و پتاسیم هستند. کودها به سادگی مواد مغذی کاشته شده در مزارع کشاورزی برای تکمیل عناصر مورد نیاز موجود در خاک هستند. این مرحله نیز کیفیت محصول را تعیین می کند

ابیاری: این مرحله به مرطوب نگه داشتن خاک و حفظ رطوبت کمک می کند. زیر آبیاری یا آبیاری بیش از حد می تواند رشد محصولات را مختل کند و اگر به درستی انجام نشود می تواند منجر به آسیب دیدن محصولات شود.

حفاظت از علف های هرز: علف های هرز گیاهان ناخواسته ای هستند که در نزدیکی محصولات زراعی یا در مرز مزارع رشد می کنند. حفاظت از علف های هرز مهم است زیرا علف های هرز باعث کاهش عملکرد، افزایش هزینه تولید، تداخل با برداشت و کاهش کیفیت محصول می شود.

برداشت: این فرآیند جمع آوری محصولات رسیده از مزارع است. برای این فعالیت به نیروی کار زیادی نیاز دارد، بنابراین این یک فعالیت فشرده است. این مرحله همچنین شامل عملیات پس از برداشت مانند تمیز کردن، مرتب سازی، بسته بندی و خنک سازی است.

ذخیره سازی: این مرحله از سیستم پس از برداشت که طی آن محصولات به گونه ای نگهداری می شوند که امنیت غذایی را به غیر از دوره های کشاورزی تضمین کنند. همچنین شامل بسته بندی و حمل و نقل محصولات می شود.

چالش های پیش روی کشاورزان با استفاده از روش های سنتی کشاورزی

فهرست کردن چالش های کلی که در حوزه کشاورزی وجود دارد.

o در کشاورزی عوامل اقلیمی مانند بارندگی، دما و رطوبت نقش مهمی در چرخه حیات کشاورزی دارند. افزایش جنگل زدایی و آلودگی منجر به تغییرات آب و هوایی می شود، بنابراین تصمیم گیری برای کشاورزان برای آماده سازی خاک، کاشت بذر و برداشت مشکل است.

o هر محصولی نیاز به تغذیه خاصی در خاک دارد. 3 ماده مغذی اصلی نیتروژن (N)، فسفر (P) و پتاسیم (K) در خاک مورد نیاز است. کمبود مواد مغذی می تواند منجر به کیفیت پایین محصولات شود.

o همانطور که از چرخه حیات کشاورزی می بینیم که حفاظت از علف های هرز نقش مهمی ایفا می کند. در صورت عدم کنترل می تواند منجر به افزایش هزینه تولید و همچنین جذب مواد مغذی از خاک شود که می تواند باعث کمبود تغذیه در خاک شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی

صنعت برای کمک به تولید محصولات سالم تر، کنترل آفات، نظارت بر خاک و شرایط رشد، سازماندهی داده ها برای کشاورزان، کمک به حجم کار و بهبود طیف گسترده ای از وظایف مرتبط با کشاورزی در کل زنجیره تامین مواد غذایی، به فناوری های هوش مصنوعی روی آورده است. .

استفاده از پیش بینی آب و هوا: با تغییر شرایط اقلیمی و افزایش آلودگی، تعیین زمان مناسب برای کاشت بذر برای کشاورزان دشوار است، کشاورزان با کمک هوش مصنوعی می توانند با استفاده از پیش بینی آب و هوا شرایط آب و هوایی را تجزیه و تحلیل کنند که به آنها کمک می کند تا نوع محصول را برنامه ریزی کنند و چه زمانی باید کشت شود. بذر کاشته شود

سیستم پایش سلامت خاک و محصول: نوع خاک و تغذیه خاک عامل مهمی در نوع کشت و کیفیت محصول است. با توجه به افزایش، کیفیت خاک جنگل زدایی کاهش می یابد و تعیین کیفیت خاک دشوار است.

یک استارت‌آپ فناوری آلمانی PEAT یک برنامه کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Plantix توسعه داده است که می‌تواند کمبود مواد مغذی در خاک از جمله آفات و بیماری‌های گیاهی را شناسایی کند و کشاورزان نیز می‌توانند با استفاده از آن ایده استفاده از کود را پیدا کنند که به بهبود کیفیت برداشت کمک می‌کند. این برنامه از فناوری مبتنی بر تشخیص تصویر استفاده می کند. کشاورز می تواند با استفاده از گوشی های هوشمند از گیاهان عکس بگیرد. همچنین می‌توانیم تکنیک‌های احیای خاک را با نکات و راه‌حل‌های دیگر از طریق ویدیوهای کوتاه این اپلیکیشن مشاهده کنیم.

به طور مشابه، Trace Genomics یکی دیگر از شرکت‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی است که به کشاورزان کمک می‌کند تا تجزیه و تحلیل خاک را برای کشاورزان انجام دهند. چنین برنامه ای به کشاورزان کمک می کند تا وضعیت سلامت خاک و محصول را زیر نظر داشته باشند و محصولات سالم با سطح بهره وری بالاتر تولید کنند.

تجزیه و تحلیل سلامت محصول توسط هواپیماهای بدون سرنشین: SkySqurrel Technologies راه حل های تصویربرداری Ariel مبتنی بر پهپاد را برای نظارت بر سلامت محصولات ارائه کرده است. در این تکنیک، پهپاد داده‌ها را از مزارع جمع‌آوری می‌کند و سپس داده‌ها از طریق درایو USB از پهپاد به رایانه منتقل می‌شود و توسط کارشناسان آنالیز می‌شود.

این شرکت از الگوریتم هایی برای تجزیه و تحلیل تصاویر گرفته شده استفاده می کند و گزارش مفصلی حاوی سلامت فعلی مزرعه ارائه می دهد. این به کشاورز کمک می کند تا آفات و باکتری ها را شناسایی کند و به کشاورزان کمک می کند تا به موقع از کنترل آفات و سایر روش ها برای انجام اقدامات لازم استفاده کنند.

کشاورزی دقیق و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی، برنامه‌ها و ابزارهایی را توسعه داده‌اند که به کشاورزان کمک می‌کند تا با ارائه راهنمایی‌های مناسب به کشاورزان در مورد مدیریت آب، تناوب زراعی، برداشت به موقع، نوع محصولی که باید کشت، کاشت بهینه، حملات آفات، مدیریت تغذیه، کشاورزی را نادرست و کنترل کنند.

در حالی که از الگوریتم های یادگیری ماشین در ارتباط با تصاویر گرفته شده توسط ماهواره ها و هواپیماهای بدون سرنشین استفاده می شود، فناوری های مجهز به هوش مصنوعی شرایط آب و هوایی را پیش بینی می کنند، پایداری محصول را تجزیه و تحلیل می کنند و مزارع را از نظر وجود بیماری ها یا آفات و تغذیه ضعیف گیاهان در مزارع با داده هایی مانند دما، بارش، ارزیابی می کنند. سرعت باد و تشعشعات خورشیدی

کشاورزان بدون اتصال می‌توانند از مزایای هوش مصنوعی در حال حاضر با ابزارهایی ساده مانند تلفن دارای پیامک و اپلیکیشن Sowing بهره ببرند. در همین حال، کشاورزان با دسترسی Wi-Fi می‌توانند از برنامه‌های هوش مصنوعی برای دریافت برنامه‌ای مستمر با هوش مصنوعی برای زمین‌های خود استفاده کنند. با چنین راه حل های مبتنی بر اینترنت اشیا و هوش مصنوعی، کشاورزان می توانند نیازهای جهان را برای افزایش تولید مواد غذایی و رشد پایدار و درآمد بدون کاهش منابع طبیعی گرانبها برآورده کنند.

در آینده، هوش مصنوعی به کشاورزان کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد تا ردیف‌های منفرد گیاهان، به فناوری‌های کشاورزی تبدیل شوند.

رباتیک کشاورزی: شرکت‌های هوش مصنوعی در حال توسعه روبات‌هایی هستند که به راحتی می‌توانند چندین کار را در مزارع کشاورزی انجام دهند. این نوع ربات برای کنترل علف‌های هرز و برداشت محصولات با سرعتی سریع‌تر و حجم‌های بالاتر در مقایسه با انسان آموزش دیده است.

این نوع ربات ها برای بررسی کیفیت محصولات و تشخیص علف های هرز با چیدن و بسته بندی محصولات به طور همزمان آموزش می بینند. این ربات ها همچنین قادر به مبارزه با چالش های پیش روی نیروی کار کشاورزی هستند.

سیستم مجهز به هوش مصنوعی برای تشخیص آفات: آفات یکی از بدترین دشمنان کشاورزان هستند که به محصولات زراعی آسیب می رسانند.

سیستم‌های هوش مصنوعی از تصاویر ماهواره‌ای استفاده می‌کنند و با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی آن‌ها را با داده‌های تاریخی مقایسه می‌کنند و تشخیص می‌دهند که اگر حشره‌ای فرود آمده است و کدام نوع حشره مانند ملخ، ملخ و غیره فرود آمده است. و هشدارهایی را برای کشاورزان به گوشی‌های هوشمندشان ارسال می‌کند تا کشاورزان بتوانند از آن استفاده کنند. اقدامات احتیاطی لازم و استفاده از کنترل آفات مورد نیاز، بنابراین هوش مصنوعی به کشاورزان کمک می کند تا با آفات مبارزه کنند.

نتیجه

هوش مصنوعی در کشاورزی نه تنها به کشاورزان کمک می کند تا کشاورزی خود را خودکار کنند، بلکه به کشت دقیق برای عملکرد محصول بیشتر و کیفیت بهتر و در عین حال استفاده از منابع کمتر روی می آورند.

شرکت‌هایی که درگیر بهبود یادگیری ماشینی یا محصولات یا خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی مانند داده‌های آموزشی برای کشاورزی، هواپیماهای بدون سرنشین و ماشین‌سازی خودکار هستند، در آینده به پیشرفت‌های فناوری دست خواهند یافت، برنامه‌های کاربردی مفیدتری را برای این بخش ارائه خواهند کرد که به جهان کمک می‌کند تا با مسائل تولید مواد غذایی مقابله کند. جمعیت رو به رشد

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