Mesterséges intelligencia a mezőgazdaságban: a modern AI használata a hagyományos gazdálkodási problémák megoldására

Áttekintés

• A mezőgazdaság életciklusa

• Kihívások, amelyekkel a mezőgazdaságban szembe kell nézni a hagyományos gazdálkodási technikákkal.

Mesterséges Intelligencia

A mesterséges intelligencia azon az elven alapul, hogy az emberi intelligencia úgy definiálható, hogy a gép könnyen utánozza és végrehajtsa a feladatokat, a legegyszerűbbtől a még bonyolultabbig. A mesterséges intelligencia céljai közé tartozik a tanulás, az érvelés és az észlelés.

„A mesterséges intelligencia aranykorának elején járunk. A közelmúltban elért fejlemények már olyan találmányokhoz vezettek, amelyek korábban a sci-fi birodalmában éltek – mi pedig csak a felszínt kapargattuk annak, ami lehetséges.”
– JEFF BEZOS, az Amazon vezérigazgatója

Néhány példa, látásfelismerő rendszerek önvezető autókon, az ajánlómotorokban, amelyek a korábban vásárolt termékek alapján olyan termékeket javasolnak, amelyek tetszhetnek, valamint az Apple iPhone Siri virtuális asszisztensének beszéd- és nyelvfelismerése.

Az AI óriási hatást gyakorol az iparág minden területén. Minden iparág automatizálni szeretne bizonyos munkákat intelligens gépek használatával.

A mezőgazdaság és a gazdálkodás az egyik legrégebbi és legfontosabb szakma a világon. Fontos szerepet játszik a gazdasági szektorban. Világszerte a mezőgazdaság 5 billió dolláros iparág.

A világ népessége 2050-re várhatóan eléri a kilencmilliárdot, ami a mezőgazdasági termelés 70%-os növelését teszi szükségessé a kereslet kielégítéséhez. Mivel a világ népessége növekszik, ami miatt a szárazföldi víz és erőforrások nem elegendőek a kereslet-ellátási lánc folytatásához. Tehát intelligensebb megközelítésre van szükségünk, és hatékonyabbá kell válnunk abban, hogyan gazdálkodunk, és hogyan lehetünk a legproduktívabbak

Ebben a cikkben bemutatom azokat a kihívásokat, amelyekkel a gazdálkodók szembesülnek a hagyományos gazdálkodási módszerek alkalmazása során, és azt, hogy a mesterséges intelligencia hogyan csinál forradalmat a mezőgazdaságban azáltal, hogy a hagyományos módszereket hatékonyabb módszerekkel váltja fel, és segíti a világot, hogy jobb hellyé váljon.

A mezőgazdaság életciklusa

A mezőgazdasági folyamatot több részre oszthatjuk:

Talaj előkészítése: Ez a gazdálkodás kezdeti szakasza, amikor a gazdálkodók előkészítik a talajt a vetőmag vetéséhez. Ez a folyamat magában foglalja a nagy talajcsomók feltörését és a törmelékek, például rudak, sziklák és gyökerek eltávolítását. Ezenkívül a műtrágyák és szerves anyagok hozzáadása a termény típusától függ, hogy ideális helyzetet teremtsen a növények számára.

A magok vetése: Ebben a szakaszban ügyelni kell a két mag közötti távolságra, a magok ültetési mélységére. Ebben a szakaszban az éghajlati viszonyok, például a hőmérséklet, a páratartalom és a csapadék fontos szerepet játszanak.

Műtrágyák hozzáadása: A talaj termékenységének fenntartása fontos tényező, hogy a gazdálkodó továbbra is tápláló és egészséges növényeket termeszthessen. A gazdálkodók azért fordulnak a műtrágyákhoz, mert ezek az anyagok növényi tápanyagokat, például nitrogént, foszfort és káliumot tartalmaznak. A műtrágyák egyszerűen elültetett tápanyagok, amelyeket a mezőgazdasági területekre juttatnak ki, hogy kiegészítsék a talajban természetesen megtalálható szükséges elemeket. Ez a szakasz meghatározza a termés minőségét is

Öntözés: Ez a szakasz segít nedvesen tartani a talajt és fenntartani a páratartalmat. Az alul- vagy túlöntözés gátolhatja a növények növekedését, és ha nem megfelelően végzik, károsodhat a termésben.

Gyomvédelem: A gyomnövények nemkívánatos növények, amelyek a növények közelében vagy a gazdaságok határán nőnek. A gyomvédelem fontos tényező, mivel a gyom csökkenti a hozamot, növeli a termelési költségeket, zavarja a betakarítást és rontja a termés minőségét

Aratás: Ez az érett termés begyűjtésének folyamata a földekről. Ez a tevékenység sok munkaerőt igényel, ezért ez egy munkaigényes tevékenység. Ez a szakasz magában foglalja a betakarítás utáni kezelést is, például tisztítást, válogatást, csomagolást és hűtést.

Tárolás: A betakarítás utáni rendszernek ez a szakasza, amelynek során a termékeket úgy tartják, hogy a mezőgazdasági időszakon kívüli élelmiszerbiztonságot garantálják. Ide tartozik a termény csomagolása és szállítása is.

Kihívások, amelyekkel a gazdálkodók szembesülnek a hagyományos gazdálkodási módszerek alkalmazásával

A mezőgazdaság területén fennálló általános kihívások felsorolása.

o A mezőgazdaságban az éghajlati tényezők, mint például a csapadék, a hőmérséklet és a páratartalom fontos szerepet játszanak a mezőgazdaság életciklusában. A növekvő erdőirtás és szennyezés éghajlati változásokhoz vezet, így a gazdálkodók nehezen tudnak dönteni a talaj előkészítéséről, a vetőmag elvetéséről és a betakarításról.

o Minden növény speciális tápanyagot igényel a talajban. A talajban három fő tápanyagra van szükség: nitrogénre (N), foszforra (P) és káliumra (K). A tápanyagok hiánya a termés minőségének romlásához vezethet.

o A mezőgazdaság életciklusából látható, hogy a gyomvédelem fontos szerepet játszik. Ellenőrzés nélkül a termelési költségek növekedéséhez vezethet, valamint tápanyagokat vesz fel a talajból, ami tápanyaghiányt okozhat a talajban.

A mesterséges intelligencia alkalmazásai a mezőgazdaságban

Az iparág a mesterséges intelligencia technológiák felé fordul, hogy segítsen egészségesebb terméshozamot hozni, a kártevők elleni védekezést, a talaj és a termesztési feltételek nyomon követését, a gazdálkodók adatainak rendszerezését, a munkateher segítését, valamint a mezőgazdasággal kapcsolatos feladatok széles skálájának javítását szolgálja a teljes élelmiszer-ellátási láncban. .

Az időjárás előrejelzés használata: Az éghajlati viszonyok változása és a növekvő szennyezés miatt a gazdálkodók nehezen tudják meghatározni a vetőmag vetésének megfelelő időpontját, a mesterséges intelligencia segítségével a gazdálkodók időjárás-előrejelzéssel elemezhetik az időjárási viszonyokat, ami segít megtervezni a termeszthető növényfajtát és azt, hogy mikor kell. magokat el kell vetni.

Talaj- és növényegészségügyi monitoring rendszer: A talaj típusa és a talaj táplálkozása fontos tényező a termesztett növény típusában és a termés minőségében. A növekvő, erdőirtás miatt a talaj minősége romlik, és nehéz meghatározni a talaj minőségét.

Egy németországi tech startup, a PEAT kifejlesztett egy mesterséges intelligencia-alapú alkalmazást, a Plantixot, amely képes azonosítani a talaj tápanyag-hiányait, beleértve a növényi kártevőket és betegségeket, így a gazdálkodók ötletet kaphatnak a betakarítás minőségének javítását segítő műtrágya használatára. Ez az alkalmazás képfelismerés-alapú technológiát használ. A gazda okostelefonok segítségével készíthet képeket a növényekről. Erről az alkalmazásról szóló rövid videókon is láthatunk talaj-helyreállítási technikákat tippekkel és egyéb megoldásokkal.

Hasonlóképpen, a Trace Genomics egy másik gépi tanuláson alapuló vállalat, amely segít a gazdáknak talajelemzést végezni a gazdáknak. Az ilyen típusú alkalmazás segít a gazdálkodóknak a talaj és a termény egészségi állapotának nyomon követésében, és egészséges, magasabb termelékenységű növénytermesztésben.

Elemzés terményegészségügy drónokkal: A SkySqurrel Technologies drónalapú Ariel képalkotó megoldásokat hozott a növények egészségi állapotának nyomon követésére. Ennél a technikánál a drón adatokat rögzít a szántóföldekről, majd USB-meghajtón keresztül továbbítja az adatokat a drónról a számítógépre, és szakértők elemzik.

Ez a cég algoritmusok segítségével elemzi a rögzített képeket, és részletes jelentést készít a gazdaság jelenlegi állapotáról. Segíti a gazdálkodót a kártevők és baktériumok azonosításában, segítve a gazdálkodókat a kártevőirtási és egyéb módszerek időben történő alkalmazásában a szükséges intézkedések megtételéhez

Precíziós gazdálkodás és prediktív elemzés: Az AI-alkalmazások a mezőgazdaságban olyan alkalmazásokat és eszközöket fejlesztettek ki, amelyek segítik a gazdálkodókat a pontatlan és ellenőrzött gazdálkodásban azáltal, hogy megfelelő útmutatást adnak a gazdáknak a vízgazdálkodásról, a vetésforgóról, az időben történő betakarításról, a termesztendő növény típusáról, az optimális ültetésről, a kártevők elleni védekezésről és a tápanyag-gazdálkodásról.

Miközben a műholdak és drónok által rögzített képekkel kapcsolatban gépi tanulási algoritmusokat használnak, az AI-kompatibilis technológiák előrejelzik az időjárási viszonyokat, elemzik a termés fenntarthatóságát, és értékelik a gazdaságokat betegségek vagy kártevők jelenlétére, valamint a gazdaságok rossz tápanyagellátására olyan adatokkal, mint a hőmérséklet, csapadék, szélsebesség, napsugárzás.

A csatlakozás nélküli gazdálkodók már most élvezhetik a mesterséges intelligencia előnyeit az olyan egyszerű eszközökkel, mint az SMS-képes telefon és a Vető alkalmazás. Eközben a Wi-Fi hozzáféréssel rendelkező gazdálkodók mesterséges intelligencia-alkalmazásokat használhatnak, hogy folyamatosan mesterséges intelligenciára szabott tervet kapjanak földjeikre. Az ilyen IoT- és mesterséges intelligencia-vezérelt megoldásokkal a gazdálkodók kielégíthetik a világ megnövekedett élelmiszer-szükségleteit, fenntarthatóan növekvő termelést és bevételt anélkül, hogy kimerítenék az értékes természeti erőforrásokat.

A jövőben a mesterséges intelligencia segíteni fogja a gazdálkodókat abban, hogy mezőgazdasági technológusokká fejlődjenek, és az adatok felhasználásával optimalizálják a hozamot egészen az egyes növénysorokig

Mezőgazdasági robotika: Az AI-cégek olyan robotokat fejlesztenek, amelyek könnyedén képesek többféle feladatot elvégezni a mezőgazdasági területeken. Ez a fajta robot arra van kiképezve, hogy gyorsabban irtsa be a gyomokat, és nagyobb mennyiségben takarítsa be a termést, mint az embernél.

Az ilyen típusú robotokat arra képezték ki, hogy ellenőrizzék a termény minőségét és észleljék a gyomnövényt a termény szedésével és becsomagolásával egyidejűleg. Ezek a robotok képesek megbirkózni a mezőgazdasági kényszermunka kihívásaival is.

AI-kompatibilis rendszer a kártevők kimutatására: A kártevők a gazdák egyik legrosszabb ellenségei, amelyek károsítják a termést.

A mesterséges intelligencia rendszerek műholdképeket használnak, és AI algoritmusok segítségével összehasonlítják azokat a korábbi adatokkal, és észlelik, hogy leszállt-e valamilyen rovar, és milyen típusú rovar szállt le, például a sáska, szöcske stb. A szükséges óvintézkedések és a szükséges kártevőirtás, így az AI segíti a gazdákat a kártevők elleni küzdelemben.

Következtetés

A mesterséges intelligencia a mezőgazdaságban nemcsak segíti a gazdálkodókat a gazdálkodás automatizálásában, hanem a precíz termesztésre is áttér a magasabb terméshozam és jobb minőség érdekében, miközben kevesebb erőforrást használ fel.

A gépi tanulás vagy a mesterséges intelligencia alapú termékek vagy szolgáltatások, például a mezőgazdasági képzési adatok, a drónok és az automatizált gépgyártás fejlesztésében részt vevő vállalatok a jövőben technológiai fejlődéshez jutnak, és hasznosabb alkalmazásokat kínálnak ebben a szektorban, segítve a világot az élelmiszer-termelési problémák kezelésében. a növekvő népesség.

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