בינה מלאכותית בחקלאות: שימוש ב- AI המודרני לפתרון בעיות חקלאות מסורתיות

סקירה כללית

• מחזור חיים של חקלאות

• אתגרים העומדים בפני חקלאות בטכניקות חקלאיות מסורתיות.

בינה מלאכותית

בינה מלאכותית מבוססת על העיקרון שניתן להגדיר את האינטליגנציה האנושית באופן שמכונה תוכל לחקות אותה ולבצע משימות, מהפשוטות ביותר לאלו שהן מורכבות עוד יותר. מטרות הבינה המלאכותית כוללות למידה, חשיבה ותפיסה.

"אנחנו בתחילת עידן הזהב של AI. ההתקדמות האחרונה הובילה כבר להמצאה שחיה בעבר בתחום המדע הבדיוני - ורק גירדנו את פני השטח של מה שאפשר "
- JEFF BEZOS, מנכ"ל אמזון

כמה דוגמאות, מערכות לזיהוי ראייה על מכוניות בנהיגה עצמית, במנועי ההמלצה המציעים מוצרים שאולי תרצו על סמך מה שקניתם בעבר, דיבור וזיהוי שפה של העוזר הווירטואלי של סירי באייפון של אפל.

AI עושה השפעה עצומה בכל תחומי התעשייה. כל ענף המעוניין לבצע אוטומציה של עבודות מסוימות באמצעות מכונות חכמות.

חקלאות וחקלאות הם אחד המקצועות הוותיקים והחשובים בעולם. זה ממלא תפקיד חשוב במגזר הכלכלי. ברחבי העולם החקלאות היא ענף של 5 טריליון דולר.

האוכלוסייה העולמית צפויה להגיע ליותר מתשעה מיליארד עד שנת 2050, מה שיצריך גידול בייצור החקלאי ב -70% בכדי למלא את הביקוש. ככל שהאוכלוסייה העולמית הולכת וגדלה שבגללה המים והמשאבים היבשתיים אינם מספיקים להמשך שרשרת האספקה. לכן, אנו זקוקים לגישה חכמה יותר ולהפוך ליעילים יותר לגבי האופן שבו אנו חקלאיים ויכולים להיות פרודוקטיביים ביותר

במאמר זה אעסוק באתגרים העומדים בפני חקלאים באמצעות שיטות חקלאיות מסורתיות וכיצד הבינה המלאכותית עושה מהפכה בחקלאות על ידי החלפת שיטות מסורתיות על ידי שימוש בשיטות יעילות יותר ועזרה לעולם להפוך למקום טוב יותר.

מחזור חיים של חקלאות

אנו יכולים לחלק את תהליך החקלאות לחלקים שונים:

הכנת אדמה: זהו השלב הראשוני של החקלאות בו החקלאים מכינים את האדמה לזריעת זרעים. תהליך זה כולל שבירת גושי אדמה גדולים והוצאת פסולת, כמו מקלות, סלעים ושורשים. כמו כן, הוסף דשנים וחומרים אורגניים תלוי בסוג הגידול כדי ליצור מצב אידיאלי לגידולים.

זריעת זרעים: שלב זה מחייב טיפול במרחק בין שני זרעים, עומק לשתילת זרעים. בשלב זה תנאי אקלים כמו טמפרטורה, לחות וגשם ממלאים תפקיד חשוב.

הוספת דשנים: שמירה על פוריות הקרקע היא גורם חשוב כדי שהחקלאי יוכל להמשיך לגדל יבולים מזינים וגידולים בריאים. חקלאים פונים לדשנים מכיוון שחומרים אלה מכילים חומרים מזינים מהצומח כמו חנקן, זרחן ואשלגן. דשנים הם פשוט חומרים מזינים נטועים המופעלים על שדות חקלאיים כדי להשלים את האלמנטים הנדרשים הנמצאים באופן טבעי בקרקע. שלב זה קובע גם את איכות היבול

השקיה: שלב זה מסייע בשמירה על לחות האדמה ושמירה על לחות. השקיה תת-מימית או השקיית-יתר עלולה לפגוע בצמיחת הגידולים ואם לא נעשה כהלכה היא עלולה להוביל לגידולים פגועים.

הגנה על עשבים שוטים: עשבים שוטים הם צמחים לא רצויים הגדלים בסמוך לגידולים או בגבול החוות. חשוב להגן על עשבים שוטים מכיוון שהעשייה מפחיתה את התשואות, מעלה את עלות הייצור, מפריעה לקציר ואיכות היבול נמוכה יותר.

קְצִיר: זהו תהליך איסוף יבולים בשלים מהשדות. זה דורש הרבה פועלים לפעילות זו ולכן זו פעילות עתירת עבודה. שלב זה כולל גם טיפול לאחר הקציר כגון ניקוי, מיון, אריזה וקירור.

אחסון: שלב זה של מערכת שלאחר הקציר במהלכו המוצרים נשמרים בצורה שתבטיח ביטחון תזונתי שלא בתקופות חקלאות. זה כולל גם אריזה והובלת יבולים.

אתגרים העומדים בפני חקלאים בשיטות חקלאיות מסורתיות

רשימת האתגרים הכלליים הקיימים בתחום החקלאי.

o בחקלאות גורמים אקלימיים כמו גשמים, טמפרטורה ולחות ממלאים תפקיד חשוב במחזור החיים של החקלאות. הגדלת כריתת יערות וזיהום גורמת לשינויים אקלימיים, ולכן קשה לחקלאים לקבל החלטות להכין את האדמה, לזרוע זרעים ולקצור.

o כל גידול דורש תזונה ספציפית בקרקע. ישנם 3 חומרים מזינים עיקריים חנקן (N), זרחן (P) ואשלגן (K) הנדרשים בקרקע. מחסור בחומרים מזינים עלול להוביל לאיכות ירודה של הגידולים.

o כפי שניתן לראות ממחזור החיים החקלאי כי הגנת העשבים ממלאת תפקיד חשוב. אם לא נשלט זה יכול להוביל לעליית עלות הייצור וגם הוא סופג חומרים מזינים מהאדמה שעלולים לגרום למחסור בתזונה בקרקע.

יישומים של בינה מלאכותית בחקלאות

התעשייה פונה לטכנולוגיות בינה מלאכותית המסייעות להניב יבולים בריאים יותר, הדברת מזיקים, מעקב אחר אדמות ותנאי גידול, ארגון נתונים עבור החקלאים, עזרה בעומס העבודה ושיפור מגוון רחב של משימות הקשורות לחקלאות בכל שרשרת אספקת המזון. .

שימוש בתחזית מזג האוויר: עם השינוי במצב האקלים והזיהום הגובר קשה לחקלאים לקבוע את הזמן הנכון לזריעת זרעים, בעזרת חקלאים מבינה מלאכותית יכולים לנתח את תנאי מזג האוויר באמצעות תחזית מזג אוויר המסייעת להם לתכנן את סוג היבול שאפשר לגדל ומתי צריך זרעים נזרעים.

מערכת ניטור בריאות קרקע ויבול: סוג הקרקע ותזונת הקרקע משחקים גורם חשוב בסוג הגידול ובאיכות הגידול. בגלל הגידול, איכות הקרקע של יערות משפילה וקשה לקבוע את איכות הקרקע.

חברת סטארט-אפ טכנולוגית גרמנית PEAT פיתחה יישום מבוסס AI בשם Plantix שיכול לזהות את החסרים התזונתיים בקרקע, כולל מזיקים צמחיים ומחלות שבאמצעותם חקלאים יכולים גם לקבל רעיון להשתמש בדשנים המסייעים לשיפור איכות הקציר. אפליקציה זו משתמשת בטכנולוגיה מבוססת זיהוי תמונות. החקלאי יכול לצלם תמונות של צמחים באמצעות סמארטפונים. אנו יכולים לראות טכניקות לשיקום קרקע עם טיפים ופתרונות אחרים באמצעות סרטונים קצרים ביישום זה.

באופן דומה, Trace Genomics היא חברה מבוססת למידת מכונה נוספת המסייעת לחקלאים לבצע ניתוח אדמה לחקלאים. סוג כזה של אפליקציה מסייע לחקלאים לפקח על מצבי הבריאות של הקרקע והיבול ולייצר יבולים בריאים עם רמת פריון גבוהה יותר.

ניתוח בריאות היבול על ידי מזל"טים: SkySqurrel Technologies הביאה פתרונות הדמיה מבוססי מזל"ט אריאל לניטור בריאות היבול. בטכניקה זו, המל"ט לוכד נתונים משדות ואז הנתונים מועברים דרך כונן USB מהמל"ט למחשב ומנותחים על ידי מומחים.

חברה זו משתמשת באלגוריתמים כדי לנתח את התמונות שצולמו ולספק דוח מפורט המכיל את הבריאות הנוכחית של החווה. זה עוזר לחקלאי לזהות מזיקים וחיידקים המסייעים לחקלאים להשתמש במועד בהדברה ובשיטות אחרות לנקוט בפעולות הנדרשות

חקלאות מדויקת וניתוח חיזוי: יישומי AI בחקלאות פיתחו יישומים וכלים המסייעים לחקלאים בחקלאות לא מדויקת ומבוקרת על ידי מתן הנחיות מתאימות לחקלאים בנוגע לניהול מים, סיבוב יבול, קציר בזמן, סוג הגידול לגידול, נטיעה מיטבית, התקפות מזיקים, ניהול תזונה.

תוך שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה בקשר לתמונות שצולמו על ידי לוויינים ומזל"טים, טכנולוגיות התומכות ב- AI מנבאות תנאי מזג אוויר, מנתחות את קיימות הגידולים ומעריכות חוות על נוכחות של מחלות או מזיקים ותזונה לקויה של צמחים בחוות עם נתונים כמו טמפרטורה, משקעים, מהירות רוח וקרינת שמש.

חקלאים ללא קישוריות יכולים לקבל הטבות AI ברגע זה, עם כלים פשוטים כמו טלפון התומך ב- SMS ואפליקציית הזריעה. בינתיים, חקלאים עם גישה לאינטרנט אלחוטי יכולים להשתמש ביישומי AI כדי לקבל תוכנית בהתאמה אישית של AI עבור אדמותיהם. עם פתרונות כאלה המונעים על ידי IoT ו- AI, החקלאים יכולים לענות על הצרכים העולמיים להגדלת המזון בייצור והכנסות הולכות וגדלות מבלי לרוקן מקורות טבע יקרים.

בעתיד, AI יעזור לחקלאים להתפתח לטכנולוגים חקלאיים, תוך שימוש בנתונים כדי לייעל את התשואות עד לשורות צמחים בודדות

רובוטיקה חקלאית: חברות AI מפתחות רובוטים שיכולים לבצע בקלות מספר רב של משימות בתחומי חקלאות. סוג זה של רובוט מאומן לשלוט בעשבים שוטים ולקצור יבולים בקצב מהיר יותר עם נפחים גבוהים יותר בהשוואה לבני אדם.

סוגים אלה של רובוטים מאומנים לבדוק את איכות הגידולים ולגלות במקביל גראס עם קטיף ואריזת גידולים. רובוטים אלה מסוגלים גם להילחם עם אתגרים העומדים בפני כוח כוח חקלאי.

מערכת תומכת AI לזיהוי מזיקים: מזיקים הם אחד האויבים הגרועים ביותר של החקלאים שפוגעים בגידולים.

מערכות AI משתמשות בתמונות לוויין ומשוות אותן עם נתונים היסטוריים באמצעות אלגוריתמים של AI ומגלות שאם חרק כלשהו נחת ואיזה סוג של חרקים נחת כמו הארבה, חגב וכו 'ושלחו התראות לחקלאים לסמארטפונים שלהם כדי שהחקלאים יוכלו אמצעי זהירות נדרשים ושימוש בהדברה נדרשת ובכך AI מסייע לחקלאים להילחם נגד מזיקים.

סיכום

אינטליגנציה מלאכותית בחקלאות לא רק עוזרת לחקלאים להפוך את החקלאות שלהם לאוטומטית, אלא עוברת לגידול מדויק לקבלת יבול גבוה יותר ואיכות טובה יותר תוך שימוש בפחות משאבים.

חברות העוסקות בשיפור למידה ממוחשבת או מוצרים או שירותים מבוססי בינה מלאכותית כמו נתוני הדרכה לחקלאות, מזל"ט וייצור מכונות אוטומטיות יקבלו התקדמות טכנולוגית בעתיד יספקו יישומים שימושיים יותר למגזר זה שיסייעו לעולם להתמודד עם בעיות ייצור מזון עבור האוכלוסייה הגדלה.

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