농업 분야의 인공 지능: 현대의 AI를 사용하여 전통적인 농업 문제 해결

살펴보기

• 농업의 수명주기

• 전통적인 영농 기술로 농업이 직면한 도전.

인공 지능

인공 지능은 인간 지능이 기계가 쉽게 모방할 수 있는 방식으로 정의될 수 있고 가장 단순한 작업에서 훨씬 더 복잡한 작업에 이르기까지 작업을 실행할 수 있다는 원칙에 기반합니다. 인공 지능의 목표에는 학습, 추론 및 인식이 포함됩니다.

“우리는 AI의 황금기를 맞이하고 있습니다. 최근의 발전은 이전에 공상 과학 소설의 영역에 있었던 발명으로 이미 이어졌습니다. 그리고 우리는 가능한 것의 극히 일부에 불과합니다.”
– 제프 베조스, 아마존 CEO

몇 가지 예, 자율주행차의 시각 인식 시스템, 과거에 구입한 제품을 기반으로 좋아할 만한 제품을 추천하는 추천 엔진, Apple iPhone의 Siri 가상 비서의 음성 및 언어 인식.

AI는 산업의 모든 영역에 막대한 영향을 미치고 있습니다. 지능형 기계를 사용하여 특정 작업을 자동화하려는 모든 산업.

농업과 농업은 세계에서 가장 오래되고 가장 중요한 직업 중 하나입니다. 경제 분야에서 중요한 역할을 합니다. 전 세계적으로 농업은 5조 달러 규모의 산업입니다.

세계 인구는 2050년까지 70억 명 이상에 달할 것으로 예상되며 수요를 충족시키기 위해서는 농업 생산이 XNUMX% 증가해야 합니다. 세계 인구가 증가함에 따라 육지의 물과 자원이 수요-공급 사슬을 지속하기에 불충분해지고 있습니다. 따라서 우리는 보다 스마트한 접근 방식이 필요하며 농사를 짓고 생산성을 높일 수 있는 방법에 대해 보다 효율적이 되어야 합니다.

이 기사에서는 전통적인 농업 방법을 사용하여 농부들이 직면한 문제와 인공 지능이 어떻게 더 효율적인 방법을 사용하여 전통적인 방법을 대체하고 세상이 더 나은 곳이 되도록 도와줌으로써 농업에 혁명을 일으키고 있는지에 대해 다룰 것입니다.

농업의 수명주기

우리는 농업 과정을 여러 부분으로 나눌 수 있습니다.

토양 준비: 농부가 씨를 뿌릴 땅을 준비하는 농사 초기 단계입니다. 이 과정에는 큰 흙 덩어리를 부수고 막대기, 돌, 뿌리와 같은 파편을 제거하는 작업이 포함됩니다. 또한 작물의 종류에 따라 비료와 유기물을 추가하여 작물에 이상적인 환경을 만듭니다.

종자 파종: 이 단계는 두 씨앗 사이의 거리, 씨앗을 심기 위한 깊이를 관리해야 합니다. 이 단계에서는 온도, 습도, 강수량과 같은 기후 조건이 중요한 역할을 합니다.

비료 추가: 토양 비옥도를 유지하는 것은 농부가 계속해서 영양가 있는 작물과 건강한 작물을 재배할 수 있도록 하는 중요한 요소입니다. 농부들은 질소, 인, 칼륨과 같은 식물 영양분을 함유하고 있는 비료를 사용합니다. 비료는 토양에서 자연적으로 발견되는 필수 요소를 보충하기 위해 농업 분야에 적용되는 단순히 심어진 영양소입니다. 이 단계는 또한 작물의 품질을 결정합니다

관개: 흙을 촉촉하게 유지시켜 습도를 유지하는데 도움을 주는 단계입니다. 과수 또는 과습은 작물의 성장을 방해할 수 있으며 적절하게 수행되지 않으면 작물이 손상될 수 있습니다.

잡초 보호: 잡초는 농작물 근처나 농장 경계에서 자라는 원치 않는 식물입니다. 잡초는 수확량을 감소시키고, 생산 비용을 증가시키며, 수확을 방해하고, 작물 품질을 저하시키기 때문에 잡초 보호는 중요합니다.

수확 : 밭에서 잘 익은 곡식을 거두어들이는 과정입니다. 이 활동에는 많은 노동력이 필요하므로 노동 집약적인 활동입니다. 이 단계에는 청소, 분류, 포장 및 냉각과 같은 수확 후 처리도 포함됩니다.

스토리지 : 수확 후 시스템의 이 단계에서는 농업 기간 외에 식량 안보를 보장하는 방식으로 제품을 보관합니다. 여기에는 농작물의 포장 및 운송도 포함됩니다.

전통적인 농법을 사용하는 농부들이 직면한 문제

농업 영역에 존재하는 일반적인 문제를 나열합니다.

o 농업에서 강수량, 온도 및 습도와 같은 기후 요인은 농업 수명 주기에서 중요한 역할을 합니다. 삼림 벌채와 오염의 증가는 기후 변화를 초래하므로 농부들이 토양을 준비하고 씨를 뿌리고 수확하기 위한 결정을 내리기가 어렵습니다.

o 모든 작물은 토양에 특정한 영양분을 필요로 합니다. 토양에는 질소(N), 인(P), 칼륨(K)의 3대 영양소가 필요합니다. 영양분이 부족하면 작물의 품질이 나빠질 수 있습니다.

o 우리가 잡초 보호가 중요한 역할을 한다는 것을 농업 수명 주기에서 볼 수 있습니다. 관리하지 않으면 생산비 증가로 이어지고 토양에서 영양분을 흡수하여 토양의 영양 결핍을 유발할 수 있습니다.

농업 분야의 인공 지능 응용

업계는 더 건강한 작물을 수확하고, 해충을 방제하고, 토양 및 재배 조건을 모니터링하고, 농민을 위한 데이터를 구성하고, 작업 부하를 돕고, 전체 식품 공급망에서 광범위한 농업 관련 작업을 개선하는 데 도움이 되는 인공 지능 기술로 전환하고 있습니다. .

일기 예보 사용: 기후 조건의 변화와 오염 증가로 인해 농부들은 종자를 파종할 적절한 시기를 결정하기가 어렵습니다. 인공 지능의 도움으로 농부들은 기상 예보를 사용하여 기상 조건을 분석하여 재배할 수 있는 작물 유형과 시기를 계획할 수 있습니다. 씨앗을 뿌린다.

토양 및 작물 건강 모니터링 시스템: 토양의 종류와 토양의 영양은 재배되는 작물의 종류와 작물의 품질에 중요한 요소입니다. 증가로 인해 삼림 벌채로 인해 토양의 질이 저하되어 토양의 질을 판단하기 어렵다.

독일에 기반을 둔 기술 스타트업 PEAT는 식물 해충 및 질병을 포함하여 토양의 영양 결핍을 식별할 수 있는 Plantix라는 AI 기반 애플리케이션을 개발했습니다. 이를 통해 농부들은 수확 품질을 개선하는 데 도움이 되는 비료 사용에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 앱은 이미지 인식 기반 기술을 사용합니다. 농부는 스마트폰을 사용하여 식물의 이미지를 캡처할 수 있습니다. 이 응용 프로그램에 대한 짧은 비디오를 통해 팁 및 기타 솔루션으로 토양 복원 기술을 볼 수도 있습니다.

마찬가지로 Trace Genomics는 농부가 농부에게 토양 분석을 수행하도록 돕는 또 다른 기계 학습 기반 회사입니다. 이러한 유형의 앱은 농부들이 토양과 작물의 건강 상태를 모니터링하고 더 높은 수준의 생산성으로 건강한 작물을 생산할 수 있도록 도와줍니다.

분석 드론에 의한 작물 건강: SkySqurrel Technologies는 작물 상태를 모니터링하기 위한 드론 기반 Ariel 이미징 솔루션을 도입했습니다. 이 기술에서는 드론이 현장에서 데이터를 캡처한 다음 드론에서 USB 드라이브를 통해 데이터를 컴퓨터로 전송하고 전문가가 분석합니다.

이 회사는 알고리즘을 사용하여 캡처된 이미지를 분석하고 농장의 현재 상태가 포함된 자세한 보고서를 제공합니다. 농부가 해충과 박테리아를 식별하여 농부가 적시에 해충 방제 및 기타 필요한 조치를 취하는 방법을 사용할 수 있도록 도와줍니다.

정밀 농업 및 예측 분석: 농업 분야의 AI 애플리케이션은 농부들에게 물 관리, 윤작, 적시 수확, 재배할 작물 유형, 최적의 심기, 해충 공격, 영양 관리에 대한 적절한 지침을 제공함으로써 농부들이 부정확하고 통제된 농업을 돕는 애플리케이션과 도구를 개발했습니다.

인공위성 및 드론으로 캡처한 이미지와 관련하여 기계 학습 알고리즘을 사용하는 동안 AI 지원 기술은 기상 조건을 예측하고 작물의 지속 가능성을 분석하며 온도, 강수량, 풍속, 일사량.

연결성이 없는 농부는 SMS 지원 전화 및 Sowing 앱과 같은 간단한 도구를 사용하여 지금 당장 AI 혜택을 받을 수 있습니다. 한편, Wi-Fi 액세스 권한이 있는 농부는 AI 애플리케이션을 사용하여 토지에 대한 AI 맞춤형 계획을 지속적으로 얻을 수 있습니다. 이러한 IoT 및 AI 기반 솔루션을 통해 농부는 귀중한 천연 자원을 고갈시키지 않고 지속적으로 증가하는 식량 증가와 수익 증가에 대한 전 세계의 요구를 충족할 수 있습니다.

미래에 AI는 데이터를 사용하여 식물의 개별 행까지 수확량을 최적화하여 농부가 농업 기술자로 진화하도록 도울 것입니다.

농업용 로봇 공학: AI 기업들은 농업 현장에서 여러 작업을 쉽게 수행할 수 있는 로봇을 개발하고 있다. 이 유형의 로봇은 사람보다 더 빠른 속도로 더 많은 양의 잡초를 제어하고 작물을 수확하도록 훈련되었습니다.

이러한 유형의 로봇은 작물의 품질을 확인하고 잡초를 감지하는 동시에 작물을 따고 포장하도록 훈련됩니다. 이 로봇은 또한 농업 노동력이 직면한 문제에 대처할 수 있습니다.

해충을 감지하는 AI 지원 시스템: 해충은 농작물에 피해를 주는 농부의 가장 큰 적 중 하나입니다.

인공지능 시스템은 인공위성 이미지를 활용해 인공지능 알고리즘으로 과거 데이터와 비교해 어떤 곤충이 떨어졌는지, 메뚜기, 메뚜기 등 어떤 종류의 곤충이 떨어졌는지 감지한다. 필요한 예방 조치와 필요한 해충 방제를 사용하므로 AI는 농부들이 해충과 싸울 수 있도록 도와줍니다.

결론

농업 분야의 인공 지능은 농부들이 농업을 자동화하도록 도울 뿐만 아니라 더 적은 자원을 사용하면서 더 높은 작물 수확량과 더 나은 품질을 위한 정밀 재배로 전환합니다.

기계 학습 또는 인공 지능 기반 제품 또는 농업, 무인 항공기 및 자동화된 기계 제작을 위한 교육 데이터와 같은 서비스를 개선하는 회사는 미래에 기술 발전을 얻을 것입니다. 증가하는 인구.

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