Sztuczna inteligencja w rolnictwie: wykorzystanie współczesnej sztucznej inteligencji do rozwiązywania tradycyjnych problemów rolniczych

Przegląd

• Cykl życia rolnictwa

• Wyzwania stojące przed rolnictwem przy zastosowaniu tradycyjnych technik rolniczych.

Artificial Intelligence

Sztuczna inteligencja opiera się na zasadzie, że inteligencję ludzką można zdefiniować w taki sposób, aby maszyna z łatwością mogła ją naśladować i wykonywać zadania, od najprostszych do jeszcze bardziej złożonych. Cele sztucznej inteligencji obejmują uczenie się, rozumowanie i percepcję.

„Jesteśmy na początku złotego wieku sztucznej inteligencji. Ostatnie postępy doprowadziły już do wynalazków, które wcześniej żyły w sferze science fiction - a my tylko zarysowaliśmy powierzchnię tego, co jest możliwe ”
- JEFF BEZOS, dyrektor generalny Amazon

Kilka przykładów: systemy rozpoznawania wzroku w samochodach samojezdnych w silnikach rekomendacji, które sugerują produkty, które mogą Ci się spodobać na podstawie tego, co kupiłeś w przeszłości, rozpoznawanie mowy i języka wirtualnego asystenta Siri w Apple iPhone.

Sztuczna inteligencja wywiera ogromny wpływ na wszystkie dziedziny przemysłu. Każda branża, która chce zautomatyzować określone zadania za pomocą inteligentnych maszyn.

Rolnictwo i rolnictwo to jedne z najstarszych i najważniejszych zawodów na świecie. Odgrywa ważną rolę w sektorze gospodarczym. Na całym świecie rolnictwo to przemysł wart 5 bilionów dolarów.

Oczekuje się, że światowa populacja osiągnie ponad 2050 miliardów do 70 r., Co będzie wymagało zwiększenia produkcji rolnej o XNUMX%, aby zaspokoić popyt. Wraz ze wzrostem liczby ludności na świecie, przez co woda lądowa i zasoby stają się niewystarczające, aby kontynuować łańcuch popytu i podaży. Dlatego potrzebujemy mądrzejszego podejścia i bardziej wydajnego sposobu, w jaki uprawiamy, a co za tym idzie, być najbardziej produktywnym

W tym artykule omówię wyzwania stojące przed rolnikami stosujące tradycyjne metody uprawy oraz sposób, w jaki sztuczna inteligencja dokonuje rewolucji w rolnictwie, zastępując tradycyjne metody bardziej wydajnymi metodami i pomagając światu stać się lepszym miejscem.

Cykl życia rolnictwa

Możemy podzielić proces rolniczy na różne części:

Przygotowanie gleby: Jest to początkowy etap uprawy, w którym rolnicy przygotowują glebę do siewu nasion. Proces ten obejmuje rozbijanie dużych kępek gleby i usuwanie zanieczyszczeń, takich jak patyki, skały i korzenie. Dodawaj również nawozy i materię organiczną w zależności od rodzaju uprawy, aby stworzyć idealną sytuację dla upraw.

Wysiew nasion: Ten etap wymaga zadbania o odległość między dwoma nasionami, głębokość sadzenia nasion. Na tym etapie ważną rolę odgrywają warunki klimatyczne, takie jak temperatura, wilgotność i opady.

Dodawanie nawozów: Utrzymanie żyzności gleby jest ważnym czynnikiem, dzięki któremu rolnik może nadal uprawiać pożywne rośliny i zdrowe uprawy. Rolnicy zwracają się ku nawozom, ponieważ substancje te zawierają składniki odżywcze roślin, takie jak azot, fosfor i potas. Nawozy to po prostu posadzone składniki odżywcze stosowane na polach uprawnych w celu uzupełnienia wymaganych składników naturalnie występujących w glebie. Ten etap określa również jakość plonu

Nawadnianie: Ten etap pomaga utrzymać wilgotność gleby i utrzymać wilgotność. Podlewanie lub nadmierne nawadnianie może utrudniać wzrost upraw, a jeśli nie zostanie wykonane prawidłowo, może doprowadzić do uszkodzenia upraw.

Ochrona przed chwastami: Chwasty to niepożądane rośliny rosnące w pobliżu upraw lub na obrzeżach gospodarstw. Ochrona chwastów jest ważna, ponieważ chwasty zmniejszają plony, zwiększają koszty produkcji, zakłócają zbiory i obniżają jakość plonów

Żniwny: Jest to proces zbierania dojrzałych plonów z pól. Ta czynność wymaga wielu pracowników, więc jest to czynność pracochłonna. Ten etap obejmuje również czynności po zbiorach, takie jak czyszczenie, sortowanie, pakowanie i chłodzenie.

Przechowywanie: To faza systemu pozbiorczego, w którym produkty są przechowywane w sposób zapewniający bezpieczeństwo żywnościowe poza okresami rolniczymi. Obejmuje również pakowanie i transport upraw.

Wyzwania stojące przed rolnikami stosującymi tradycyjne metody uprawy

Wymień ogólne wyzwania, które istnieją w dziedzinie rolnictwa.

o W rolnictwie czynniki klimatyczne, takie jak opady, temperatura i wilgotność, odgrywają ważną rolę w cyklu życia rolnictwa. Rosnące wylesianie i zanieczyszczenie powodują zmiany klimatyczne, więc rolnikom trudno jest podejmować decyzje dotyczące przygotowania gleby, zasiania nasion i zbiorów.

o Każda uprawa wymaga specjalnego odżywiania gleby. W glebie potrzebne są 3 główne składniki pokarmowe: azot (N), fosfor (P) i potas (K). Niedobór składników odżywczych może prowadzić do złej jakości plonów.

o Jak widać z cyklu życia rolnictwa, ochrona chwastów odgrywa ważną rolę. Jeśli nie jest kontrolowany, może prowadzić do wzrostu kosztów produkcji, a także pochłania składniki odżywcze z gleby, co może powodować niedobór składników odżywczych w glebie.

Zastosowania sztucznej inteligencji w rolnictwie

Branża zwraca się do technologii sztucznej inteligencji, aby pomóc w uzyskiwaniu zdrowszych upraw, zwalczaniu szkodników, monitorowaniu gleby i warunków wzrostu, organizowaniu danych dla rolników, pomaganiu w obciążeniu pracą i ulepszaniu szerokiego zakresu zadań związanych z rolnictwem w całym łańcuchu dostaw żywności .

Korzystanie z prognozowania pogody: Wraz ze zmianą warunków klimatycznych i rosnącym zanieczyszczeniem rolnikom trudno jest określić właściwy czas wysiewu nasion, przy pomocy sztucznej inteligencji rolnicy mogą analizować warunki pogodowe, korzystając z prognoz pogody, które pomagają zaplanować rodzaj upraw i kiedy należy je uprawiać. wysiewać nasiona.

System monitorowania stanu gleby i upraw: Rodzaj gleby i jej odżywienie odgrywają ważną rolę w rodzaju upraw i jakości plonów. W wyniku narastania wylesiania jakość gleby pogarsza się i trudno jest określić jakość gleby.

Niemiecki start-up technologiczny PEAT opracował aplikację opartą na sztucznej inteligencji o nazwie Plantix, która może identyfikować niedobory składników odżywczych w glebie, w tym szkodniki roślin i choroby, dzięki którym rolnicy mogą również wpaść na pomysł zastosowania nawozu, który pomaga poprawić jakość zbiorów. Ta aplikacja wykorzystuje technologię opartą na rozpoznawaniu obrazu. Rolnik może robić zdjęcia roślin za pomocą smartfonów. Możemy również zobaczyć techniki rekultywacji gleby z poradami i innymi rozwiązaniami dzięki krótkim filmom dotyczącym tej aplikacji.

Podobnie Trace Genomics to kolejna firma oparta na uczeniu maszynowym, która pomaga rolnikom w przeprowadzaniu analizy gleby dla rolników. Tego typu aplikacja pomaga rolnikom monitorować stan gleby i upraw oraz produkować zdrowe plony o wyższym poziomie produktywności.

Analizowanie zdrowie upraw przez drony: SkySqurrel Technologies wprowadziło oparte na dronach rozwiązania do obrazowania Ariel do monitorowania stanu upraw. W tej technice dron przechwytuje dane z pól, a następnie dane są przesyłane przez dysk USB z drona do komputera i analizowane przez ekspertów.

Firma ta wykorzystuje algorytmy do analizy przechwyconych obrazów i dostarcza szczegółowy raport zawierający aktualny stan gospodarstwa. Pomaga rolnikowi w identyfikacji szkodników i bakterii, pomagając rolnikom w terminowym stosowaniu zwalczania szkodników i innych metod w podejmowaniu wymaganych działań

Rolnictwo precyzyjne i analizy predykcyjne: Zastosowania sztucznej inteligencji w rolnictwie opracowały aplikacje i narzędzia, które pomagają rolnikom w niedokładnym i kontrolowanym rolnictwie, zapewniając im odpowiednie wytyczne dotyczące gospodarki wodnej, płodozmianu, terminowych zbiorów, rodzaju upraw, optymalnego sadzenia, ataków szkodników, zarządzania żywieniem.

Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego w połączeniu z obrazami przechwytywanymi przez satelity i drony, technologie oparte na sztucznej inteligencji przewidują warunki pogodowe, analizują zrównoważenie upraw i oceniają gospodarstwa pod kątem obecności chorób lub szkodników oraz słabego odżywiania roślin w gospodarstwach z danymi takimi jak temperatura, opady, prędkość wiatru i promieniowanie słoneczne.

Rolnicy bez łączności mogą teraz uzyskać korzyści ze sztucznej inteligencji dzięki narzędziom tak prostym, jak telefon z obsługą SMS-ów i aplikacja Sowing. W międzyczasie rolnicy z dostępem do sieci Wi-Fi mogą korzystać z aplikacji sztucznej inteligencji, aby uzyskać stale dostosowany do niej plan dla swoich terenów. Dzięki takim rozwiązaniom opartym na IoT i sztucznej inteligencji rolnicy mogą zaspokoić światowe zapotrzebowanie na zwiększoną produkcję żywności w sposób zrównoważony i dochody bez wyczerpywania cennych zasobów naturalnych.

W przyszłości sztuczna inteligencja pomoże rolnikom przekształcić się w technologów rolnictwa, wykorzystując dane do optymalizacji plonów aż do poszczególnych rzędów roślin

Robotyka rolnicza: Firmy AI opracowują roboty, które mogą z łatwością wykonywać wiele zadań na polach rolniczych. Ten typ robota jest przeszkolony w zwalczaniu chwastów i zbieraniu plonów w szybszym tempie i przy większej objętości w porównaniu z ludźmi.

Roboty tego typu są przeszkolone do sprawdzania jakości upraw i wykrywania chwastów przy jednoczesnym zbieraniu i pakowaniu plonów. Te roboty są również zdolne do walki z wyzwaniami, przed którymi stoi rolnicza siła robocza.

System oparty na sztucznej inteligencji do wykrywania szkodników: Szkodniki są jednymi z najgorszych wrogów rolników, którzy niszczą uprawy.

Systemy SI wykorzystują obrazy satelitarne i porównują je z danymi historycznymi za pomocą algorytmów AI i wykrywają, czy wylądował jakikolwiek owad i jaki typ owada wylądował, np. Szarańcza, konik polny itp. Oraz wysyłają powiadomienia do rolników na ich smartfony, aby rolnicy mogli zabrać wymagane środki ostrożności i stosowanie wymaganej kontroli szkodników, a zatem sztuczna inteligencja pomaga rolnikom w walce ze szkodnikami.

Wnioski

Sztuczna inteligencja w rolnictwie nie tylko pomaga rolnikom zautomatyzować uprawę, ale także przechodzi na precyzyjną uprawę w celu uzyskania wyższych plonów i lepszej jakości przy mniejszym zużyciu zasobów.

Firmy zaangażowane w ulepszanie uczenia maszynowego lub produktów lub usług opartych na sztucznej inteligencji, takich jak dane szkoleniowe dla rolnictwa, dronów i zautomatyzowanej produkcji maszyn, osiągną postęp technologiczny w przyszłości, zapewnią bardziej przydatne aplikacje dla tego sektora, pomagając światu radzić sobie z problemami związanymi z produkcją żywności. rosnąca populacja.

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