Inteligência artificial na agricultura: usando IA moderna para resolver problemas agrícolas tradicionais

Visão geral

• Ciclo de vida da agricultura

• Desafios enfrentados na agricultura com técnicas agrícolas tradicionais.

Inteligência artificial

A inteligência artificial baseia-se no princípio de que a inteligência humana pode ser definida de forma que uma máquina possa facilmente imitá-la e executar tarefas, das mais simples às ainda mais complexas. Os objetivos da inteligência artificial incluem aprendizado, raciocínio e percepção.

“Estamos no início de uma era de ouro da IA. Avanços recentes já levaram a invenções que antes viviam no reino da ficção científica - e nós apenas arranhamos a superfície do que é possível ”
- JEFF BEZOS, CEO da Amazon

Alguns exemplos, sistemas de reconhecimento de visão em carros autônomos, nos mecanismos de recomendação que sugerem produtos que você pode gostar com base no que você comprou no passado, reconhecimento de fala e idioma do assistente virtual Siri no iPhone da Apple.

A IA está causando um grande impacto em todos os domínios da indústria. Todas as indústrias procuram automatizar certos trabalhos através do uso de maquinários inteligentes.

A agricultura e a lavoura são uma das profissões mais antigas e importantes do mundo. Desempenha um papel importante no setor econômico. Em todo o mundo, a agricultura é uma indústria de US $ 5 trilhões.

A população global deverá atingir mais de nove bilhões até 2050, o que exigirá um aumento na produção agrícola de 70% para atender à demanda. Como a população mundial está aumentando devido a que a água da terra e os recursos tornam-se insuficientes para continuar a cadeia de oferta e demanda. Portanto, precisamos de uma abordagem mais inteligente e nos tornamos mais eficientes sobre como cultivamos e podemos ser mais produtivos

Neste artigo, irei cobrir os desafios enfrentados pelos agricultores ao usar métodos tradicionais de agricultura e como a Inteligência Artificial está revolucionando a agricultura ao substituir os métodos tradicionais usando métodos mais eficientes e ajudando o mundo a se tornar um lugar melhor.

Ciclo de Vida da Agricultura

Podemos dividir o Processo de Agricultura em diferentes partes:

Preparação do solo: É a fase inicial da agricultura onde o agricultor prepara o solo para a semeadura. Esse processo envolve quebrar grandes aglomerados de solo e remover detritos, como gravetos, pedras e raízes. Além disso, adicionar fertilizantes e matéria orgânica depende do tipo de cultura para criar uma situação ideal para as culturas.

Semeadura de sementes: Esta etapa exige cuidar da distância entre duas sementes, profundidade para o plantio das sementes. Nesta fase, as condições climáticas, como temperatura, umidade e precipitação, desempenham um papel importante.

Adicionando Fertilizantes: Manter a fertilidade do solo é um fator importante para que o agricultor possa continuar a cultivar safras nutritivas e saudáveis. Os agricultores recorrem a fertilizantes porque essas substâncias contêm nutrientes para as plantas, como nitrogênio, fósforo e potássio. Os fertilizantes são simplesmente nutrientes plantados aplicados em campos agrícolas para complementar os elementos necessários encontrados naturalmente no solo. Esta etapa também determina a qualidade da colheita

Irrigação: Esta etapa ajuda a manter o solo úmido e a manter a umidade. A irrigação insuficiente ou excessiva pode prejudicar o crescimento das plantações e, se não for feita de maneira adequada, pode causar danos às plantações.

Proteção contra ervas daninhas: Ervas daninhas são plantas indesejáveis ​​que crescem perto de plantações ou nos limites de fazendas. A proteção de ervas daninhas é um fator importante, pois as ervas daninhas diminuem a produtividade, aumentam o custo de produção, interferem na colheita e diminuem a qualidade da cultura

Colheita: É o processo de colher safras maduras dos campos. Requer muitos trabalhadores para esta atividade, portanto, esta é uma atividade de mão de obra intensiva. Esta etapa também inclui o manuseio pós-colheita, como limpeza, classificação, embalagem e resfriamento.

Armazenamento: Esta fase do sistema de pós-colheita durante a qual os produtos são mantidos de forma a garantir a segurança alimentar fora dos períodos de agricultura. Também inclui embalagem e transporte de safras.

Desafios enfrentados pelos agricultores usando métodos tradicionais de cultivo

Listando os desafios gerais que existem no domínio agrícola.

o Na agricultura, fatores climáticos como precipitação, temperatura e umidade desempenham um papel importante no ciclo de vida da agricultura. O aumento do desmatamento e da poluição resulta em mudanças climáticas, por isso é difícil para os agricultores tomarem decisões para preparar o solo, semear e colher.

o Cada cultura requer nutrição específica no solo. Existem 3 nutrientes principais: nitrogênio (N), fósforo (P) e potássio (K) necessários ao solo. A deficiência de nutrientes pode levar à má qualidade das safras.

o Como podemos ver no ciclo de vida da agricultura, a proteção contra ervas daninhas desempenha um papel importante. Se não for controlada pode levar a um aumento no custo de produção e também absorver nutrientes do solo que podem causar deficiência nutricional no solo.

Aplicações da Inteligência Artificial na Agricultura

A indústria está recorrendo a tecnologias de inteligência artificial para ajudar a produzir safras mais saudáveis, controlar pragas, monitorar o solo e as condições de cultivo, organizar dados para os agricultores, ajudar na carga de trabalho e melhorar uma ampla gama de tarefas relacionadas à agricultura em toda a cadeia de abastecimento alimentar .

Uso da previsão do tempo: Com a mudança nas condições climáticas e o aumento da poluição, é difícil para os agricultores determinarem o momento certo para semear as sementes, com a ajuda da Inteligência Artificial os agricultores podem analisar as condições meteorológicas usando a previsão do tempo que os ajuda a planejar o tipo de cultivo e quando deve ser cultivado sementes sejam semeadas.

Sistema de monitoramento da saúde do solo e da cultura: O tipo de solo e a nutrição do solo desempenham um fator importante no tipo de cultivo e na qualidade da safra. Devido ao aumento, a qualidade do solo do desmatamento está se degradando e é difícil determinar a qualidade do solo.

Uma start-up de tecnologia alemã PEAT desenvolveu um aplicativo baseado em IA chamado Plantix, que pode identificar as deficiências de nutrientes no solo, incluindo pragas e doenças de plantas, pelas quais os agricultores também podem ter uma ideia para usar fertilizantes que ajudam a melhorar a qualidade da colheita. Este aplicativo usa tecnologia baseada em reconhecimento de imagem. O agricultor pode capturar imagens de plantas usando smartphones. Também podemos ver técnicas de restauração de solo com dicas e outras soluções por meio de vídeos curtos sobre este aplicativo.

Da mesma forma, a Trace Genomics é outra empresa baseada em aprendizado de máquina que ajuda os agricultores a fazer uma análise do solo para os agricultores. Esse tipo de aplicativo ajuda os agricultores a monitorar as condições de saúde do solo e da lavoura e a produzir safras saudáveis ​​com maior produtividade.

Analisando saúde da colheita por drones: SkySqurrel Technologies trouxe soluções de imagem Ariel baseadas em drones para monitorar a saúde da colheita. Nesta técnica, o drone captura dados de campos e, em seguida, os dados são transferidos por meio de uma unidade USB do drone para um computador e analisados ​​por especialistas.

Esta empresa usa algoritmos para analisar as imagens capturadas e fornecer um relatório detalhado contendo a saúde atual da fazenda. Ajuda o agricultor a identificar pragas e bactérias, ajudando os agricultores a usar oportunamente o controle de pragas e outros métodos para tomar as medidas necessárias

Agricultura de precisão e análise preditiva: As aplicações de IA na agricultura desenvolveram aplicações e ferramentas que ajudam os agricultores a uma agricultura imprecisa e controlada, fornecendo orientação adequada aos agricultores sobre o manejo da água, rotação de culturas, colheita oportuna, tipo de cultura a ser cultivada, plantio ideal, ataques de pragas, manejo nutricional.

Ao usar os algoritmos de aprendizado de máquina em conexão com imagens capturadas por satélites e drones, as tecnologias habilitadas para IA prevêem as condições meteorológicas, analisam a sustentabilidade das lavouras e avaliam as fazendas quanto à presença de doenças ou pragas e má nutrição das plantas com dados como temperatura, precipitação, velocidade do vento e radiação solar.

Os agricultores sem conectividade podem obter benefícios de IA agora mesmo, com ferramentas tão simples como um telefone habilitado para SMS e o aplicativo Sowing. Enquanto isso, os agricultores com acesso Wi-Fi podem usar aplicativos de IA para obter um plano de IA continuamente personalizado para suas terras. Com essas soluções impulsionadas por IoT e IA, os agricultores podem atender às necessidades mundiais de aumento da produção e receita alimentar de forma sustentável, sem esgotar os preciosos recursos naturais.

No futuro, a IA ajudará os agricultores a se tornarem tecnólogos agrícolas, usando dados para otimizar os rendimentos em fileiras individuais de plantas

Robótica Agrícola: As empresas de IA estão desenvolvendo robôs que podem facilmente executar várias tarefas em campos agrícolas. Este tipo de robô é treinado para controlar ervas daninhas e colher safras em um ritmo mais rápido com volumes maiores em comparação com os humanos.

Esses tipos de robôs são treinados para verificar a qualidade das safras e detectar ervas daninhas com a colheita e embalagem das safras ao mesmo tempo. Esses robôs também são capazes de enfrentar os desafios enfrentados pela mão-de-obra agrícola.

Sistema habilitado para AI para detectar pragas: As pragas são um dos piores inimigos dos agricultores que prejudicam as colheitas.

Os sistemas de IA usam imagens de satélite e as comparam com dados históricos usando algoritmos de IA e detectam se algum inseto pousou e qual tipo de inseto pousou como gafanhoto, gafanhoto, etc. E envie alertas aos agricultores para seus smartphones para que os agricultores possam levar as precauções necessárias e o uso do controle de pragas necessário, portanto, a IA ajuda os agricultores a lutar contra as pragas.

Conclusão

A Inteligência Artificial na agricultura não apenas ajuda os agricultores a automatizar sua agricultura, mas também muda para o cultivo preciso para obter maior rendimento da colheita e melhor qualidade, usando menos recursos.

As empresas envolvidas na melhoria do aprendizado de máquina ou produtos ou serviços baseados em Inteligência Artificial, como dados de treinamento para agricultura, drones e fabricação de máquinas automatizadas, obterão avanços tecnológicos no futuro fornecerão aplicações mais úteis para este setor, ajudando o mundo a lidar com problemas de produção de alimentos para a crescente população.

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