Artificiell intelligens i jordbruket: använda dagens AI för att lösa traditionella jordbruksproblem

Översikt

• Jordbrukets livscykel

• Utmaningar inom jordbruket med traditionella jordbrukstekniker.

Artificiell intelligens

Artificiell intelligens bygger på principen att mänsklig intelligens kan definieras på ett sätt som en maskin enkelt kan efterlikna den och utföra uppgifter, från det enklaste till de som är ännu mer komplexa. Målen för artificiell intelligens inkluderar lärande, resonemang och uppfattning.

”Vi är i början av en guldålder för AI. Nya framsteg har redan lett till uppfinningar som tidigare levde inom science fiction - och vi har bara skrapat på ytan av vad som är möjligt ”
- JEFF BEZOS, Amazon VD

Några exempel, system för synigenkänning på självkörande bilar, i rekommendationsmotorer som föreslår produkter du kanske gillar baserat på vad du köpt tidigare, tal- och språkigenkänning av Siri virtuella assistent på Apple iPhone.

AI har en enorm inverkan på alla branscher. Varje bransch som vill automatisera vissa jobb genom användning av intelligenta maskiner.

Jordbruk och jordbruk är en av de äldsta och viktigaste yrkena i världen. Det spelar en viktig roll i den ekonomiska sektorn. Över hela världen är jordbruket en industri på 5 biljoner dollar.

Den globala befolkningen förväntas nå mer än nio miljarder år 2050, vilket kommer att kräva en ökning av jordbruksproduktionen med 70% för att uppfylla efterfrågan. När världens befolkning ökar på grund av vilket landvatten och resurser blir otillräckliga för att fortsätta efterfrågan. Så vi behöver ett smartare tillvägagångssätt och bli effektivare om hur vi odlar och kan vara mest produktiva

I den här artikeln kommer jag att ta upp utmaningar som bönder står inför genom att använda traditionella metoder för jordbruk och hur artificiell intelligens gör en revolution inom jordbruket genom att ersätta traditionella metoder genom att använda mer effektiva metoder och hjälpa världen att bli en bättre plats.

Jordbrukets livscykel

Vi kan dela upp jordbruksprocessen i olika delar:

Beredning av jord: Det är det första skedet av jordbruket där jordbrukarna förbereder jorden för utsäde av frön. Denna process innebär att stora jordklumpar bryts och avlägsna skräp, såsom pinnar, stenar och rötter. Lägg också till gödselmedel och organiskt material beroende på vilken typ av grödor som skapar en idealisk situation för grödor.

Sådd av frön: Detta steg kräver att man tar hand om avståndet mellan två frön, djup för plantering av frön. I detta skede spelar klimatförhållanden som temperatur, fuktighet och nederbörd en viktig roll.

Lägga till gödselmedel: Att upprätthålla markens fertilitet är en viktig faktor så att jordbrukaren kan fortsätta odla näringsrika grödor och friska grödor. Jordbrukare vänder sig till gödselmedel eftersom dessa ämnen innehåller växtnäringsämnen som kväve, fosfor och kalium. Gödselmedel är helt enkelt planterade näringsämnen som appliceras på jordbruksfält för att komplettera de nödvändiga elementen som finns naturligt i jorden. Detta steg bestämmer också grödans kvalitet

Bevattning: Detta steg hjälper till att hålla jorden fuktig och bibehålla fuktigheten. Undervattning eller övervattning kan hindra grödans tillväxt och om det inte görs ordentligt kan det leda till skadade grödor.

Ogrässkydd: Ogräs är oönskade växter som växer nära grödor eller vid gården. Ogrässkydd är viktigt att ta hänsyn till eftersom ogräs minskar avkastningen, ökar produktionskostnaden, stör skörden och sänker grödans kvalitet.

skörd: Det är processen att samla mogna grödor från åkrarna. Det kräver många arbetare för denna aktivitet så det här är en arbetskrävande aktivitet. Detta steg inkluderar även hantering efter skörd, såsom rengöring, sortering, packning och kylning.

Förvaring: Denna fas av systemet efter skörden under vilken produkterna hålls på ett sådant sätt att det garanteras livsmedelssäkerhet annat än under jordbruksperioder. Det inkluderar också packning och transport av grödor.

Utmaningar som bönder står inför med traditionella jordbruksmetoder

Lista över allmänna utmaningar som finns inom jordbruksområdet.

o I jordbruket spelar klimatfaktorer som regn, temperatur och fuktighet en viktig roll i jordbrukets livscykel. Ökande avskogning och föroreningar resulterar i klimatförändringar, så det är svårt för jordbrukare att fatta beslut för att förbereda jorden, så frön och skörda.

o Varje gröda kräver specifik näring i jorden. Det finns tre huvudnäringsämnen kväve (N), fosfor (P) och kalium (K) som krävs i jorden. Bristen på näringsämnen kan leda till dålig kvalitet på grödorna.

o Som vi kan se från jordbrukets livscykel spelar ogrässkydd en viktig roll. Om det inte kontrolleras kan det leda till en ökad produktionskostnad och absorberar också näringsämnen från jorden som kan orsaka näringsbrist i jorden.

Tillämpningar av artificiell intelligens inom jordbruket

Industrin vänder sig till artificiell intelligens för att ge hälsosammare grödor, bekämpa skadedjur, övervaka mark och odlingsförhållanden, organisera data för jordbrukare, hjälpa till med arbetsbelastningen och förbättra ett brett spektrum av jordbruksrelaterade uppgifter i hela livsmedelsförsörjningskedjan .

Användning av väderprognoser: Med förändringen av klimatförhållandena och ökande föroreningar är det svårt för lantbrukare att bestämma rätt tid för utsäde, med hjälp av artificiell intelligens kan jordbrukare analysera väderförhållanden med hjälp av väderprognoser som hjälper dem att planera vilken typ av grödor som kan odlas och när ska sås frön.

Jord- och växtövervakningssystem: Jordtyp och näring av mark spelar en viktig faktor i vilken typ av grödor som odlas och kvaliteten på grödan. På grund av ökande är avskogning av jordkvaliteten förnedrande och det är svårt att bestämma jordens kvalitet.

En tyskbaserad teknisk nystartad PEAT har utvecklat en AI-baserad applikation som heter Plantix som kan identifiera näringsbrist i mark inklusive växtskadegörare och sjukdomar genom vilka jordbrukare också kan få en idé att använda gödselmedel som hjälper till att förbättra skördkvaliteten. Denna app använder bildigenkänningsbaserad teknik. Bonden kan ta bilder av växter med hjälp av smartphones. Vi kan också se markåterställningstekniker med tips och andra lösningar genom korta videor på denna applikation.

På samma sätt är Trace Genomics ett annat maskininlärningsbaserat företag som hjälper jordbrukare att göra en jordanalys för jordbrukare. En sådan typ av app hjälper jordbrukare att övervaka markens och grödans hälsotillstånd och producera hälsosamma grödor med högre produktivitet.

Analysera grödahälsa av drönare: SkySqurrel Technologies har tagit drönarbaserade Ariel-bildlösningar för att övervaka grödans hälsa. I denna teknik fångar drönaren data från fält och data överförs sedan via en USB-enhet från drönaren till en dator och analyseras av experter.

Detta företag använder algoritmer för att analysera de tagna bilderna och tillhandahålla en detaljerad rapport som innehåller gårdens nuvarande hälsa. Det hjälper jordbrukaren att identifiera skadedjur och bakterier som hjälper jordbrukarna att använda skadedjursbekämpning i rätt tid och andra metoder för att vidta nödvändiga åtgärder

Precision Farming och prediktiv analys: AI-applikationer inom jordbruket har utvecklat applikationer och verktyg som hjälper lantbrukare felaktigt och kontrollerat jordbruk genom att ge dem rätt vägledning till jordbrukare om vattenhantering, skörd, snabb skörd, typ av skörd som ska odlas, optimal plantering, skadedjursattacker, näringshantering.

Medan maskininlärningsalgoritmerna används i samband med bilder som fångats av satelliter och drönare, förutsäger AI-aktiverad teknik väderförhållanden, analyserar grödans hållbarhet och utvärderar gårdar för förekomst av sjukdomar eller skadedjur och dålig växtnäring på gårdar med data som temperatur, nederbörd, vindhastighet och solstrålning.

Jordbrukare utan anslutning kan få AI-fördelar just nu, med verktyg så enkla som en SMS-aktiverad telefon och så-appen. Under tiden kan jordbrukare med Wi-Fi-åtkomst använda AI-applikationer för att få en kontinuerligt AI-anpassad plan för sina länder. Med sådana IoT- och AI-drivna lösningar kan jordbrukare tillgodose världens behov av ökad mat med en hållbart växande produktion och intäkter utan att tappa värdefulla naturresurser.

I framtiden kommer AI att hjälpa jordbrukare att utvecklas till jordbrukstekniker och använda data för att optimera avkastningen ner till enskilda rader av växter

Jordbruksrobotik: AI-företag utvecklar robotar som enkelt kan utföra flera uppgifter inom jordbruksfält. Denna typ av robot utbildas för att kontrollera ogräs och skörda grödor i snabbare takt med högre volymer jämfört med människor.

Dessa typer av robotar är utbildade för att kontrollera grödornas kvalitet och upptäcka ogräs med plockning och packning av grödor samtidigt. Dessa robotar kan också kämpa med utmaningar för arbetskraft inom jordbruksstyrkan.

AI-aktiverat system för att upptäcka skadedjur: Skadedjur är en av böndernas värsta fiender som skadar grödor.

AI-system använder satellitbilder och jämför dem med historiska data med hjälp av AI-algoritmer och upptäcker att om någon insekt har landat och vilken typ av insekt som har landat som gräshoppan, gräshoppan etc. Och skicka varningar till jordbrukarna till sina smartphones så att jordbrukarna kan ta nödvändiga försiktighetsåtgärder och använd erforderlig skadedjursbekämpning, så AI hjälper jordbrukare att bekämpa skadedjur.

Slutsats

Artificiell intelligens inom jordbruket hjälper inte bara jordbrukarna att automatisera sitt jordbruk utan flyttar också till exakt odling för högre skörd och bättre kvalitet samtidigt som färre resurser används.

Företag som arbetar med att förbättra maskininlärning eller artificiell intelligensbaserade produkter eller tjänster som utbildningsdata för jordbruk, drönare och automatiserad maskintillverkning kommer att få tekniska framsteg i framtiden kommer att ge mer användbara applikationer till denna sektor som hjälper världen att hantera livsmedelsproduktionsfrågor för den växande befolkningen.

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