ИИ использует глубокое обучение, робототехнику, интернет вещей, зрение, искусственные нейронные сети, беспроводные сенсорные сети (WSN), машинное обучение и другие передовые разработки для решения сельскохозяйственных проблем. Эти технологии могут помочь фермерам в режиме реального времени отслеживать некоторые параметры своих хозяйств — такие как погода, температура, потребление воды или состояние почвы — чтобы принимать лучшие решения. Интеллектуальная автоматизация — это мощный инструмент, который может преобразовать сельскохозяйственный сектор, обеспечивая эффективное управление данными и ресурсами. Вот краткий обзор потенциальных применений когнитивных вычислений в сельском хозяйстве.
Прогнозирование урожая
Одним из самых важных аспектов сельского хозяйства является прогнозирование урожайности и сроков сбора урожая. Автоматизированные вычислительные инструменты могут анализировать данные о климате, характеристиках почвы и культурах, чтобы прогнозировать потенциальную урожайность. Сбор данных с каждого поля осуществляется эффективнее, что позволяет фермерам получить детальный и глубокий анализ. Эта информация может быть использована агробизнесом для оптимизации посева, управления удобрениями и повышения урожайности.
Управление ресурсами
Интеллектуальная автоматизация может помочь агробизнесу более эффективно управлять ресурсами, такими как вода и энергия. Приложения на основе машинного обучения могут оценивать испарение и транспирацию на ежедневной, еженедельной или ежемесячной основе и оптимизировать работу системы орошения. Кроме того, точные ежедневные прогнозы точки росы помогают определять ожидаемые погодные явления. Компании могут использовать большие данные, искусственный интеллект и технологии машинного обучения для прогнозирования цен, расчета урожайности и выявления вредителей и заболеваний. Это поможет фермерам выбирать оптимальные культуры для текущего сезона, выращивать их с минимальными потерями ресурсов, а затем реализовывать максимальную долю урожая с почти нулевым излишком.
Мониторинг заболеваний растений и борьба с вредителями
Умные камеры и датчики могут контролировать состояние растений и обнаруживать болезни или проблемы с урожаем в режиме реального времени с помощью гиперспектральной съемки и 3D-лазерного сканирования. Эти технологии собирают и анализируют большие объемы точных данных о росте растений. Широколистные сорняки представляют угрозу для многих сельскохозяйственных видов деятельности. Они снижают сельскохозяйственную продуктивность, поражают культуры, подавляют пастбища и, в редких случаях, угрожают животноводству. Датчики, работающие на основе технологий когнитивных вычислений, могут обнаруживать зоны заражения широколистными сорняками и определять, какой гербицид лучше всего подходит для этого места. Фермеры могут реагировать быстрее, предотвращать распространение болезней и сокращать использование химических пестицидов, получая результаты обследования быстро.
Генетическое улучшение растений и животных
Скрещивание и генетическая модификация растений и животных могут быть ускорены с помощью систем умной автоматизации. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать генетические данные и прогнозировать, какие комбинации генов приведут к более высокой урожайности, большей устойчивости к болезням и климатическим изменениям.
Роботизированное сельское хозяйство
С увеличением урбанизации большинство людей избегают сельскохозяйственного труда как профессии. Это снизило доступность человеческого труда для сельскохозяйственных задач. От автоматизированного сбора урожая до мониторинга почвы, искусственный интеллект и автономные роботы могут заменить человека в рутинных задачах. Беспилотные тракторы, умные системы орошения и удобрения, умное опрыскивание, программное обеспечение для вертикального фермерства и роботизированные очистители могут ускорить операции. Сельскохозяйственная техника, управляемая искусственным интеллектом, продуктивнее и быстрее, чем управляемая человеческом. Интеллектуальные автоматизированные инструменты позволяют фермерам сосредоточиться на стратегическом управлении фермой, сокращая необходимость вручную выполнять рутинные задачи.
Финансовая поддержка
С помощью искусственного интеллекта банки могут оценивать кредитную историю фермеров и их ферм перед выдачей кредитов. Интеллектуальные технологии фермерства повышают прозрачность процесса, предшествующего выдаче кредитов. Используя интеллектуальные данные о прошлой работе фермы и реальную информацию о текущем потенциале урожая, банки могут определить ожидаемый урожай с каждого участка и предложить кредиты с меньшим риском.
Искусственный интеллект и машинное обучение предоставляют сельскому хозяйству огромные возможности для повышения производительности, эффективности и устойчивости. Внедрение искусственного интеллекта в сельскохозяйственный сектор требует времени и финансовых затрат. Для того, чтобы технологии автоматизации были внедрены в больших масштабах, они должны быть полезными и легкодоступными. Фермеры должны понимать, что искусственный интеллект — это улучшенная версия более простых технологий обработки, сбора и мониторинга данных с поля. Интеллектуальные автоматизированные инструменты требуют надлежащей технологической базы для работы. С другой стороны, разработчики должны внедрять умные решения для сельского хозяйства постепенно, используя технологии и платформы, с которыми уже знакомы работники отрасли. Когда фермеры привыкнут к более простым решениям, будет уместно перейти к дополнительным функциям таких инструментов. Использование когнитивных вычислений в сельском хозяйстве будет ответом на вызовы климатических изменений, роста населения и увеличения спроса на продовольствие. Решения на основе искусственного интеллекта помогут фермерам производить больше с меньшими ресурсами, повышать качество своей продукции и ускорять поставку своей продукции на рынок. Разработка и применение этих технологий в сельскохозяйственном секторе является ключевым элементом обеспечения продовольственной безопасности и устойчивого развития для нашей планеты.
