Überblick

• Lebenszyklus der Landwirtschaft

• Herausforderungen in der Landwirtschaft mit traditionellen Anbautechniken.

Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz basiert auf dem Prinzip, dass menschliche Intelligenz so definiert werden kann, dass eine Maschine sie leicht nachahmen und Aufgaben ausführen kann, von den einfachsten bis zu den noch komplexeren. Die Ziele der künstlichen Intelligenz umfassen Lernen, Denken und Wahrnehmen.

„Wir stehen am Beginn eines goldenen Zeitalters der KI. Die jüngsten Fortschritte haben bereits zu Erfindungen geführt, die zuvor im Bereich der Science-Fiction gelebt haben - und wir haben nur die Oberfläche des Möglichen zerkratzt. “
- JEFF BEZOS, CEO von Amazon

Einige Beispiele, Vision-Erkennungssysteme für selbstfahrende Autos, in den Empfehlungs-Engines, die Produkte vorschlagen, die Ihnen aufgrund der in der Vergangenheit gekauften Produkte gefallen könnten, Sprach- und Spracherkennung des virtuellen Siri-Assistenten auf dem Apple iPhone.

KI macht in allen Bereichen der Branche einen großen Eindruck. Jede Branche, die bestimmte Jobs durch den Einsatz intelligenter Maschinen automatisieren möchte.

Landwirtschaft und Landwirtschaft sind eine der ältesten und wichtigsten Berufe der Welt. Es spielt eine wichtige Rolle im Wirtschaftssektor. Weltweit ist die Landwirtschaft eine 5-Billionen-Dollar-Industrie.

Die Weltbevölkerung wird voraussichtlich bis 2050 mehr als neun Milliarden Menschen erreichen, was eine Steigerung der landwirtschaftlichen Produktion um 70% erforderlich macht, um die Nachfrage zu befriedigen. Da die Weltbevölkerung wächst, reichen Land, Wasser und Ressourcen nicht mehr aus, um die Nachfrage-Lieferkette fortzusetzen. Wir brauchen also einen intelligenteren Ansatz und werden effizienter in Bezug auf unsere Landwirtschaft und können am produktivsten sein

In diesem Artikel werde ich auf die Herausforderungen eingehen, denen sich Landwirte durch den Einsatz traditioneller Anbaumethoden gegenübersehen, und darüber, wie künstliche Intelligenz die Landwirtschaft revolutioniert, indem sie traditionelle Methoden durch effizientere Methoden ersetzt und der Welt hilft, ein besserer Ort zu werden.

Lebenszyklus der Landwirtschaft

Wir können den Prozess der Landwirtschaft in verschiedene Teile unterteilen:

Vorbereitung des Bodens: Es ist die Anfangsphase der Landwirtschaft, in der die Landwirte den Boden für die Aussaat vorbereiten. Bei diesem Vorgang werden große Bodenklumpen aufgebrochen und Ablagerungen wie Stöcke, Steine ​​und Wurzeln entfernt. Das Hinzufügen von Düngemitteln und organischen Stoffen hängt von der Art der Ernte ab, um eine ideale Situation für die Ernte zu schaffen.

Aussaat von Samen: In dieser Phase muss der Abstand zwischen zwei Samen und die Tiefe für das Pflanzen der Samen berücksichtigt werden. In diesem Stadium spielen klimatische Bedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Niederschlag eine wichtige Rolle.

Düngemittel hinzufügen: Die Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit ist ein wichtiger Faktor, damit der Landwirt weiterhin nahrhafte und gesunde Pflanzen anbauen kann. Landwirte wenden sich Düngemitteln zu, weil diese Substanzen Pflanzennährstoffe wie Stickstoff, Phosphor und Kalium enthalten. Düngemittel sind einfach gepflanzte Nährstoffe, die auf landwirtschaftliche Felder aufgebracht werden, um die erforderlichen Elemente zu ergänzen, die natürlich im Boden vorkommen. Diese Phase bestimmt auch die Qualität der Ernte

Bewässerung: Diese Phase hilft, den Boden feucht zu halten und die Feuchtigkeit aufrechtzuerhalten. Unter- oder Überbewässerung kann das Wachstum von Pflanzen behindern und wenn es nicht richtig gemacht wird, kann es zu beschädigten Pflanzen führen.

Unkrautschutz: Unkräuter sind unerwünschte Pflanzen, die in der Nähe von Feldfrüchten oder an der Grenze von Farmen wachsen. Unkrautschutz ist wichtig zu berücksichtigen, da Unkraut die Erträge senkt, die Produktionskosten erhöht, die Ernte beeinträchtigt und die Erntequalität verringert

Ernte: Es ist der Prozess des Sammelns reifer Ernten von den Feldern. Es sind viele Arbeitskräfte für diese Aktivität erforderlich, daher ist dies eine arbeitsintensive Aktivität. Diese Phase umfasst auch die Handhabung nach der Ernte wie Reinigen, Sortieren, Verpacken und Kühlen.

Lagerung: Diese Phase des Nachernte-Systems, in der die Produkte so gelagert werden, dass eine andere Ernährungssicherheit als in landwirtschaftlichen Zeiten gewährleistet ist. Dazu gehört auch das Verpacken und Transportieren von Pflanzen.

Herausforderungen für Landwirte durch traditionelle Anbaumethoden

Auflistung der allgemeinen Herausforderungen im landwirtschaftlichen Bereich.

o In der Landwirtschaft spielen klimatische Faktoren wie Niederschlag, Temperatur und Luftfeuchtigkeit eine wichtige Rolle im landwirtschaftlichen Lebenszyklus. Zunehmende Entwaldung und Verschmutzung führen zu Klimaveränderungen, so dass es für Landwirte schwierig ist, Entscheidungen zur Vorbereitung des Bodens, zur Aussaat von Samen und zur Ernte zu treffen.

o Jede Ernte erfordert eine spezifische Ernährung im Boden. Es gibt 3 Hauptnährstoffe Stickstoff (N), Phosphor (P) und Kalium (K), die im Boden benötigt werden. Der Mangel an Nährstoffen kann zu einer schlechten Qualität der Pflanzen führen.

o Wie wir aus dem Lebenszyklus der Landwirtschaft ersehen können, spielt der Unkrautschutz eine wichtige Rolle. Wenn es nicht kontrolliert wird, kann es zu einer Erhöhung der Produktionskosten führen und es nimmt auch Nährstoffe aus dem Boden auf, was zu Nährstoffmangel im Boden führen kann.

Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Landwirtschaft

Die Branche setzt auf Technologien der künstlichen Intelligenz, um gesündere Pflanzen zu produzieren, Schädlinge zu bekämpfen, den Boden und die Wachstumsbedingungen zu überwachen, Daten für Landwirte zu organisieren, die Arbeitsbelastung zu verringern und eine breite Palette landwirtschaftlicher Aufgaben in der gesamten Lebensmittelversorgungskette zu verbessern .

Verwendung der Wettervorhersage: Angesichts der veränderten klimatischen Bedingungen und der zunehmenden Umweltverschmutzung ist es für Landwirte schwierig, den richtigen Zeitpunkt für die Aussaat von Saatgut zu bestimmen. Mithilfe der künstlichen Intelligenz können Landwirte die Wetterbedingungen mithilfe von Wettervorhersagen analysieren, um zu planen, welche Art von Ernte angebaut werden kann und wann Samen gesät werden.

System zur Überwachung der Boden- und Pflanzengesundheit: Die Art des Bodens und die Ernährung des Bodens spielen eine wichtige Rolle für die Art der Kultur und die Qualität der Kultur. Aufgrund der zunehmenden Entwaldung verschlechtert sich die Bodenqualität und es ist schwierig, die Bodenqualität zu bestimmen.

Ein in Deutschland ansässiges Technologie-Start-up PEAT hat eine AI-basierte Anwendung namens Plantix entwickelt, mit der Nährstoffmängel im Boden einschließlich Pflanzenschädlingen und Krankheiten identifiziert werden können, mit denen Landwirte auch eine Idee für die Verwendung von Düngemitteln erhalten können, die zur Verbesserung der Erntequalität beitragen. Diese App verwendet eine auf Bilderkennung basierende Technologie. Der Landwirt kann mit Smartphones Bilder von Pflanzen aufnehmen. Wir können auch Bodenwiederherstellungstechniken mit Tipps und anderen Lösungen durch kurze Videos zu dieser Anwendung sehen.

In ähnlicher Weise ist Trace Genomics ein weiteres auf maschinellem Lernen basierendes Unternehmen, das Landwirten hilft, eine Bodenanalyse für Landwirte durchzuführen. Diese Art von App hilft Landwirten, den Gesundheitszustand des Bodens und der Pflanzen zu überwachen und gesunde Pflanzen mit einer höheren Produktivität zu produzieren.

Analyse Pflanzengesundheit durch Drohnen: SkySqurrel Technologies hat Ariel-Bildgebungslösungen auf Drohnenbasis zur Überwachung der Pflanzengesundheit auf den Markt gebracht. Bei dieser Technik erfasst die Drohne Daten von Feldern und überträgt sie dann über ein USB-Laufwerk von der Drohne auf einen Computer und wird von Experten analysiert.

Dieses Unternehmen verwendet Algorithmen, um die aufgenommenen Bilder zu analysieren und einen detaillierten Bericht mit dem aktuellen Zustand der Farm bereitzustellen. Es hilft dem Landwirt, Schädlinge und Bakterien zu identifizieren, und hilft den Landwirten, die Schädlingsbekämpfung und andere Methoden rechtzeitig einzusetzen, um die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen

Precision Farming und Predictive Analytics: KI-Anwendungen in der Landwirtschaft haben Anwendungen und Werkzeuge entwickelt, die Landwirten helfen, die Landwirtschaft ungenau und kontrolliert zu halten, indem sie den Landwirten angemessene Anweisungen zu Wassermanagement, Fruchtfolge, rechtzeitiger Ernte, Art der anzubauenden Kultur, optimaler Pflanzung, Schädlingsbefall und Ernährungsmanagement geben.

Während der Verwendung der Algorithmen für maschinelles Lernen in Verbindung mit Bildern, die von Satelliten und Drohnen aufgenommen wurden, prognostizieren AI-fähige Technologien die Wetterbedingungen, analysieren die Nachhaltigkeit von Kulturpflanzen und bewerten Betriebe auf das Vorhandensein von Krankheiten oder Schädlingen und eine schlechte Pflanzenernährung in Betrieben mit Daten wie Temperatur, Niederschlag Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung.

Landwirte ohne Konnektivität können jetzt KI-Vorteile nutzen, mit Tools, die so einfach sind wie ein SMS-fähiges Telefon und die Sowing-App. In der Zwischenzeit können Landwirte mit Wi-Fi-Zugang mithilfe von KI-Anwendungen einen kontinuierlich an die KI angepassten Plan für ihr Land erstellen. Mit solchen IoT- und AI-gesteuerten Lösungen können Landwirte den weltweiten Bedarf an mehr Nahrungsmitteln decken, um die Produktion und die Einnahmen nachhaltig zu steigern, ohne wertvolle natürliche Ressourcen zu erschöpfen.

In Zukunft wird AI Landwirten helfen, sich zu Agrartechnologen zu entwickeln, indem Daten verwendet werden, um die Erträge bis auf einzelne Pflanzenreihen zu optimieren

Agrarrobotik: KI-Unternehmen entwickeln Roboter, die problemlos mehrere Aufgaben in landwirtschaftlichen Bereichen ausführen können. Dieser Robotertyp ist darauf trainiert, Unkraut zu bekämpfen und Pflanzen schneller zu ernten, wobei das Volumen im Vergleich zum Menschen höher ist.

Diese Robotertypen sind darauf geschult, die Qualität der Pflanzen zu überprüfen und gleichzeitig Unkraut zu erkennen, indem Pflanzen gepflückt und verpackt werden. Diese Roboter sind auch in der Lage, mit den Herausforderungen zu kämpfen, denen sich landwirtschaftliche Arbeitskräfte gegenübersehen.

AI-fähiges System zur Erkennung von Schädlingen: Schädlinge sind einer der schlimmsten Feinde der Bauern, der die Ernte schädigt.

KI-Systeme verwenden Satellitenbilder und vergleichen sie mit historischen Daten mithilfe von KI-Algorithmen. Sie erkennen, ob ein Insekt gelandet ist und welche Art von Insekt gelandet ist, wie Heuschrecke, Heuschrecke usw. Und senden Sie Warnmeldungen an die Landwirte an ihre Smartphones, damit die Landwirte sie aufnehmen können erforderliche Vorsichtsmaßnahmen und Anwendung der erforderlichen Schädlingsbekämpfung, sodass die KI den Landwirten hilft, gegen Schädlinge zu kämpfen.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft hilft nicht nur den Landwirten, ihre Landwirtschaft zu automatisieren, sondern setzt auch auf präzisen Anbau, um höhere Ernteerträge und bessere Qualität bei geringerem Ressourcenverbrauch zu erzielen.

Unternehmen, die an der Verbesserung des maschinellen Lernens oder auf künstlicher Intelligenz basierenden Produkten oder Dienstleistungen wie Trainingsdaten für Landwirtschaft, Drohnen und automatisierten Maschinenbau beteiligt sind, werden in Zukunft technologische Fortschritte erzielen und diesem Sektor nützlichere Anwendungen bieten, um die Welt bei der Bewältigung von Problemen der Lebensmittelproduktion zu unterstützen die wachsende Bevölkerung.

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