Yleiskatsaus

• Maatalouden elinkaari

• Maatalouden haasteet perinteisillä viljelytekniikoilla.

Tekoäly

Tekoäly perustuu periaatteeseen, jonka mukaan ihmisen älykkyys voidaan määritellä siten, että kone pystyy jäljittelemään sitä helposti ja suorittamaan tehtäviä yksinkertaisimmista vielä monimutkaisempiin. Tekoälyn tavoitteisiin kuuluvat oppiminen, päättely ja havainnointi.

”Olemme tekoälyn kulta-aikojen alussa. Viimeaikaiset edistysaskeleet ovat jo johtaneet keksintöön, joka on aikaisemmin elänyt tieteiskirjallisuudessa - ja olemme vain raaputtaneet mahdollisen pintaa ”
- JEFF BEZOS, Amazonin toimitusjohtaja

Joitakin esimerkkejä, itseajoavien autojen näkemystunnistusjärjestelmistä, suositusmoottoreissa, jotka ehdottavat tuotteita, jotka saatat pitää aikaisemman ostamasi sisällön perusteella, puheesta ja Siri-virtuaaliassistentin kielentunnistuksesta Apple iPhonessa.

Tekoälyllä on valtava vaikutus kaikilla toimialoilla. Jokainen ala, joka haluaa automatisoida tietyt työpaikat älykkäiden koneiden avulla.

Maatalous ja maanviljely ovat yksi vanhimmista ja tärkeimmistä ammateista maailmassa. Sillä on tärkeä rooli talouden alalla. Maatalous on maailmanlaajuisesti 5 biljoonan dollarin teollisuus.

Maailman väestön odotetaan saavuttavan yli yhdeksän miljardia vuoteen 2050 mennessä, mikä edellyttää maataloustuotannon kasvua 70 prosentilla kysynnän tyydyttämiseksi. Koska maailman väestö kasvaa, minkä vuoksi maavesi ja -varat eivät riitä jatkamaan kysynnän ja tarjonnan ketjua. Tarvitsemme siis älykkäämpiä lähestymistapoja ja tulemme tehokkaammiksi maanviljelyssä ja voimme olla tuottavimpia

Tässä artikkelissa käsittelen haasteita, joita viljelijät kohtaavat perinteisten viljelymenetelmien avulla ja kuinka tekoäly tekee vallankumouksen maataloudessa korvaamalla perinteiset menetelmät käyttämällä tehokkaampia menetelmiä ja auttamalla maailmaa tulemaan paremmaksi paikaksi.

Maatalouden elinkaari

Voimme jakaa maatalouden prosessin eri osiin:

Maaperän valmistelu: Se on viljelyn alkuvaihe, jossa maanviljelijät valmistavat maaperän siementen kylvämiseen. Tähän prosessiin kuuluu suurten maaperän rikkoutuminen ja roskien, kuten kepien, kivien ja juurien poistaminen. Lisäksi lannoitteiden lisääminen ja orgaaniset aineet riippuvat viljelytyypistä ihanteellisen tilanteen luomiseksi kasveille.

Siementen kylvö: Tämä vaihe vaatii kahden siemenen välisen etäisyyden, siementen istuttamisen syvyyden, huolehtimista. Tässä vaiheessa ilmasto-olosuhteilla, kuten lämpötilalla, kosteudella ja sateilla, on tärkeä rooli.

Lannoitteiden lisääminen: Maaperän hedelmällisyyden ylläpitäminen on tärkeä tekijä, jotta viljelijä voi jatkaa ravitsevien ja terveiden kasvien viljelyä. Viljelijät kääntyvät lannoitteiden puoleen, koska nämä aineet sisältävät kasviravinteita, kuten typpeä, fosforia ja kaliumia. Lannoitteet ovat yksinkertaisesti istutettuja ravinteita, joita levitetään maatalouspelloille täydentämään maaperässä luonnollisesti tarvittavia elementtejä. Tämä vaihe määrittää myös sadon laadun

Kastelu: Tämä vaihe auttaa pitämään maaperän kosteana ja ylläpitämään kosteutta. Vedenalainen tai ylimääräinen kastelu voi haitata kasvien kasvua, ja jos sitä ei tehdä oikein, se voi vahingoittaa satoja.

Rikkakasvien torjunta: Rikkaruohot ovat ei-toivottuja kasveja, jotka kasvavat lähellä kasveja tai tilojen rajalla. Rikkakasvien torjunta on tärkeä tekijä, koska rikkaruoho vähentää satoa, lisää tuotantokustannuksia, häiritsee sadonkorjuuta ja heikentää sadon laatua

sadonkorjuu: Se on prosessi, jolla kerätään kypsiä satoja pelloilta. Se vaatii paljon työntekijöitä tähän toimintaan, joten tämä on työvoimavaltaista toimintaa. Tähän vaiheeseen sisältyy myös sadonkorjuun jälkeinen käsittely, kuten puhdistus, lajittelu, pakkaaminen ja jäähdytys.

Varastointi: Tämä sadonkorjuun jälkeisen järjestelmän vaihe, jonka aikana tuotteita pidetään siten, että taataan elintarviketurva muulla kuin maatalouden aikana. Se sisältää myös viljelykasvien pakkaamisen ja kuljetuksen.

Viljelijöiden kohtaamat haasteet perinteisten viljelymenetelmien avulla

Luettelemalla yleiset haasteet, joita maatalousalalla esiintyy.

o Maataloudessa ilmastollisilla tekijöillä, kuten sateilla, lämpötilalla ja kosteudella, on tärkeä rooli maatalouden elinkaaressa. Metsäkadon lisääntyminen ja saastuminen aiheuttavat ilmastonmuutoksia, joten maanviljelijöiden on vaikea tehdä päätöksiä maaperän valmistelusta, siementen kylvämisestä ja sadonkorjuusta.

o Jokainen sato vaatii erityistä ravintoa maaperässä. Maaperässä tarvitaan 3 pääaineen typpeä (N), fosforia (P) ja kaliumia (K). Ravinteiden puute voi johtaa satojen huonoon laatuun.

o Kuten maatalouden elinkaaresta voimme nähdä, rikkakasvien torjunnalla on tärkeä rooli. Ellei sitä hallita, se voi johtaa tuotantokustannusten nousuun ja myös imee maaperästä ravinteita, jotka voivat aiheuttaa ravinnepuutetta maaperässä.

Tekoälyn sovellukset maataloudessa

Teollisuus on siirtymässä tekoälytekniikoihin, joiden avulla voidaan tuottaa terveellisempiä satoja, torjua tuholaisia, seurata maaperää ja kasvuolosuhteita, järjestää tietoja viljelijöille, auttaa työmäärän parantamisessa ja parantamaan monenlaisia ​​maatalouteen liittyviä tehtäviä koko elintarvikeketjussa .

Sääennusteen käyttö: Ilmastonmuutoksen ja lisääntyneen pilaantumisen myötä viljelijöiden on vaikea määrittää oikea aika siementen kylvämiseen. Tekoälyn avulla viljelijät voivat analysoida sääolosuhteita sääennusteiden avulla, jotka auttavat heitä suunnittelemaan viljelykasvien tyyppiä ja milloin siemenet kylvetään.

Maaperän ja sadon terveyden seurantajärjestelmä: Maaperätyypillä ja maaperän ravinnolla on tärkeä merkitys viljelykasvilajille ja sadon laadulle. Metsien häviämisen seurauksena maaperän laatu heikkenee, ja maaperän laatua on vaikea määrittää.

Saksalainen tekninen startup-yritys PEAT on kehittänyt tekoälypohjaisen sovelluksen nimeltä Plantix, joka tunnistaa maaperän ravinteiden puutteet, mukaan lukien kasvintuholaiset ja taudit, joiden avulla viljelijät voivat myös saada idean lannoitteiden käytöstä, mikä parantaa sadonkorjuun laatua. Tämä sovellus käyttää kuvien tunnistamiseen perustuvaa tekniikkaa. Viljelijä voi kaapata kuvia kasveista älypuhelimilla. Voimme myös nähdä maaperän kunnostustekniikat vinkkien ja muiden ratkaisujen avulla lyhyiden videoiden avulla tästä sovelluksesta.

Samoin Trace Genomics on toinen koneoppimiseen perustuva yritys, joka auttaa maanviljelijöitä tekemään maaperän analyysin viljelijöille. Tällainen sovellus auttaa viljelijöitä seuraamaan maaperän ja sadon terveydentilaa ja tuottamaan terveellisiä kasveja, joilla on korkeampi tuottavuus.

Analysoimalla sadon terveys droneilla: SkySqurrel Technologies on tuonut droneihin perustuvia Ariel-kuvantamisratkaisuja kasvien terveyden seurantaan. Tässä tekniikassa drone sieppaa tietoja kentistä ja sitten tiedot siirretään USB-aseman kautta droneista tietokoneeseen ja asiantuntijat analysoivat sen.

Tämä yritys analysoi otetut kuvat algoritmeilla ja toimittaa yksityiskohtaisen raportin, joka sisältää tilan tämänhetkisen terveyden. Se auttaa viljelijää tunnistamaan tuholaiset ja bakteerit, mikä auttaa viljelijöitä käyttämään ajoissa tuholaistorjuntaa ja muita menetelmiä tarvittavien toimenpiteiden toteuttamiseksi

Tarkkuusviljely ja ennakoiva analyysi: Tekoälyn sovellukset maataloudessa ovat kehittäneet sovelluksia ja työkaluja, jotka auttavat viljelijöitä epätarkassa ja kontrolloidussa maataloudessa tarjoamalla heille asianmukaista opastusta maanviljelijöille vesihuollosta, viljelykierrosta, oikea-aikaisesta sadonkorjuusta, viljeltävän sadon tyypistä, optimaalisesta istutuksesta, tuholaisten hyökkäyksistä, ravinnon hoidosta.

Kun tekoälyä käyttävät tekniikat käyttävät koneoppimisalgoritmeja satelliittien ja droonien ottamien kuvien yhteydessä, ne ennustavat sääolosuhteet, analysoivat sadon kestävyyttä ja arvioivat maatilojen sairauksia tai tuholaisia ​​ja huonoa kasvien ravintoa tiloilla, joilla on tietoja, kuten lämpötila, sademäärä tuulen nopeus ja auringon säteily.

Viljelijät, joilla ei ole yhteyttä, voivat saada tekoälyedut juuri nyt yksinkertaisten työkalujen avulla, kuten tekstiviestillä varustettu puhelin ja kylvösovellus. Sillä välin viljelijät, joilla on Wi-Fi-yhteys, voivat käyttää tekoälysovelluksia saadakseen jatkuvasti tekoälyyn räätälöidyn suunnitelman mailleen. Tällaisilla esineiden internetiin ja tekoälyyn perustuvilla ratkaisuilla viljelijät voivat vastata maailman tarpeisiin lisätä elintarvikkeiden kestävästi kasvavaa tuotantoa ja tuloja kuluttamatta arvokkaita luonnonvaroja.

Tulevaisuudessa tekoäly auttaa maanviljelijöitä kehittymään maatalousteknologeiksi käyttämällä tietoja optimoimaan sadot yksittäisiin kasviriveihin saakka

Maatalousrobotiikka: Tekoälyyritykset kehittävät robotteja, jotka pystyvät helposti suorittamaan useita tehtäviä maatalousalalla. Tämän tyyppinen robotti on koulutettu torjumaan rikkaruohoja ja sadonkorjuua nopeammin ja suuremmilla määrillä ihmisiin verrattuna.

Tämäntyyppiset robotit koulutetaan tarkistamaan sadon laatu ja havaitsemaan rikkakasvit samanaikaisesti poimimalla ja pakkaamalla kasveja. Nämä robotit pystyvät myös taistelemaan maatalousjoukkojen kohtaamien haasteiden kanssa.

Tekoälyä tukeva järjestelmä tuholaisten havaitsemiseksi: Tuholaiset ovat viljelijöiden pahimpia vihollisia, joka vahingoittaa satoja.

Tekoälyjärjestelmät käyttävät satelliittikuvia ja vertaa niitä historiallisiin tietoihin tekoälyalgoritmien avulla ja havaitsevat, että jos joku hyönteinen on laskeutunut ja minkä tyyppinen hyönteinen on laskeutunut kuten heinäsirkka, heinäsirkka jne. Ja lähettää hälytyksiä viljelijöille älypuhelimiinsa, jotta viljelijät voivat ottaa vaaditut varotoimet ja käytä tarvittavaa tuholaistorjuntaa, joten tekoäly auttaa maanviljelijöitä torjumaan tuholaisia.

Yhteenveto

Maatalouden tekoäly paitsi auttaa viljelijöitä automatisoimaan viljelyään, myös siirtyy tarkkaan viljelyyn paremman sadon ja paremman laadun saavuttamiseksi samalla kun käytetään vähemmän resursseja.

Yritykset, jotka osallistuvat koneoppimisen tai tekoälypohjaisten tuotteiden tai palveluiden, kuten maatalouden koulutustietojen, droneiden ja automatisoidun koneenvalmistuksen, parantamiseen, saavat teknologista kehitystä tulevaisuudessa. Ne tarjoavat hyödyllisempiä sovelluksia tälle sektorille ja auttavat maailmaa käsittelemään elintarviketuotantoa kasvava väestö.

Kassalle PrimeXBT
Kaupankäynti AC Milanin virallisten CFD-kumppaneiden kanssa
Helpoin tapa käydä salausta.
Lähde: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/