概要

• 農業のライフサイクル

• 伝統的な農業技術による農業で直面する課題。

Artificial Intelligence

人工知能は、機械が簡単に模倣してタスクを実行できるように、最も単純なものからさらに複雑なものまで、人間の知能を定義できるという原則に基づいています。 人工知能の目標には、学習、推論、および知覚が含まれます。

「私たちはAIの黄金時代の始まりです。 最近の進歩により、以前はサイエンスフィクションの領域に存在していた発明がすでに生まれており、私たちは可能なことのほんの一部にすぎません。」
– JEFF BEZOS、Amazon CEO

いくつかの例、自動運転車の視覚認識システム、過去に購入したものに基づいて好きな製品を提案するレコメンデーションエンジン、Apple iPhoneのSiri仮想アシスタントの音声と言語認識。

AIは、業界のすべてのドメインに大きな影響を与えています。 インテリジェントな機械を使用して特定のジョブを自動化しようとしているすべての業界。

農業と農業は、世界で最も古く、最も重要な職業の5つです。 それは経済部門で重要な役割を果たしています。 世界的に、農業はXNUMX兆ドルの産業です。

世界の人口は2050年までに70億人を超えると予想されており、需要を満たすには農業生産をXNUMX％増加させる必要があります。 世界の人口が増加しているため、土地の水と資源が不足し、需給連鎖を継続できなくなっています。 したがって、よりスマートなアプローチが必要であり、どのように農業を行うかについてより効率的になり、最も生産的になることができます

この記事では、伝統的な農業方法を使用して農家が直面する課題と、人工知能が従来の方法をより効率的な方法に置き換えて世界をより良い場所にすることで農業に革命を起こす方法について説明します。

農業のライフサイクル

農業のプロセスをさまざまな部分に分けることができます。

土の準備：農民が種を蒔くための土を準備するのは、農業の初期段階です。 このプロセスでは、大きな土の塊を壊し、棒、岩、根などの破片を取り除きます。 また、作物の種類に応じて肥料や有機物を追加し、作物にとって理想的な状況を作り出します。

種まき： この段階では、XNUMXつの種子間の距離、種子を植えるための深さに注意する必要があります。 この段階では、気温、湿度、降雨量などの気候条件が重要な役割を果たします。

肥料の追加：土壌の肥沃度を維持することは、農民が栄養価の高い作物と健康な作物を栽培し続けることができるようにするための重要な要素です。 これらの物質には窒素、リン、カリウムなどの植物栄養素が含まれているため、農家は肥料に目を向けます。 肥料は、土壌に自然に存在する必要な要素を補うために農地に適用される単純に植えられた栄養素です。 この段階でも作物の品質が決まります

かんがい：この段階は、土壌を湿らせ、湿度を維持するのに役立ちます。 水やりや水やりは作物の成長を妨げる可能性があり、適切に行われなかった場合、作物の損傷につながる可能性があります。

雑草保護：雑草は、作物の近くや農場の境界で育つ不要な植物です。 雑草は収量を減らし、生産コストを上げ、収穫を妨げ、作物の品質を低下させるため、雑草の保護は考慮に入れることが重要です。

収穫： それは畑から熟した作物を集めるプロセスです。 この活動には多くの労働者が必要なので、これは労働集約的な活動です。 この段階には、洗浄、選別、梱包、冷却などの収穫後の取り扱いも含まれます。

ストレージ： 収穫後システムのこの段階では、農業期間以外の食料安全保障を保証するような方法で製品が保管されます。 また、作物の梱包と輸送も含まれます。

伝統的な農法を用いて農民が直面する課題

農業分野に存在する一般的な課題をリストアップします。

o農業では、降雨量、気温、湿度などの気候要因が農業のライフサイクルにおいて重要な役割を果たします。 森林伐採と汚染の増加は気候変動をもたらすため、農民が土壌の準備、種まき、収穫を決定することは困難です。

oすべての作物は、土壌に特定の栄養を必要とします。 土壌に必要な3つの主要な栄養素である窒素（N）、リン（P）、カリウム（K）があります。 栄養素の不足は作物の質の低下につながる可能性があります。

o農業のライフサイクルからわかるように、雑草の保護が重要な役割を果たしています。 制御されていない場合、それは生産コストの増加につながる可能性があり、また土壌から栄養素を吸収し、土壌の栄養不足を引き起こす可能性があります。

農業における人工知能の応用

業界は、より健康的な作物の生産、害虫の駆除、土壌と成長条件の監視、農家向けのデータの整理、作業負荷の支援、食品サプライチェーン全体での幅広い農業関連タスクの改善を支援する人工知能技術に目を向けています。 。

天気予報の使用： 気候条件の変化と汚染の増加に伴い、農民が種を蒔く適切な時期を決定することは困難です。人工知能の助けを借りて、農民は天気予報を使用して気象条件を分析でき、作物の種類と時期を計画するのに役立ちます。種をまきます。

土壌と作物の健康監視システム: 土壌の種類と土壌の栄養は、栽培される作物の種類と作物の品質に重要な要素を果たします。 増加により、森林伐採土壌の質は低下しており、土壌の質を判断することは困難です。

ドイツを拠点とする技術系新興企業のPEATは、Plantixと呼ばれるAIベースのアプリケーションを開発しました。このアプリケーションは、植物の害虫や病気など、土壌の栄養不足を特定できます。これにより、農家は、収穫の質を向上させるのに役立つ肥料を使用することもできます。 このアプリは、画像認識ベースのテクノロジーを使用しています。 農家はスマートフォンを使って植物の画像を撮ることができます。 また、このアプリケーションの短いビデオを通じて、ヒントやその他の解決策を使用した土壌修復技術を見ることができます。

同様に、Trace Genomicsは、農民が農民に対して土壌分析を行うのを支援する、別の機械学習ベースの会社です。 このようなタイプのアプリは、農家が土壌と作物の健康状態を監視し、より高いレベルの生産性で健康な作物を生産するのに役立ちます。

分析する ドローンによる作物の健康： SkySqurrel Technologiesは、作物の健康状態を監視するためのドローンベースのArielイメージングソリューションをもたらしました。 この手法では、ドローンがフィールドからデータをキャプチャし、データがUSBドライブを介してドローンからコンピューターに転送され、専門家によって分析されます。

この会社は、アルゴリズムを使用してキャプチャされた画像を分析し、ファームの現在の状態を含む詳細なレポートを提供します。 これは、農家が害虫やバクテリアを特定するのに役立ち、農家が害虫駆除やその他の方法をタイムリーに使用して必要な行動を取るのに役立ちます

精密農業と予測分析： 農業におけるAIアプリケーションは、水管理、輪作、適時の収穫、栽培する作物の種類、最適な植栽、害虫の攻撃、栄養管理について農家に適切なガイダンスを提供することにより、農家が不正確で管理された農業を支援するアプリケーションとツールを開発しました。

AI対応テクノロジーは、衛星やドローンによってキャプチャされた画像に関連して機械学習アルゴリズムを使用しながら、気象条件を予測し、作物の持続可能性を分析し、気温、降水量、風速、および太陽放射。

接続されていない農家は、SMS対応の電話やSowingアプリと同じくらい簡単なツールを使用して、今すぐAIのメリットを享受できます。 一方、Wi-Fiアクセスを利用できる農家は、AIアプリケーションを使用して、自分たちの土地のAIに合わせた継続的な計画を立てることができます。 このようなIoTおよびAI主導のソリューションにより、農家は貴重な天然資源を枯渇させることなく、持続的に成長する生産と収益を増やす食品に対する世界のニーズを満たすことができます。

将来的には、AIは農家が農業技術者に進化するのを支援し、データを使用して個々の植物の列まで収量を最適化します

農業ロボティクス： AI企業は、農業分野で複数のタスクを簡単に実行できるロボットを開発しています。 このタイプのロボットは、雑草を制御し、人間と比較してより多くの量でより速いペースで作物を収穫するように訓練されています。

これらのタイプのロボットは、作物の品質をチェックし、作物の摘み取りと梱包を同時に行うことで雑草を検出するように訓練されています。 これらのロボットは、農業部隊の労働が直面する課題と戦うこともできます。

害虫を検出するAI対応システム： 害虫は、作物に損害を与える農民の最悪の敵のXNUMXつです。

AIシステムは衛星画像を使用し、AIアルゴリズムを使用して過去のデータと比較し、昆虫が着陸したかどうか、イナゴやバッタなどのどの種類の昆虫が着陸したかを検出します。また、農家にアラートを送信して、農家が撮影できるようにします。必要な予防措置を講じ、必要な害虫駆除を使用することで、AIは農家が害虫と戦うのに役立ちます。

まとめ

農業における人工知能は、農家が農業を自動化するのを支援するだけでなく、より少ない資源を使用しながら、より高い収穫量とより良い品質のために正確な栽培に移行します。

機械学習や、農業、無人機、自動機械製造のトレーニングデータなど、人工知能ベースの製品やサービスの改善に携わる企業は、将来的に技術の進歩を遂げ、このセクターにより有用なアプリケーションを提供し、世界が食料生産の問題に​​対処するのを支援します。増加する人口。

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