"あなたに必要なのは （愛 ）農業におけるAI。」
–わずかに変更されたビートルズの見積もり。
現代の農業は日ごとに賢くなっています。牛とドローンの共生は、これほど自然で必要だと感じたことはありません。 そして確かに、それはAgriTechがIoTを通じて温室を自動化し、精密農業ソリューションのフィールド変動を監視するなどしながら、ますます多くのデータを作成することを意味します。 しかし、この膨大なデータ収集でできることが他にあるに違いないと感じたことはありますか？ はるかに大胆で野心的なものはありますか？
ええと、ITRexは持っています、そして私たちの AIコンサルティングチーム このデータは、人工知能ソリューションに飛び込んで、農業会社により多くのビジネス洞察を得るために死にかけていると信じています。
私たちの主張を証明するために、企業がすでに農業でAIをどのように使用しているかのランダムな例であなたを魅了しようとしても意味がありません。それは、この印象的な技術がアグリビジネスに何ができるかを真に理解できないからです。 代わりに、人工知能によって作物や動物の農業の基本的な農業プロセスをどのように強化できるか、それがもたらすメリット、そして私たちが回避する必要のある一般的な誤解を見てみましょう。
ハイライト：
- 福利厚生
- AIが農業プロセスにどのように適合するか：
–作物の栽培
–畜産において - 一般的なAIの神話
農業におけるAIの利点
始める前に、人工知能は煩わしいすべてを知っている技術ではないことを明確にしましょう。 これは、企業がすでに持っているデータから得られる洞察を提供するだけです。または、以前は人間の関与が必要だったプロセスを自動化します。 後でそれがどのように発生するかを調べ、次に農業AIを有望な投資にする上位XNUMXつのメリットを見てみましょう。
- 歩留まりの向上。 人工知能は、運用データを分析し、プロセスの非効率性を強調することで、アグリビジネスが余分なリソースを使用せずに歩留まりを向上させる方法を見つけます。 ドローン（播種や搾乳などに使用）を使用して作物や動物の飼育プロセスを自動化することで、人的エラーを排除し、これらのプロセスを合理化して、労働の量と質の両方を向上させることができます。
- コスト削減。 AIソリューションは、リソース（水、エネルギー、肥料、除草剤など）の分散と使用方法に関する数値を計算し、無駄なリソース消費パターンを特定し、最適化シナリオを提案します。 獣医サービスや機器の修理などのコストは、家畜の健康状態と機器の性能をそれぞれ監視する予防策によって削減されます。
- 利益の増加。 AIは、農場が追加のリソースを使用することなく収量を最大化し、農業プロセスのさまざまな段階に関連するコストを削減することを考えると、農業でAIを採用することの自然で楽しい結果として、利益の増加が続きます。
- 持続可能な農業慣行との整合。 持続可能な農業の概念は、多くの資源を使い果たし、次世代に何も残さずに、現在の食料と繊維のニーズを満たす方法を見つけることを中心に展開しています。 AIは、水不足や土地の劣化を回避するために、農家が持続可能な資源消費パターンを見つけるのに役立ちます。
AIのユースケースが基本的な農業プロセスをどのように強化するか
複数のサブセットとタイプを持つ複雑なテクノロジーとして、人工知能は農業にさまざまなレベルの複雑さのアルゴリズムとアプリケーションを提供できます。 たとえば、農業でAIを使用して、家畜のバイタルを監視して健康上の問題を特定するのと同じくらい簡単なことができます。 またはあなたは雇用することができます コンピュータビジョン 機械学習を使用して、トマトを品種別に分類します。 または、さらに進んで、ディープラーニングを使用して天気を予測することもできます。 そうした場合、AIは衛星やセンサーからの履歴データの気象パターンを明らかにし、リアルタイムデータの気象変化前のマーカーを見つけて、今後の雨や嵐について農家に警告します。
全体として、AIが農業で実行するタスクは次のように要約できます。 ワークフローの自動化 （ロボットを使用して、以前は人間が関与していたタスクを実行します）、 データ分析 （運用データを分析することで非効率性を明らかにする）、およびパーソナライズ（需要にうまく適応することで売上を伸ばす）。 それほど多くはないように思われるかもしれませんが、少しで多くのことができます。 より良いアイデアを得るために、作物の栽培と家畜の世話の基本的なプロセスを見てみましょう。
人工知能と土壌の準備
土壌に配置されたセンサー、土壌分析ドローンから供給されたデータ、またはスマートフォンのカメラから供給されたセンサーからのデータを分析することにより、 プランティクス 土壌の欠陥を検出し、栄養素の不足を認識することができます。 これは、農民が土壌をより機能的で特定の作物に適したものにするために追加する必要のある有機物の量と種類を特定するのに役立ちます。
人工知能と播種
ドローンが提供する画像を分析する人工知能は、畑の地理的特性、土壌の化学組成、またはその他のパラメーターに基づいて、特定の作物を播種するのに最適な場所を農場労働者が特定するのに役立ちます。 それに加えて、農家はAIを利用した作物計画ツールを使用できます。 eアグロノム 農場が25週間に温室に播種する必要のある各作物の量、作物を畑に移植する時期などを決定します。包括的な作物計画は、播種プロセスだけではありませんが、それでもそれを知っておくとよいでしょう。このようなツールを使用することで、農家は除草剤と肥料の消費量を35〜3％削減し、収量を4〜XNUMX％増やすことができます。
播種が始まる前に、AIは種子の写真を調べて、健康な種子の画像と比較することもできます。 教師あり機械学習アルゴリズムは、種子の品質を決定し、彼らが見ている作物を把握します。 このデータを使用して、AIアルゴリズムは農業ロボットに指示することができます（ コンピュータービジョンシードソーター 米国農務省の農業研究サービスによって開発された）、標準以下の種子をろ過して除去するか、混合された場合は種子を分類します。
人工知能と受精
人工知能システム、特にクラウドではなくデバイス上で実行されるスマートアプリケーションには、強力なチップが必要です。 残念ながら、何十年もの間、コンピューターチップの大部分は、精密農業ソフトウェア、土壌センサー、土壌分析ドローン、またはSpacenusの場合は単にスマートフォンの画像からのデータの助けを借りて製造されてきました。 農業栄養アシスタント、農業人工知能ソリューションは、土壌中の栄養レベルを継続的に監視し、必要に応じて、特定の作物で過去に最高の収穫量をもたらしたレベルとそれらをクロスチェックできます。 農業をより持続可能なものにするために、AIはサードパーティのデータセットを使用して、さまざまな量と種類の肥料を使用した場合の環境への影響を確認し、収量を最大化しながら悪影響を最小限に抑えるような投与量を見つけることができます。 土壌に肥料が必要な場合、人工知能ソリューションは、保管室のセンサーを使用して、アグリビジネスが現在在庫している最適な肥料を推奨し、たとえば、 PrecisionHawkドローン フィールドにスプレーします。
人工知能と灌漑
持続可能な農業の概念には、淡水の賢い利用が必要です。 そしてこれはAIツールのような場所です ヘリオパス, カルトベイト, ワポー 便利です。 それらのいくつかは単に水の使用生産性を監視し、他は灌漑ワークフローを自動化します。 しかし、さらに進んでAI機能を使用して、過去の灌漑データを分析し、作物の健康状態と収量の統計に照らしてマッピングし、必要なすべての条件を満たす最適な水消費パターンを見つけることができます。
Fasalなどのソリューションが提供する天気予報機能を使用すると、農場は無料の雨水を利用して灌漑計画を変更できます（その品質をチェックすることは農業におけるAIの可能性でもあります）。 土壌水分モニタリングに基づいて調整された灌漑計画とともに、それは農場を水資源の最大50％節約することができます。 悪くないですよね？
同様のメカニズムは、エネルギー消費の最適化にも適用できます。 このようにして、農業会社は生産性を犠牲にすることなく水とエネルギー関連のコストを削減することができます。
人工知能と作物保護
これは、AIが農業ビジネスで楽しむためのおそらく最も多くのユースケースを提供する領域です。 例えば：
- 除草剤と農薬の消費の最適化は、食品の安全性を確保しながら、農場を持続可能かつ効率的にすることを目的としています。 AIソリューションは、現在の雑草や害虫の活動を検出し、これらのプロセスを一定のスケジュールで実行する代わりに、除草剤や農薬の散布活動を調整します。 これは次のような企業によって可能になります ブルーリバーテクノロジーズ & パイトーチ 雑草防除に焦点を当てているだけでなく、 ファームセンス とのようなモバイルアプリ ぬる （国連食糧農業機関とペンシルバニア州立大学によって提供されます）、害虫駆除を引き継ぎます。
- 害虫の攻撃の予測は、衛星またはドローンの画像を分析し、害虫の活動のパターンを明らかにし、攻撃前の兆候に気付くために新しい受信データを監視することによって実現されます。 このデータが手元にあれば、農民は作物の健康に影響を与えたり農薬を使用したりすることなく攻撃を防ぐことができます。 たとえば、による早期害虫警報システム ワドワニAI インドでは綿花の保護に使用されています。
- 作物の健康状態の監視は、土壌や植物のセンサー、および衛星やドローンから供給されるマルチスペクトル画像によって可能になります。 このデータを使用することで、AIソリューションは、作物の病気を特定するか、より複雑な教師なし機械学習アルゴリズムが適用されている場合は予測します。 これは、作物の損失を減らし、収量を増やすのに役立ちます。 バインビュー は、ブドウ園の作物の健康状態を監視するために使用されるアプリの例です（ただし、収穫と灌漑のユースケースもカバーしています）。
- 侵入者の識別は、フィールド領域の保護に重点を置いています。 AIソリューションは、ドローンの画像や監視カメラの映像を監視して、作物に損害を与える可能性のある野生動物や鳥、または許可されていない人間を検出できます。 例えば、 Twenty20ソリューションスマート監視ドメインのリーダーである、は、農場が犯罪や盗難を減らすことを可能にします。
- 天気予報は、大雨や風が始まる前に、農民が極端な気象条件に注意して作物を被害から守るのに役立ちます。 ザ・ OneSoilアプリ AIを活用した精密農業では、まさにそれが可能になります。
人工知能と収穫
現在のフィールド映像を、この作物が前シーズンの成長サイクルのこの時点でどのように見えたかを比較することにより、人工知能ソリューションは、作物が収穫の準備ができる時期を正確に予測できます。 そして、収穫時期が来るとすぐに、ロボットは畑から作物を取り除き始めることができます。 CROOを収穫するたとえば、従来の収穫方法と比較して、廃棄物を最小限に抑え、食品の安全性を高め、CO2排出量を96％削減する、イチゴを収穫するためのロボット収穫ソリューションを提供します。
アグリビジネスが作物の輸送先とその後の販売場所を知っている場合、ソリューションは、さまざまな作物バッチが輸送に費やす必要がある時間に基づいて、さまざまな場所で計画されている同じ品種の作物のさまざまな収穫ポイントを特定できます。
農業におけるAI：畜産
動物の飼育プロセスは、最終製品（牛乳、肉、卵）によって大きく異なるため、以下の簡略化されたプロセスは直線的ではなく、一部のステップは異なる順序で発生するか、完全にスキップされる可能性があります。
Animal purchase/birth → Housing → Grooming and cleaning → Feeding and grazing → Health monitoring → Breeding → Harvesting人工知能と動物の誕生または購入
AI農業ソリューションは、以前の繁殖サイクルのデータを分析して、生まれる動物の数を予測し、必要に応じて繁殖計画を調整できるように関連するケアコストを計算できます。
農場が動物を購入する場合、人工知能技術は会社が必要とする動物の数を計算することができます。 このような計算は、与えられた農業条件下で農場が持続的に世話をすることができる動物の数とバランスを取りながら、最高の収量を目標にすることができます。
人工知能と住宅
人工知能は、家畜の病気に関する履歴データを利用し、それをさまざまな住居の状態（湿度、温度、動物の密度など）と相関させることで、農家が動物を飼育するための最良の条件を確立すると同時に、動物の治療費を削減するのに役立ちます。 ゆり は、AIを活用してスマート牛舎のソリューションを提供する企業の好例です。
人工知能と身だしなみと掃除
AIは、相関機能と家畜センサーを使用して、グルーミングとクリーニングの手順を選択およびスケジュールするのに役立ちます。これにより、ファームが過度のメンテナンスにリソースを浪費したり、グルーミングとクリーニングが不十分な場合に家畜の健康に悪影響を与えたりすることがなくなります。
納屋の衛生状態は家畜の健康の主要な要因です。 そのため、Lelyや GEA 納屋掃除ロボットやアイスランドの農場のようなアグリビジネスを提供します Hallgrímsson兄弟。 搾乳および給餌ロボットと組み合わせて洗浄ワークフロー自動化ソリューションを使用することにより、農場では乳量が30％増加し、獣医のコストがXNUMX分のXNUMXに削減されました。
人工知能と摂食と放牧
人工知能が農家を助けることができる場所である、給餌と放牧の最適なバランスを見つけるのは難しい場合があります。 それに加えて、AIは次のことを明らかにすることができます。
- さまざまな種類の家畜に適した食品
- 品種や年齢などに基づいて、どのくらいの塩牛が健康を維持する必要があるか。
- より良い家畜の健康のために天気予報の周りに放牧をスケジュールする方法
- 放牧の質を高めるために牧草地を管理する方法（たとえば、パドックの輪作や土壌の健康状態の監視を通じて）
アルス Cainthusは、スマートな飼料管理、動物の健康の改善、乳量の増加を可能にするAI農業ソリューションの一例です。
人工知能と健康モニタリング
疾病管理は動物農家にとって主要なコスト源であるため、これはAIが最大の価値をもたらし、治療プロセスで抗生物質を減らしながら動物がXNUMX〜XNUMX倍速く回復できる領域です。 人工知能は、病気の管理コストを削減するだけでなく、食品の安全性も向上させます。
AIは、家畜の健康の改善につながる他の畜産ステップで言及されているすべての活動に加えて、家畜のバイタル、体重、代謝、およびその他のパラメーターを継続的に監視して、動物の健康が悪化している場合に獣医に警告することができます。 AIソリューションは、病気を予防するために、ケア条件と家畜の健康との間の新しい相関関係を継続的に探すこともできます。
ソリューションのような レックス, 行き、およびALUSは、牛の健康状態を監視するために使用されます。 Apisプロテクト ミツバチの幸福を追跡し、 ピガード 豚の健康と幸福の変化に目を光らせています
人工知能と繁殖
Fertile-Eyezbyのようなツール 多様性 特にスマートブリーディングに焦点を当てており、家畜の繁殖品質を特定し、出産管理を支援することができます。 一方、Idaのようなソリューションは、農家に関連する繁殖アドバイスを提供し、動物の繁殖以外のAIのユースケースをカバーします。
この分野のもうXNUMXつのAIユースケースは、製品の品質向上を目的とした繁殖を対象としています。 農場が新しい種類の牛を繁殖させて牛乳や肉の品質を向上させようとすると、AIは関連する肉/牛乳のパラメーターと利用可能な動物の繁殖品質に関するデータを処理し、スマートな繁殖レシピを提案できます。
人工知能と収穫
ほとんどの収穫手順は、搾乳、肉仕上げ、さらには卵の摘み取りロボットなどの機械によってすでに自動化されています。 AIは、収穫を可能にし、促進するだけでなく、出力品質を最大化する方法を明らかにします。 たとえば、AIは 生体重を推定するための3Dイメージング 鶏、豚、肉牛を使用して、最良の収穫ポイントを予測し、過剰仕上げのコストを削減し、乳牛の体調スコア、体重、搾乳特性、跛行を推定して、乳量を最大化します。
農業における人工知能の最も重要な用途は何ですか？
今日利用可能な農業におけるAIのすべての機能により、農家は、以前ははるかに時間がかかっていたワークフローの自動化から、日常の農業の一部の最適化の機会の発見まで、アグリビジネスの運営方法に関する多くの詳細を微調整できます。活動。 しかし、これらの微調整はそれ自体がいかにクールに見えるかもしれませんが、それはすべて目的を達成するための手段にすぎません。 AI農業が実行する最も重要なタスクは、収穫量を予測し、それを持続的に押し上げるために農業条件を最適化することです。
AIは農業のために他に何をしますか？
説明されているプロセス以外にも、農業会社に関連する可能性のあるAIのユースケースがいくつかあります。
- バラエティの選択。 シーズン開始に先立ち、農家は需要を満たすためにどの作物品種を植えるかを選択できます。 AIは、市場分析と潜在的なコストと利益の計算により、農家がそれを達成するのに役立ちます。
- 価格戦略の開発。 来年に積み重なる可能性のある各作物または動物の栽培にかかる予測コストに基づいて、アグリビジネスは価格戦略を調整して収益を最大化し、競争力のある価格を提供することができます。
- 保管および輸送条件の監視。 収穫物の保管と輸送が不十分なために生じる製品の損失を減らすために、アグリビジネスは人工知能を使用して、貯蔵室や輸送車両の温度、湿度レベル、その他のパラメーターを監視および調整できます。 後者は、農家が独自に顧客またはファーマーズマーケットに商品を配達する場合にのみ適用されます。
- 予知保全。 農場は長い間広範囲の農機具に依存してきました、そしてその範囲は最近多くのドローンとロボットで拡大されました。 農機具に障害が発生した場合のダウンタイムを減らすために、アグリビジネスはAIを使用して機器のパフォーマンスを監視し、メンテナンスチームに今後の故障について通知することができます。
AIと農業が一緒になるのを止めているのは何ですか？
人工知能のユースケースが豊富にあることから、農業におけるAIの人気はピークに達していると思います。 そしてそれは確かに成長していますが、まだ完全にはありません。 リスクの高い技術問題であるというAIの評判は、業界全体でAIに先行し、その成長をいくらか抑制しているようです。 人工知能の周りに注意の空気を引き起こすものを見てみましょう：
- 最初の理由は、AIコストに関する懸念です。 明らかに、これは熟練労働者と時間を必要とするハイエンド技術です。 しかし、私たちはその法外なコストについての神話を打ち破る準備ができています。 確認してもいい 2021年のAIの費用 私たち自身のプロジェクトから引き出された例を含む私たちのブログ投稿で、あなたはそれがそれほど怖いわけではないことがわかるでしょう。
- また、AIプロジェクトの47％が本番環境に到達しないという驚異的な失敗率を知ることも役に立ちません。 しかし、これらの失敗の内部にあるものを見ると、単に賢くする方法があることがわかります AI実装の課題 ピットに落ちないでください。 ここでの経験則は、AIの水域をテストし、最初から実際にその利点を証明するために、あなたが何をしているのかを知り、POCを使って小規模から始めることです。
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PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
ソース：https：//hackernoon.com/all-you-need-is-ai-in-agriculture-5b2e376f？source = rss
