Zephyrnet-logo

Kunstmatige intelligentie in de landbouw: moderne AI gebruiken om traditionele landbouwproblemen op te lossen

Datum:


Overzicht

  • Levenscyclus van de landbouw

  • Uitdagingen in de landbouw met traditionele landbouwtechnieken.

Artificial Intelligence

Kunstmatige intelligentie is gebaseerd op het principe dat menselijke intelligentie zo kan worden gedefinieerd dat een machine deze gemakkelijk kan nabootsen en taken kan uitvoeren, van de eenvoudigste tot de nog complexere. De doelen van kunstmatige intelligentie zijn onder meer leren, redeneren en perceptie.

“We staan ​​aan het begin van een gouden eeuw van AI. Recente vorderingen hebben al geleid tot een uitvinding die voorheen leefde in het rijk van sciencefiction - en we hebben alleen de oppervlakte bekrast van wat mogelijk is "
- JEFF BEZOS, CEO van Amazon

Enkele voorbeelden, zichtherkenningssystemen op zelfrijdende auto's, in de aanbevelingsengines die producten voorstellen die je misschien leuk vindt op basis van wat je in het verleden hebt gekocht, spraak- en taalherkenning van de Siri virtuele assistent op de Apple iPhone.

AI heeft een enorme impact op alle domeinen van de industrie. Elke branche die bepaalde taken wil automatiseren door het gebruik van intelligente machines.

Landbouw en landbouw zijn een van de oudste en belangrijkste beroepen ter wereld. Het speelt een belangrijke rol in de economische sector. Wereldwijd is de landbouw een industrie van $ 5 biljoen.

De wereldbevolking zal naar verwachting in 2050 meer dan negen miljard mensen bereiken, wat een toename van de landbouwproductie met 70% vereist om aan de vraag te voldoen. Omdat de wereldbevolking toeneemt, waardoor landwater en hulpbronnen onvoldoende worden om de vraag-toeleveringsketen voort te zetten. We hebben dus een slimmere aanpak nodig en efficiënter worden in hoe we landbouw bedrijven en het meest productief kunnen zijn

In dit artikel zal ik ingaan op de uitdagingen waarmee boeren worden geconfronteerd door traditionele landbouwmethoden te gebruiken en hoe kunstmatige intelligentie een revolutie in de landbouw teweegbrengt door traditionele methoden te vervangen door efficiëntere methoden te gebruiken en de wereld te helpen een betere plek te worden.

Levenscyclus van landbouw

We kunnen het landbouwproces in verschillende delen verdelen:

Kunstmatige intelligentie landbouw

Voorbereiding van grond: Het is de beginfase van de landbouw waarin boeren de grond voorbereiden op het zaaien van zaden. Dit proces omvat het breken van grote klonten grond en het verwijderen van puin, zoals stokken, stenen en wortels. Voeg ook meststoffen en organische stof toe, afhankelijk van het type gewas, om een ​​ideale situatie voor gewassen te creëren.

Zaaien van zaden: Deze fase vereist het zorgen voor de afstand tussen twee zaden, diepte voor het planten van zaden. In dit stadium spelen klimatologische omstandigheden zoals temperatuur, vochtigheid en regenval een belangrijke rol.

Meststoffen toevoegen: Het op peil houden van de bodemvruchtbaarheid is een belangrijke factor zodat de boer voedzame gewassen en gezonde gewassen kan blijven telen. Boeren wenden zich tot kunstmest omdat deze stoffen plantaardige voedingsstoffen bevatten, zoals stikstof, fosfor en kalium. Meststoffen zijn eenvoudigweg geplante voedingsstoffen die op landbouwvelden worden aangebracht als aanvulling op de vereiste elementen die van nature in de bodem voorkomen. Deze fase bepaalt ook de kwaliteit van het gewas

Irrigatie: Deze fase helpt om de grond vochtig te houden en de luchtvochtigheid op peil te houden. Onder- of te veel water geven kan de groei van gewassen belemmeren en als het niet goed wordt gedaan, kan dit leiden tot beschadigde gewassen.

Bescherming tegen onkruid: Onkruid zijn ongewenste planten die groeien in de buurt van gewassen of aan de rand van boerderijen. Onkruidbescherming is belangrijk om rekening mee te houden, aangezien onkruid de opbrengst verlaagt, de productiekosten verhoogt, de oogst verstoort en de kwaliteit van het gewas vermindert.

Oogst: Het is het proces van het verzamelen van rijpe gewassen van de velden. Er zijn veel arbeiders voor nodig voor deze activiteit, dus dit is een arbeidsintensieve activiteit. Deze fase omvat ook handelingen na de oogst, zoals schoonmaken, sorteren, verpakken en koelen.

Opslag: Deze fase van het systeem na de oogst waarin de producten zodanig worden bewaard dat de voedselzekerheid wordt gegarandeerd, anders dan tijdens perioden van landbouw. Het omvat ook het verpakken en vervoeren van gewassen.

Uitdagingen waarmee boeren worden geconfronteerd door traditionele landbouwmethoden te gebruiken

Opsommen van algemene uitdagingen die er zijn in het landbouwdomein.

o In de landbouw spelen klimatologische factoren zoals regenval, temperatuur en vochtigheid een belangrijke rol in de levenscyclus van de landbouw. Toenemende ontbossing en vervuiling leiden tot klimaatveranderingen, dus het is moeilijk voor boeren om beslissingen te nemen om de grond voor te bereiden, zaden te zaaien en te oogsten.

o Elk gewas heeft specifieke voeding in de bodem nodig. Er zijn 3 belangrijke voedingsstoffen stikstof (N), fosfor (P) en kalium (K) vereist in de bodem. Het tekort aan voedingsstoffen kan leiden tot een slechte kwaliteit van gewassen.

o Zoals we kunnen zien aan de levenscyclus van de landbouw speelt onkruidbescherming een belangrijke rol. Als het niet onder controle wordt gehouden, kan het leiden tot een stijging van de productiekosten en ook worden voedingsstoffen uit de bodem opgenomen, wat een tekort aan voedingsstoffen in de bodem kan veroorzaken.

Toepassingen van kunstmatige intelligentie in de landbouw

De industrie wendt zich tot kunstmatige intelligentie-technologieën om gezondere gewassen te produceren, ongedierte te bestrijden, bodem en groeiomstandigheden te bewaken, gegevens voor boeren te organiseren, te helpen met de werkdruk en een breed scala aan landbouwgerelateerde taken in de hele voedselvoorzieningsketen te verbeteren .

Gebruik van weersvoorspellingen: Met de verandering in klimatologische omstandigheden en toenemende vervuiling is het voor boeren moeilijk om het juiste moment te bepalen voor het zaaien van zaad.Met behulp van kunstmatige intelligentie kunnen boeren de weersomstandigheden analyseren met behulp van weersvoorspellingen, waardoor ze kunnen plannen welk type gewas kan worden geteeld en wanneer dat zou moeten zaden worden gezaaid.

Systeem voor toezicht op de gezondheid van bodem en gewassen: Bodemsoort en voeding van de bodem spelen een belangrijke factor bij het type gewas dat wordt geteeld en de kwaliteit van het gewas. Door toenemende ontbossing gaat de bodemkwaliteit achteruit en is het moeilijk om de kwaliteit van de bodem vast te stellen.

Een in Duitsland gevestigde tech start-up PEAT heeft een AI-gebaseerde applicatie ontwikkeld genaamd Plantix die de tekorten aan voedingsstoffen in de bodem kan identificeren, waaronder plantplagen en ziekten, waardoor boeren ook een idee kunnen krijgen om kunstmest te gebruiken die helpt om de oogstkwaliteit te verbeteren. Deze app maakt gebruik van op beeldherkenning gebaseerde technologie. De boer kan met smartphones foto's van planten maken. We kunnen ook grondhersteltechnieken zien met tips en andere oplossingen door middel van korte video's over deze toepassing.

Op dezelfde manier is Trace Genomics een ander op machine learning gebaseerd bedrijf dat boeren helpt bij het uitvoeren van bodemanalyses bij boeren. Zo'n app helpt boeren om de gezondheidstoestand van bodem en gewassen te monitoren en gezonde gewassen te produceren met een hogere productiviteit.

Het analyseren van gewasgezondheid door drones: SkySqurrel Technologies heeft op drones gebaseerde Ariel-beeldvormingsoplossingen geïntroduceerd voor het bewaken van de gezondheid van gewassen. Bij deze techniek vangt de drone gegevens op uit velden en vervolgens worden gegevens via een USB-stick van de drone naar een computer overgebracht en door experts geanalyseerd.

Dit bedrijf gebruikt algoritmen om de vastgelegde afbeeldingen te analyseren en een gedetailleerd rapport te verstrekken met de huidige gezondheid van de boerderij. Het helpt de boer om ongedierte en bacteriën te identificeren, waardoor boeren tijdig gebruik kunnen maken van ongediertebestrijding en andere methoden om de vereiste actie te ondernemen

Precisielandbouw en voorspellende analyses: AI-toepassingen in de landbouw hebben toepassingen en tools ontwikkeld die boeren helpen bij het onnauwkeurig en gecontroleerd boeren door hen de juiste begeleiding te bieden aan boeren over waterbeheer, vruchtwisseling, tijdige oogst, type te telen gewas, optimale aanplant, plaagaanvallen, voedingsbeheer.

Door gebruik te maken van de algoritmen voor machine learning in verband met beelden die zijn gemaakt door satellieten en drones, voorspellen AI-gebaseerde technologieën weersomstandigheden, analyseren ze de duurzaamheid van gewassen en evalueren ze boerderijen op de aanwezigheid van ziekten of plagen en slechte plantenvoeding op boerderijen met gegevens zoals temperatuur, neerslag, windsnelheid en zonnestraling.

Boeren zonder connectiviteit kunnen nu AI-voordelen krijgen, met tools die zo eenvoudig zijn als een sms-telefoon en de zaai-app. Ondertussen kunnen boeren met Wi-Fi-toegang AI-toepassingen gebruiken om een ​​doorlopend AI-aangepast plan voor hun land te krijgen. Met dergelijke IoT- en AI-gestuurde oplossingen kunnen boeren voldoen aan de wereldwijde behoefte aan meer voedsel, duurzaam groeiende productie en inkomsten zonder kostbare natuurlijke hulpbronnen uit te putten.

In de toekomst zal AI boeren helpen om te evolueren naar landbouwtechnologen, door data te gebruiken om opbrengsten te optimaliseren tot op individuele rijen planten

Landbouwrobotica: AI-bedrijven ontwikkelen robots die gemakkelijk meerdere taken op landbouwvelden kunnen uitvoeren. Dit type robot is getraind om onkruid te bestrijden en gewassen sneller te oogsten met grotere volumes in vergelijking met mensen.

Dit soort robots zijn getraind om de kwaliteit van gewassen te controleren en tegelijkertijd onkruid te detecteren bij het plukken en verpakken van gewassen. Deze robots zijn ook in staat het hoofd te bieden aan de uitdagingen waarmee landbouwkrachten worden geconfronteerd.

AI-enabled systeem om ongedierte te detecteren: Ongedierte is een van de grootste vijanden van de boeren die gewassen beschadigen.

AI-systemen gebruiken satellietbeelden en vergelijken deze met historische gegevens met behulp van AI-algoritmen en detecteren dat als er een insect is geland en welk type insect is geland, zoals de sprinkhaan, de sprinkhaan, enz. vereiste voorzorgsmaatregelen en gebruik vereiste ongediertebestrijding, dus AI helpt boeren om ongedierte te bestrijden.

Conclusie

Kunstmatige intelligentie in de landbouw helpt boeren niet alleen om hun landbouw te automatiseren, maar schakelt ook over op precieze teelt voor een hogere gewasopbrengst en betere kwaliteit met minder hulpbronnen.

Bedrijven die zich bezighouden met het verbeteren van machine learning of op kunstmatige intelligentie gebaseerde producten of diensten, zoals trainingsgegevens voor landbouw, drones en geautomatiseerde machinebouw, zullen in de toekomst technologische vooruitgang boeken en meer nuttige toepassingen aan deze sector bieden, waardoor de wereld kan worden geholpen met voedselproductieproblemen voor de groeiende bevolking.

Afrekenen PrimeXBT
Handel met de officiële CFD-partners van AC Milan
De eenvoudigste manier om crypto te verhandelen.
Bron: https://www.fintechnews.org/art Artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img