Oversikt

• Landbrukets livssyklus

• Utfordringer i landbruket med tradisjonelle oppdrettsteknikker.

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens er basert på prinsippet om at menneskelig intelligens kan defineres på en måte som en maskin enkelt kan etterligne den og utføre oppgaver, fra det enkleste til det som er enda mer komplekst. Målene for kunstig intelligens inkluderer læring, resonnement og oppfatning.

“Vi er i begynnelsen av en gullalder for AI. Nylige fremskritt har allerede ført til oppfinnelser som tidligere levde i science fiction - og vi har bare riper på overflaten av det som er mulig ”
- JEFF BEZOS, Amazon-sjef

Noen eksempler, visjonsgjenkjenningssystemer på selvkjørende biler, i anbefalingsmotorene som foreslår produkter du kanskje liker, basert på det du kjøpte tidligere, tale- og språkgjenkjenning av Siri virtuelle assistent på Apple iPhone.

AI har en enorm innvirkning på alle domener i bransjen. Alle bransjer som ønsker å automatisere visse jobber ved bruk av intelligente maskiner.

Landbruk og oppdrett er en av de eldste og viktigste yrkene i verden. Det spiller en viktig rolle i den økonomiske sektoren. Over hele verden er jordbruk en $ 5 industri.

Den globale befolkningen forventes å nå mer enn ni milliarder innen 2050, noe som vil kreve en økning i jordbruksproduksjonen med 70% for å oppfylle etterspørselen. Etter hvert som verdens befolkning øker på grunn av at landvann og ressurser ikke blir tilstrekkelig til å fortsette etterspørsel-forsyningskjeden. Så vi trenger en smartere tilnærming og blir mer effektive om hvordan vi driver jordbruk og kan være mest produktive

I denne artikkelen vil jeg dekke over utfordringer som bønder står overfor ved å bruke tradisjonelle metoder for oppdrett og hvordan kunstig intelligens gjør en revolusjon i landbruket ved å erstatte tradisjonelle metoder ved å bruke mer effektive metoder og hjelpe verden til å bli et bedre sted.

Landbrukets livssyklus

Vi kan dele jordbruksprosessen i forskjellige deler:

Klargjøring av jord: Det er den første fasen av oppdrett der bønder forbereder jorda for såing av frø. Denne prosessen innebærer å bryte store jordklumper og fjerne rusk, som pinner, bergarter og røtter. Legg også gjødsel og organisk materiale avhengig av type avling for å skape en ideell situasjon for avlinger.

Såing av frø: Dette trinnet krever å ta vare på avstanden mellom to frø, dybde for å plante frø. På dette stadiet spiller klimatiske forhold som temperatur, fuktighet og nedbør en viktig rolle.

Legge til gjødsel: Å opprettholde jordfruktbarhet er en viktig faktor, slik at bonden kan fortsette å dyrke næringsrike avlinger og sunne avlinger. Bønder henvender seg til gjødsel fordi disse stoffene inneholder plante næringsstoffer som nitrogen, fosfor og kalium. Gjødsel er ganske enkelt plantede næringsstoffer som brukes på jordbruksmarker for å supplere de nødvendige elementene som finnes naturlig i jorden. Dette stadiet bestemmer også kvaliteten på avlingen

Irrigasjon: Dette trinnet bidrar til å holde jorden fuktig og opprettholde fuktighet. Undervann eller overvann kan hindre veksten av avlinger, og hvis det ikke gjøres riktig, kan det føre til skadede avlinger.

Ugressbeskyttelse: Ugress er uønskede planter som vokser nær avlinger eller ved grensen til gårdsbruk. Ugressbeskyttelse er viktig å ta med i betraktning da ugress reduserer avlingene, øker produksjonskostnadene, forstyrrer innhøstingen og reduserer avlingskvaliteten

fremover: Det er prosessen med å samle modne avlinger fra åkrene. Det krever mange arbeidere for denne aktiviteten, så dette er en arbeidskrevende aktivitet. Dette trinnet inkluderer også håndtering etter høsting som rengjøring, sortering, pakking og kjøling.

Lagring: Denne fasen av systemet etter høsting der produktene holdes på en slik måte at det garanteres matsikkerhet annet enn i landbruksperioder. Det inkluderer også pakking og transport av avlinger.

Utfordringer som bønder står overfor ved å bruke tradisjonelle metoder for oppdrett

Oppføring av generelle utfordringer som finnes i landbruksdomenet.

o I oppdrett spiller klimatiske faktorer som nedbør, temperatur og fuktighet en viktig rolle i landbrukssyklusen. Økende avskoging og forurensning resulterer i klimatiske endringer, så det er vanskelig for bønder å ta beslutninger om å forberede jorden, så frø og høste.

o Hver avling krever spesifikk ernæring i jorden. Det er tre hovednæringsstoffer nitrogen (N), fosfor (P) og kalium (K) som kreves i jord. Mangel på næringsstoffer kan føre til dårlig kvalitet på avlingene.

o Som vi kan se fra landbrukssyklusen spiller ugressbeskyttelse en viktig rolle. Hvis det ikke kontrolleres, kan det føre til en økning i produksjonskostnadene, og det absorberer også næringsstoffer fra jorden som kan forårsake ernæringsmangel i jorden.

Anvendelser av kunstig intelligens i landbruket

Industrien vender seg til kunstig intelligens-teknologi for å gi sunnere avlinger, kontrollere skadedyr, overvåke jord og vekstforhold, organisere data for bønder, hjelpe til med arbeidsmengden og forbedre et bredt spekter av landbruksrelaterte oppgaver i hele matforsyningskjeden. .

Bruk av værvarsling: Med endringen i klimatiske forhold og økende forurensning er det vanskelig for bøndene å bestemme riktig tidspunkt for såing av frø, med hjelp fra kunstig intelligens kan bønder analysere værforholdene ved hjelp av værvarsling som hjelper dem med å planlegge hvilken type avling som kan dyrkes, og når skal frø blir sådd.

Jord- og avlingshelseovervåkningssystem: Jordtype og ernæring av jord spiller en viktig faktor i typen avling som dyrkes og kvaliteten på avlingen. På grunn av økende er avskoging av jordkvaliteten nedverdigende, og det er vanskelig å bestemme jordens kvalitet.

En tyskbasert teknologisk oppstart PEAT har utviklet en AI-basert applikasjon kalt Plantix som kan identifisere næringsmangel i jord inkludert plante skadedyr og sykdommer som bønder også kan få en idé om å bruke gjødsel som bidrar til å forbedre høstkvaliteten. Denne appen bruker bildegjenkjenningsbasert teknologi. Bonden kan ta bilder av planter ved hjelp av smarttelefoner. Vi kan også se jordgjenopprettingsteknikker med tips og andre løsninger gjennom korte videoer på denne applikasjonen.

Tilsvarende er Trace Genomics et annet maskinlæringsbasert selskap som hjelper bønder med å gjøre en jordanalyse for bønder. En slik type app hjelper bønder med å overvåke jord og avlings helsemessige forhold og produsere sunne avlinger med et høyere produktivitetsnivå.

Analysere avlingens helse av droner: SkySqurrel Technologies har brakt dronebaserte Ariel-bildeløsninger for overvåking av avlingens helse. I denne teknikken fanger dronen data fra felt, og deretter overføres data via en USB-stasjon fra dronen til en datamaskin og analyseres av eksperter.

Dette selskapet bruker algoritmer for å analysere de fangede bildene og gi en detaljert rapport som inneholder den nåværende helsen til gården. Det hjelper bonden til å identifisere skadedyr og bakterier som hjelper bøndene til å bruke skadedyrbekjempelse i tide og andre metoder for å iverksette nødvendige tiltak

Presisjonsoppdrett og prediktiv analyse: AI-applikasjoner i landbruket har utviklet applikasjoner og verktøy som hjelper bønder med unøyaktig og kontrollert oppdrett ved å gi dem riktig veiledning til bønder om vannforvaltning, vekst, rettidig høsting, type avling som skal dyrkes, optimal planting, skadedyrangrep, ernæringshåndtering.

Mens de bruker maskinlæringsalgoritmene i forbindelse med bilder tatt av satellitter og droner, forutsier AI-aktiverte teknologier værforhold, analyserer avlingens bærekraft og evaluerer gårder for tilstedeværelse av sykdommer eller skadedyr og dårlig planteernæring på gårder med data som temperatur, nedbør, vindhastighet og solstråling.

Bønder uten tilkobling kan få AI-fordeler akkurat nå, med verktøy så enkle som en SMS-aktivert telefon og såappen. I mellomtiden kan bønder med Wi-Fi-tilgang bruke AI-applikasjoner for å få en kontinuerlig AI-tilpasset plan for landene sine. Med slike IoT- og AI-drevne løsninger kan bøndene møte verdens behov for økt mat bærekraftig voksende produksjon og inntekter uten å tømme dyrebare naturressurser.

I fremtiden vil AI hjelpe bønder til å utvikle seg til landbruksteknologer ved å bruke data for å optimalisere avlingene ned til individuelle planterader

Landbruksrobotikk: AI-selskaper utvikler roboter som enkelt kan utføre flere oppgaver i oppdrettsfelt. Denne typen robot er trent til å kontrollere ugress og høste avlinger i et raskere tempo med høyere volumer sammenlignet med mennesker.

Disse typene roboter er opplært til å kontrollere kvaliteten på avlingene og oppdage ugress med plukking og pakking av avlinger samtidig. Disse robotene er også i stand til å kjempe med utfordringer som arbeidskraft i landbruket står overfor.

AI-aktivert system for å oppdage skadedyr: Skadedyr er en av bøndens verste fiender som skader avlingene.

AI-systemer bruker satellittbilder og sammenligner dem med historiske data ved hjelp av AI-algoritmer og oppdager at hvis noe insekt har landet og hvilken type insekt som er kommet, som gresshoppe, gresshoppe osv. nødvendige forholdsregler og bruk nødvendig skadedyrbekjempelse, slik at AI hjelper bøndene til å kjempe mot skadedyr.

konklusjonen

Kunstig intelligens i landbruket hjelper ikke bare bønder med å automatisere oppdrett, men skifter også til presis dyrking for høyere avlingsutbytte og bedre kvalitet mens du bruker færre ressurser.

Bedrifter som er involvert i å forbedre maskinlæring eller kunstige intelligensbaserte produkter eller tjenester som opplæringsdata for landbruk, drone og automatisert maskinfremstilling, vil få teknologisk fremgang i fremtiden, og vil gi mer nyttige applikasjoner til denne sektoren og hjelpe verden med å håndtere matproduksjonsspørsmål for den voksende befolkningen.

Kasse PrimeXBT
Handle med de offisielle CFD-partnerne i AC Milan
Den enkleste måten å bytte krypto på.
Kilde: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/