Pregled

• Življenjski cikel kmetijstva

• Izzivi, s katerimi se v kmetijstvu srečujejo tradicionalne tehnike kmetovanja.

Umetna inteligenca

Umetna inteligenca temelji na načelu, da je človeško inteligenco mogoče opredeliti tako, da jo stroj enostavno posnema in izvaja naloge, od najpreprostejših do tistih, ki so še bolj zapletene. Cilji umetne inteligence vključujejo učenje, sklepanje in zaznavanje.

»Smo na začetku zlate dobe umetne inteligence. Nedavni napredek je že privedel do izumov, ki so prej živeli na področju znanstvene fantastike - in mi smo samo opraskali površino tega, kar je mogoče. "
- JEFF BEZOS, izvršni direktor Amazona

Nekaj ​​primerov, sistemi za prepoznavanje vida na samovozečih avtomobilih, v priporočevalnih mehanizmih, ki predlagajo izdelke, ki bi vam bili morda všeč glede na to, kaj ste kupili v preteklosti, govorno in jezikovno prepoznavanje virtualnega asistenta Siri v Apple iPhoneu.

AI ima velik vpliv na vseh področjih industrije. Vsaka panoga, ki želi avtomatizirati določena delovna mesta z uporabo inteligentnih strojev.

Kmetijstvo in kmetijstvo sta eden najstarejših in najpomembnejših poklicev na svetu. Ima pomembno vlogo v gospodarskem sektorju. Kmetijstvo je po vsem svetu 5 milijard dolarjev industrije.

Po pričakovanjih bo svetovno prebivalstvo do leta 2050 doseglo več kot devet milijard, kar bo zahtevalo povečanje kmetijske proizvodnje za 70%. Ker se svetovno prebivalstvo povečuje, zaradi česar kopenske vode in viri postajajo nezadostni za nadaljevanje verige povpraševanja in ponudbe. Torej potrebujemo pametnejši pristop in postajamo bolj učinkoviti pri tem, kako kmetujemo in smo lahko najbolj produktivni

V tem članku bom obravnaval izzive, s katerimi se srečujejo kmetje z uporabo tradicionalnih načinov kmetovanja, in kako umetna inteligenca naredi revolucijo v kmetijstvu z zamenjavo tradicionalnih metod z uporabo učinkovitejših metod in svetu pomaga, da postane boljši kraj.

Življenjski cikel kmetijstva

Kmetijski proces lahko razdelimo na različne dele:

Priprava tal: To je začetna faza kmetovanja, kjer kmetje pripravljajo zemljo za setev semen. Ta postopek vključuje razbijanje velikih grudic zemlje in odstranjevanje ostankov, kot so palice, kamenje in korenine. Dodajanje gnojil in organskih snovi je odvisno od vrste pridelka, da se ustvarijo idealne razmere za pridelke.

Setev semen: V tej fazi je treba paziti na razdaljo med dvema semenoma in globino sajenja semen. V tej fazi imajo podnebne razmere, kot so temperatura, vlaga in padavine, pomembno vlogo.

Dodajanje gnojil: Ohranjanje rodovitnosti tal je pomemben dejavnik, da lahko kmet še naprej goji hranljive in zdrave pridelke. Kmetje se obračajo na gnojila, ker te snovi vsebujejo rastlinska hranila, kot so dušik, fosfor in kalij. Gnojila so preprosto posajena hranila, ki se uporabljajo na kmetijskih poljih in dopolnjujejo potrebne elemente, ki se naravno nahajajo v tleh. Ta stopnja določa tudi kakovost pridelka

Namakanje: Ta stopnja pomaga ohranjati vlažnost tal in ohranjati vlago. Podvodno ali prekomerno zalivanje lahko ovira rast poljščin in če se ne izvede pravilno, lahko privede do poškodb pridelkov.

Zaščita pred plevelom: Plevel je nezaželena rastlina, ki raste v bližini poljščin ali na mejah kmetij. Zaščita pred plevelom je pomembna, saj plevel zmanjšuje donose, povečuje proizvodne stroške, ovira letino in zmanjšuje kakovost pridelka

Žetev: Gre za postopek zbiranja zrelih pridelkov s polj. Za to dejavnost je potrebno veliko delavcev, zato je to delovno intenzivna dejavnost. Ta stopnja vključuje tudi ravnanje po žetvi, kot so čiščenje, razvrščanje, pakiranje in hlajenje.

Skladiščenje: Ta faza sistema po žetvi, v kateri se proizvodi hranijo tako, da zagotavljajo prehransko varnost, razen v kmetijskih obdobjih. Vključuje tudi pakiranje in prevoz pridelkov.

Izzivi, s katerimi se srečujejo kmetje z uporabo tradicionalnih načinov kmetovanja

Naštevanje splošnih izzivov, ki obstajajo na področju kmetijstva.

o V kmetijstvu imajo podnebni dejavniki, kot so padavine, temperatura in vlaga, pomembno vlogo v življenjskem ciklu kmetijstva. Naraščajoče krčenje gozdov in onesnaževanje povzročata podnebne spremembe, zato kmetje težko sprejemajo odločitve o pripravi tal, sejanju semen in obiranju.

o Vsak posevek zahteva posebno prehrano v tleh. V tleh so potrebna tri glavna hranila dušik (N), fosfor (P) in kalij (K). Pomanjkanje hranil lahko vodi do slabe kakovosti pridelkov.

o Kot lahko vidimo iz kmetijskega življenjskega cikla, ima zaščita pred plevelom pomembno vlogo. Če ni nadzorovan, lahko povzroči povečanje proizvodnih stroškov in absorbira hranila iz tal, kar lahko povzroči pomanjkanje hranilne vrednosti v tleh.

Uporaba umetne inteligence v kmetijstvu

Industrija se obrača na tehnologije umetne inteligence, da bi pomagala pridelati bolj zdrave pridelke, nadzorovati škodljivce, nadzorovati tla in pogoje gojenja, organizirati podatke za kmete, pomagati pri obremenitvi in ​​izboljšati široko paleto nalog, povezanih s kmetijstvom, v celotni verigi preskrbe s hrano .

Uporaba vremenske napovedi: S spremembo podnebnih razmer in naraščajočim onesnaževanjem kmetje težko določijo pravi čas za setev semen, s pomočjo umetne inteligence lahko kmetje analizirajo vremenske razmere z uporabo vremenske napovedi, ki jim pomaga načrtovati vrsto pridelave in kdaj je treba semena sejati.

Sistem spremljanja zdravja tal in pridelkov: Vrsta tal in prehrana tal imata pomemben dejavnik pri vrsti pridelave in kakovosti pridelka. Kakovost tal zaradi krčenja gozdov narašča in je težko določiti kakovost tal.

Nemški tehnološki zagon PEAT je razvil aplikacijo Plantix na osnovi umetne inteligence, ki lahko prepozna pomanjkanje hranil v tleh, vključno z rastlinskimi škodljivci in boleznimi, pri čemer lahko kmetje dobijo idejo o uporabi gnojil, ki pomagajo izboljšati kakovost žetve. Ta aplikacija uporablja tehnologijo, ki temelji na prepoznavanju slik. Kmet lahko s pomočjo pametnih telefonov posname slike rastlin. Tehnike obnavljanja tal z nasveti in drugimi rešitvami si lahko ogledamo tudi v kratkih videoposnetkih o tej aplikaciji.

Podobno je Trace Genomics še eno podjetje, ki temelji na strojnem učenju in pomaga kmetom, da kmetom opravijo analizo tal. Takšna aplikacija pomaga kmetom pri spremljanju zdravstvenih razmer tal in pridelkov ter pridelavi zdravih pridelkov z višjo stopnjo produktivnosti.

Analiza zdravje pridelka z droni: SkySqurrel Technologies je za spremljanje zdravja pridelka predstavil slikovne rešitve Ariel, ki temeljijo na dronih. Pri tej tehniki dron zajema podatke s polj, nato pa se podatki prek pogona USB prenesejo iz drona v računalnik in jih strokovnjaki analizirajo.

To podjetje uporablja algoritme za analizo posnetih slik in zagotavlja podrobno poročilo, ki vsebuje trenutno stanje kmetije. Kmetu pomaga prepoznati škodljivce in bakterije, kmetom pomaga pravočasno uporabiti zatiranje škodljivcev in druge metode, da sprejmejo potrebne ukrepe

Natančno kmetovanje in napovedna analiza: Aplikacije AI v kmetijstvu so razvile aplikacije in orodja, ki kmetom pomagajo pri netočnem in nadzorovanem kmetovanju, tako da jim kmetom zagotavljajo ustrezne smernice o upravljanju z vodami, kolobarjenju, pravočasnem obiranju, vrsti pridelave, optimalni zasaditvi, napadih škodljivcev, upravljanju s prehrano.

Medtem ko uporabljajo algoritme strojnega učenja v povezavi s slikami, posnetimi s satelitov in brezpilotnih letal, tehnologije, ki podpirajo umetno inteligenco, predvidevajo vremenske razmere, analizirajo trajnost pridelka in ocenjujejo kmetije na prisotnost bolezni ali škodljivcev in slabo prehrano rastlin na kmetijah s podatki, kot so temperatura, padavine, hitrost vetra in sončno sevanje.

Kmetje, ki nimajo povezave, lahko že zdaj uživajo prednosti umetne inteligence z orodji, ki so tako preprosta, kot sta telefon s podporo za SMS in aplikacija Setev. Medtem lahko kmetje z dostopom do brezžičnega interneta uporabljajo programe umetne inteligence, da dobijo nenehno prilagojen načrt umetne inteligence za svoja zemljišča. S takšnimi rešitvami, ki jih poganja IoT in AI, lahko kmetje zadostijo svetovnim potrebam po večji trajnostno rastoči proizvodnji hrane in prihodkih, ne da bi izčrpali dragocene naravne vire.

V prihodnosti bo umetna inteligenca pomagala kmetom, da se razvijejo v kmetijske tehnologe, z uporabo podatkov za optimizacijo donosa do posameznih vrst rastlin

Kmetijska robotika: Podjetja z umetno inteligenco razvijajo robote, ki lahko enostavno opravljajo več nalog na kmetijskih področjih. Ta vrsta robota je usposobljena za hitrejše zatiranje plevela in spravilo pridelkov z večjo količino v primerjavi z ljudmi.

Te vrste robotov so usposobljene za istočasno preverjanje kakovosti pridelkov in zaznavanje plevela z obiranjem in pakiranjem pridelkov. Ti roboti se lahko borijo tudi z izzivi, s katerimi se sooča kmetijska sila.

Sistem za zaznavanje škodljivcev z omogočeno inteligenco: Škodljivci so eden najhujših sovražnikov kmetov, ki škoduje pridelkom.

Sistemi umetne inteligence uporabljajo satelitske slike in jih primerjajo z zgodovinskimi podatki z uporabo algoritmov umetne inteligence in zaznajo, če je kakšna žuželka pristala in katera vrsta žuželk je pristala, kot so rožiči, kobilice itd., In kmetom pošiljajo opozorila na pametne telefone, da lahko kmetje vzamejo zahtevane previdnostne ukrepe in uporabo zahtevanega zatiranja škodljivcev, zato umetna inteligenca pomaga kmetom v boju proti škodljivcem.

zaključek

Umetna inteligenca v kmetijstvu ne samo pomaga kmetom pri avtomatizaciji kmetovanja, temveč tudi preusmeri k natančnemu gojenju za večji pridelek in boljšo kakovost ob manjši porabi virov.

Podjetja, ki se ukvarjajo z izboljšanjem strojnega učenja ali izdelkov ali storitev, ki temeljijo na umetni inteligenci, kot so podatki o usposabljanju za kmetijstvo, brezpilotna letala in avtomatizirano izdelavo strojev, bodo v prihodnosti tehnološko napredovala in bodo temu sektorju zagotovila bolj uporabne aplikacije, ki bodo svetu pomagale pri reševanju vprašanj proizvodnje hrane naraščajoče prebivalstvo.

Naročite PrimeXBT
Trgujte z uradnimi CFD partnerji AC Milan
Najlažji način za trgovanje s kripto.
Vir: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/