Искусственный интеллект всё больше захватывает рынок и каждый бизнес должен идти в ногу со временем,в том числе сельское хозяйство для повышения рентабельности бизнеса,именно поэтому команда Investonovich подготовила статью,как не отстать в данном тренде и не понести убытки!
Большинство людей ранее предполагали, что машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) применяются только в технических сферах, таких как производство и дизайн, где анализ данных и итерации могут иметь значительное влияние. Но с распространением IoT-устройств и программного обеспечения ИИ, эти технологии становятся все более популярными и в других отраслях, включая сельское хозяйство.
Одной из важных целей в сельском хозяйстве является оптимизация урожайности и производительности животноводства. Поэтому понимание различных факторов, влияющих на эти показатели, имеет особое значение. Искусственный интеллект все чаще помогает фермерам отслеживать изменяющиеся погодные условия, колебания температуры и состав почвы. Происходит изменение восприятия роли ИИ - от уменьшения трудозатрат и повышения производительности до решения более сложных задач и преодоления слабых мест.
Фермеры также вынуждены искать новые решения из-за нехватки рабочей силы, строжестью законодательства, ростом населения и уменьшением количества фермеров. Прогнозируется, что общее число фермеров в мире сократится с 616 миллионов в 2020 году до 272 миллионов к 2100 году. В связи с этим, применение ИИ в сельском хозяйстве позволяет фермерам получать быструю, масштабируемую и детальную информацию о своих культурах. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных приложений ИИ и МО.
Одной из важных целей в сельском хозяйстве является оптимизация урожайности и производительности животноводства. Поэтому понимание различных факторов, влияющих на эти показатели, имеет особое значение. Искусственный интеллект все чаще помогает фермерам отслеживать изменяющиеся погодные условия, колебания температуры и состав почвы. Происходит изменение восприятия роли ИИ - от уменьшения трудозатрат и повышения производительности до решения более сложных задач и преодоления слабых мест.
Фермеры также вынуждены искать новые решения из-за нехватки рабочей силы, строжестью законодательства, ростом населения и уменьшением количества фермеров. Прогнозируется, что общее число фермеров в мире сократится с 616 миллионов в 2020 году до 272 миллионов к 2100 году. В связи с этим, применение ИИ в сельском хозяйстве позволяет фермерам получать быструю, масштабируемую и детальную информацию о своих культурах. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных приложений ИИ и МО.
Определение качества почвы и состояния посевов
С использованием компьютерного зрения МО является важной составляющей в сохранении жизнеспособности и продуктивности сельского хозяйства. К примеру, ранее оценка стадии роста пшеницы требовала большого количества времени. Однако с помощью компьютерного зрения можно экономить время, например, собирая изображения пшеницы на разных стадиях роста в течение нескольких лет при разных условиях освещения. Так была разработана модель ИИ, превосходящая возможности человека.
Также сложной задачей для фермеров является оценка почвы. Традиционная методология включает в себя взятие образцов с последующим лабораторным анализом, что требует много времени и усилий. Однако в рамках инновационного исследования был изучен потенциал обучения алгоритмов на данных изображений, полученных с помощью портативного микроскопа. Результаты исследования показали, что модель компьютерного зрения с высокой точностью может оценить содержание песка и уровень органического вещества в почве.
Также сложной задачей для фермеров является оценка почвы. Традиционная методология включает в себя взятие образцов с последующим лабораторным анализом, что требует много времени и усилий. Однако в рамках инновационного исследования был изучен потенциал обучения алгоритмов на данных изображений, полученных с помощью портативного микроскопа. Результаты исследования показали, что модель компьютерного зрения с высокой точностью может оценить содержание песка и уровень органического вещества в почве.
Прогнозирование заболеваний растений - еще одно важное приложение ИИ.
С помощью технологии глубокого обучения распознавания изображений фермеры могут эффективно отслеживать состояние растений и бороться с вредителями и заболеваниями. Ботаники уже обучили глубокую нейронную сеть распознаванию степени тяжести черной гнили яблок, достигая точности более 90%.
Также стоит отметить разработку автоматизированных роботов-тракторов, которые оснащены камерами и компьютерными процессорами. Например, компания John Deere выпустила полностью автономный трактор с новой технологией Exact Shot, позволяющей эффективнее использовать удобрения при посадке. В области транспортных средств также активно используются беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с искусственным интеллектом и компьютерным зрением, что позволяет автоматизировать распыление пестицидов и удобрений.
Таким образом, применение искусственного интеллекта и машинного обучения в сельском хозяйстве становится все более распространенным и приносит значительные преимущества фермерам, помогая им повышать эффективность и оптимизировать производственные процессы
Также стоит отметить разработку автоматизированных роботов-тракторов, которые оснащены камерами и компьютерными процессорами. Например, компания John Deere выпустила полностью автономный трактор с новой технологией Exact Shot, позволяющей эффективнее использовать удобрения при посадке. В области транспортных средств также активно используются беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с искусственным интеллектом и компьютерным зрением, что позволяет автоматизировать распыление пестицидов и удобрений.
Таким образом, применение искусственного интеллекта и машинного обучения в сельском хозяйстве становится все более распространенным и приносит значительные преимущества фермерам, помогая им повышать эффективность и оптимизировать производственные процессы
Будущие перспективы
Опираясь на ожидания в будущем, отметим, что фермеры могут использовать приложения искусственного интеллекта (ИИ) на платформе корпоративного программного обеспечения, что позволит им визуально отслеживать текущее состояние посевов удаленно в различных местах. Способность алгоритмов ИИ генерировать предупреждения в режиме реального времени может сигнализировать о потенциально неблагоприятных результатах, способствуя более эффективным осмотрам на местах.
Хотя корпоративное программное обеспечение на данный момент не способно прямо управлять роботом-трактором, оно может играть ключевую роль, собирая данные с встроенных датчиков и передавая информацию о техническом обслуживании работникам фермы по мере необходимости. Это не только повысит эффективность работы, но и снизит преграду для новых работников, даже если работа будет заключаться в управлении и обслуживании роботов, а не в посадке, обработке почвы или опрыскивании.
Очевидно, что ИИ играет решающую роль в решении множества проблем в сельском хозяйстве — от повышения производительности до улучшения управления ресурсами и обеспечения устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Инвестирование в ИИ будет способствовать повышению эффективности и устойчивости фермеров по мере отказа от традиционных методов ведения сельского хозяйства.
Хотя корпоративное программное обеспечение на данный момент не способно прямо управлять роботом-трактором, оно может играть ключевую роль, собирая данные с встроенных датчиков и передавая информацию о техническом обслуживании работникам фермы по мере необходимости. Это не только повысит эффективность работы, но и снизит преграду для новых работников, даже если работа будет заключаться в управлении и обслуживании роботов, а не в посадке, обработке почвы или опрыскивании.
Очевидно, что ИИ играет решающую роль в решении множества проблем в сельском хозяйстве — от повышения производительности до улучшения управления ресурсами и обеспечения устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Инвестирование в ИИ будет способствовать повышению эффективности и устойчивости фермеров по мере отказа от традиционных методов ведения сельского хозяйства.
