Inteligența artificială în agricultură poate contribui la reducerea costurilor, la creșterea randamentelor și la dezvoltarea unui ecosistem mai sustenabil.
Provocările creșterii populației mondiale
Creșterea populației mondiale, care se estimează că va ajunge la 10 miliarde până în 2050, pune o presiune mare sectorul agricol pentru a crește producția și a maximiza randamentele.
Au fost identificate două abordări posibile pentru a evita o criză a alimentelor: extinderea utilizării terenurilor și adoptarea agriculturii la scară largă sau folosirea unor practici inovatoare și valorificarea progreselor tehnologice pentru a crește productivitatea pe terenurile agricole existente, se arată într-o analiză realizată de firma de consultanță și tehnologie Intellias, care a dezvoltat sisteme inovatoare folosite în agricultură.
În contextul schimbărilor climatice, al creșterii populației, al lipsei de resurse și al scăderii fertilității solului, inovațiile aduse de inteligența artificială în agricultură sunt esențiale pentru a rezolva multe dintre provocări.
Avantajele inteligenței artificiale în agricultură
Potrivit sursei citate, inteligența artificială în agricultură are mai multe avantaje:
1. Decizii bazate pe date. Organizațiile din sectorul agricol au nevoie de date pentru a stăpâni procesele agricole, pentru a cunoaște calitatea solului, a monitoriza întregul lanț de aprovizionare și pentru a obține informații importante despre randamente.
Folosind inteligența artificială în agricultură, fermierii pot procesa date într-un interval de timp mai scurt. De asemenea, AI poate realiza analize predictive, poate analiza cererea existentă pe piață, poate face prognoze în privința prețurilor și poate determina momentele optime pentru însămânțare și recoltare.
AI poate să furnizeze informații despre calitatea solului, poate monitoriza condițiile meteorologice și poate recomanda anumite îngrășăminte și pesticide, mai notează sursa citată.
Beneficiile AI în agricultură
2. Reducerea costurilor reprezintă un alt beneficiu al folosirii AI în agricultură. Combinată cu inteligența artificială, agricultura de precizie îi poate ajuta pe fermieri să crească mai multe culturi folosind mai puține resurse.
AI combină cele mai bune practici de management al solului și cele mai eficiente practici de gestionare a datelor pentru a maximiza randamentul recoltelor, reducând în același timp cheltuielile.
Aplicațiile AI în agricultură îi ajută pe fermieri să primească informații în timp real despre starea culturilor, ajutându-i să identifice zonele care necesită irigare, fertilizare sau tratament cu pesticide.
Practicile agricole inovatoare, cum ar fi agricultura pe verticală, pot crește producția de alimente, reducând în același timp utilizarea resurselor.
Tractoare fără șofer și roboți pentru recoltare
3. Automatizare. După cum se arată în studiul Intellias, munca agricolă este grea, așa că lipsa forței de muncă nu este o noutate. Însă automatizarea reprezintă o soluție care nu necesită angajarea mai multor oameni.
Mașinile agricole automatizate precum tractoarele fără șofer, irigațiile inteligente, sistemele de fertilizare, dronele agricole, pulverizarea inteligentă, software-ul pentru agricultură pe verticală sau roboții folosiți pentru recoltare în seră sunt doar câteva exemple.
Prin comparație cu un muncitor uman, instrumentele bazate pe inteligență artificială sunt mai eficiente și mai precise.
Ce aplicații are inteligența artificială în agricultură
Inteligența artificială în agricultură are mai multe aplicații. Câteva exemple includ:
1. Optimizarea sistemelor automatizate de irigații
Algoritmii AI permit gestionarea autonomă a culturilor. Atunci când sunt combinați cu senzori care monitorizează nivelul de umiditate al solului și condițiile meteorologice, algoritmii pot decide în timp real câtă apă să furnizeze culturilor.
2. Detectarea scurgerilor sau a deteriorării sistemelor de irigații
Analizând date, algoritmii AI pot identifica tipare și anomalii care indică posibile scurgeri. Pot fi folosite modele de învățare automatizată care pot fi antrenate să recunoască semnăturile specifice ale scurgerilor, cum ar fi schimbările debitului și presiunii apei.
Monitorizarea și analiza în timp real permit detectarea timpurie, prevenind risipa de apă și potențialele daune aduse culturilor. De asemenea, AI incorporează date meteorologice alături de informații privind cerințele de apă ale culturilor, pentru a identifica zonele cu utilizare excesivă a apei.
Prin automatizarea detectării scurgerilor și funizarea de alerte, tehnologia AI eficientizează utilizarea apei, ajutând fermierii să conserve resursele.
Inteligența artificială în agricultură – aplicații
3. Monitorizarea culturilor și a solului
Combinația greșită de nutrienți din sol poate afecta grav sănătatea și creșterea culturilor. Însă AI poate identifica acești nutrienți și poate determina efectele lor asupra randamentului culturilor, ceea ce le permite fermierilor să facă cu ușurință ajustările necesare.
Observația umană este limitată în ceea ce privește precizia, însă modelele de supraveghere computerizată pot monitoriza starea solului pentru a strânge date exacte.
AI este folosită deja pentru a monitoriza etapele de creștere a grâului și coacerea roșiilor, se mai arată în analiza Intellias.
Aplicații AI în agricultură
4. Detectarea bolilor și a dăunătorilor
Inteligența artificială în agricultură poate fi folosită pentru a detecta prezența dăunătorilor sau a bolilor. Mai exact, AI scanează imagini pentru a descoperi mucegai, putregai, insecte și alți dăunători.
Combinând sistemele inteligente cu sistemele de alertă, fermierii pot acționa rapid pentru a extermina dăunătorii sau pentru a izola culturile, pentru a preveni răspândirea bolilor.
AI a fost capabilă să detecteze putregaiul negru ce atacă mărul cu o precizie de peste 90%. Totodată, AI poate să identifice insecte precum muștele, albinele, moliile, cu același grad de precizie. Pentru a recunoaște speciile de insecte, cercetătorii au colectat anterior imagini ale acestora, iar apoi le-au folosit pentru ca programele inteligente să învețe să le recunoască.
Vite monitorizate din dronă
5. Monitorizarea sănătății animalelor. O companie numită CattleEye a dezvoltat o soluție care folosește drone, camere video și viziune computerizată pentru a monitoriza starea de sănătate a vitelor de la distanță. Sistemul detectează comportamentul atipic al bovinelor și identifică activități precum nașterea.
CattleEye folosește și alte tehnologii AI pentru a determina impactul dietei și al condițiilor de mediu asupra animalelor. Toate aceste informații îi pot ajuta mai apoi pe fermieri să aducă îmbunătățiri stării de sănătate a vitelor pentru a crește producția de lapte.
Inteligența artificială în agricultură – exemple
6. Aplicarea inteligentă a pesticidelor
Dronele cu inteligență artificială folosesc viziunea computerizată pentru a determina cantitatea de pesticide care trebuie pulverizată peste fiecare zonă.
7. Cartografierea randamentului și analize predictive
Cartografierea randamentului folosește algoritmi pentru a analiza seturi mari de date în timp real. Acest lucru îi ajută pe fermieri să înțeleagă tiparele și caracteristicile culturilor proprii, ceea ce permite o planificare mai bună.
Tehnici precum cartografierea 3D și datele de la senzori și de la drone permit realizarea de predicții cu privire la randamentele viitoare pentru anumite culturi, ajutându-i pe fermieri să știe unde și când să semene semințe, precum și unde să aloce resurse pentru cea mai bună rentabilitate a investiției.
Folosirea roboților în agricultură
8. Recoltare automatizată și plivitul automatizat al buruienilor
Inteligența artificială în agricultură poate fi folosită pentru a detecta buruieni și specii de plante invazive. Combinată cu învățarea automatizată, viziunea computerizată analizează dimensiunea, forma și culoarea frunzelor pentru a distinge buruienile de culturile agricole.
Totodată, roboții pot fi programați pentru a îndeplini sarcini precum plivitul automatizat.
9. Sortarea produselor recoltate
Sistemele AI pot fi folosite pentru a sorta produsele în funcție de formă, dimensiune și culoare. În acest fel, fermierii pot să separe rapid produsele în categorii și să le vândă unor clienți diferiți la prețuri diferite. Prin comparație, sortarea manuală poate fi extrem de laborioasă.
10. Supraveghere
Securitatea este o parte importantă din managementul unei ferme. Atât hoții, cât și animalele sălbatice, pot fi un pericol. Inclusiv animalele de la fermă pot strica echipamente agricole sau pot dăună culturilor agricole.
Atunci când este combinată cu sistemele video de supraveghere, viziunea computerizată poate identifica rapid breșele de securitate.
Foto: chaiyananuwatmongkolchai / clarrycola / bmac0 / pixabay.com
Dacă acest articol despre inteligența artificială în agricultură ți s-a părut util, te-ar putea interesa și:
Inteligența artificială în justiție și aplicarea legii. 7 tipuri de utilizări
Inteligența artificială în educație. 4 avantaje majore și 8 exemple
Inteligența artificială în administrație publică. Exemple și beneficii