10 miesięcy temu
AI, czyli sztuczna inteligencja może okazać się przyszłością nowoczesnego i jednocześnie zrównoważonego rolnictwa. Potencjał, jaki ona daje może pomóc w rozwiązaniu wielu problemów związanych z rolnictwem. Jak więc można ją wykorzystać w rolnictwie?
Przewiduje się, iż wydatki na sztuczną inteligencję w rolnictwie wzrosną z 1,7 mld USD w 2023 r. do 4,7 mld USD w 2028 r. Ponadto globalny rynek urządzeń AI w rolnictwie wyceniono na 27,1 mld USD w 2021 r. Jednakże przewiduje się, iż do 2031 r. osiągnie on wartość 84,5 mld USD. Takie dane opublikowała Allied Market Research.
Jak technologia AI usprawni rolnictwo w najbliższej przyszłości?
Łatwo zauważyć, iż monitoring dzięki Internetu Rzeczy, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe już dziś wpływają na nasze życie. Ale wraz z szybkim rozwojem i wykorzystaniem sztucznej inteligencji w życiu codziennym zakres jej wykorzystania gwałtownie wzrośnie. Rolnictwo jest jedną z tych branż, w których technologie AI mogą się najbardziej rozwinąć. A to ze względu na ogromną liczbę różnych zmiennych, które bierze się pod uwagę w procesach uprawy roślin lub hodowli zwierząt gospodarskich. Poniżej przedstawimy kilka kierunków rozwoju, które mają największy potencjał w ulepszeniu rolnictwa.
AI może pomóc w takich obszarach produkcji rolniczej jak np.:
- zwiększenie wydajności produkcji,
- optymalizacja procesów uprawy i hodowli,
- monitorowanie i zarządzanie plonami oraz zdrowiem zwierząt hodowlanych,
- ochrona roślin,
- zarządzanie klimatem obiektów produkcyjnych,
- redukcja zużycia zasobów.
Gromadzenie znormalizowanych danych w celu ulepszenia technologii AI
Aby zasilić technologie oparte na sztucznej inteligencji, potrzebny jest duży zestaw znormalizowanych danych. W dobie stale rosnącej liczby zmiennych są one potrzebne jako dane wejściowe do szkolenia AI. Uzyskać to można przez zwiększone wykorzystanie urządzeń IoT (Internetu Rzeczy), standaryzację danych zebranych z tych urządzeń i wszelkich innych źródeł danych. Będzie miało to ogromne znaczenie dla opracowania sprawnych modeli działania sztucznej inteligencji.
Już teraz wielu dostawców systemu GIS, zapewnia swoim klientom możliwość korzystania ze sztucznej inteligencji w swoich aplikacjach. Jednak pobierane dane wykorzystuje się do zasilania modeli. Ustrukturyzowane i znormalizowane dane wykorzystuje się w aplikacjach wykorzystujących sztuczną inteligencję do prognozowania i podejmowania decyzji. Z drugiej strony wykorzystuje się je do szkolenia modeli AI oraz poprawy ich wydajności i dokładności. Postępuje dzięki temu ciągła poprawa wydajności i dokładności, która jest kluczem do dalszego wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji w rolnictwie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do ulepszenia procesu gromadzenia danych
Jak wspomniano powyżej, gromadzenie znormalizowanych danych w celu uczenia aplikacji AI ma najważniejsze znaczenie. Jednakże znaczną część danych rolniczych przez cały czas gromadzi się w formie „analogowej”, np. w formie dokumentacji papierowej. W związku z tym nie mają one postaci cyfrowej, nie są ustrukturyzowane ani znormalizowane. Sztuczna inteligencja może pomóc w przekształceniu analogowych, nieustrukturyzowanych danych w ustrukturyzowane dane cyfrowe, które można dalej wykorzystywać.
Już w tym momencie oprogramowaniem OCR do optycznego rozpoznawanie znaków można połączyć z modelami sztucznej inteligencji. Dzięki temu wszelką dokumentację papierową można przekształcić do postaci cyfrowej i pobrać z niej niezbędne dane. Firmy zajmujące się technologiami rolniczymi zdają sobie sprawę, iż przekonanie rolników do korzystania z konkretnej aplikacji do wprowadzania danych nie jest łatwe. Dlatego preferuje się korzystanie z technologii, która pomaga tworzyć znormalizowane dane bez konieczności zmiany nawyków użytkowników.
Sztuczna inteligencja będzie poprawiać wydajność sprzętu rolniczego i ograniczyć koszty zabiegów
Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki świat uprawia ziemię: od oprysków, nawożenia po pielenie i wiele innych zastosowań w uprawach. Przykładem jest oparta na sztucznej inteligencji technologia See & Spray firmy John Deere. Rozpoznaje ona różnicę między roślinami uprawnymi a chwastami, dzięki czemu można traktować poszczególne rośliny, zmniejszając zużycie np. herbicydów. Inteligentny kultywator Stout działa jako zasilany sztuczną inteligencją pielnik rzędowy, który mechanicznie usuwa chwasty bez użycia środków chemicznych.
Poza tym urządzenia analizujące barwy liści, zarówno w uprawach horyzontalnych, jak i wertykalnych umieszczone na opryskiwaczach lub dronach są pomocne w racjonalnych zabiegach ochronnych czy nawozowych.
Każdego roku na rynek trafia nowy sprzęt sterowany lub wspomagany sztuczną inteligencją. Ten rok nie będzie wyjątkiem, ponieważ ten segment branży rolniczej gwałtownie się rewolucjonizuje.
Źródło: growingproduce.com
