Искусственный интеллект и сельское хозяйство: перспективы на будущее

Не секрет, что сельское хозяйство является основным занятием во многих странах мира. Сельскохозяйственная отрасль оценивается Всемирным банком в 5 триллионов долларов. К 2025 году она должна прокормить около 9 миллиардов человек. Однако количество вновь обрабатываемых земель увеличится только на 4%. Эта тенденция к органическим продуктам заставляет сельскохозяйственные предприятия искать альтернативы использованию химикатов для борьбы с сорняками. Во многих странах ощущается нехватка рабочей силы.

Кроме того, человеческий труд делает производство слишком дорогим. В таких условиях сельское хозяйство ищет способы оптимизировать использование земли, что выращивать и что на ней пасутся люди. С одной стороны, агропромышленный комплекс является одним из самых консервативных в плане инноваций во всех странах. А, с другой стороны, земледелие издавна использует всевозможные технологии, наверное, кроме глубокой древности.

Как может помочь искусственный интеллект?

ИИ в сельском хозяйстве — это реальный шанс добиться устойчивого развития. Искусственный интеллект играет важную роль в преобразовании продовольственных систем. В нем также рассматривается проблема отсутствия продовольственной безопасности и питания. В сельскохозяйственном секторе ИИ может помочь оптимизировать или даже полностью освободить людей от таких действий, как посадка и сбор урожая. Тем самым повышая производительность и улучшая условия труда (в виде сокращения времени и трудоемкости) и обеспечивая более эффективное использование природных ресурсов. Включая рационализацию управления знаниями и планирования.

В частности, с быстрым развитием электронных сельскохозяйственных технологий ИИ находит все более широкое применение в таких важных областях, как сельскохозяйственная робототехника, мониторинг почвы и посевов и прогнозная аналитика. Учитывая изменение климата, рост населения и истощение природных ресурсов, прогресс в этих областях может внести значительный вклад в сохранение почвенных и водных ресурсов. И то, и другое является ключом к устойчивой продовольственной безопасности.

Искусственный интеллект и борьба с сорняками

Продолжается работа по совершенствованию систем борьбы с вредителями по всему миру. В США проходят испытания нового опрыскивателя для садов. Система крепится на тракторе, а ультразвуковые датчики определяют размер и расстояние до дерева. Аналитика данных создает струю с нужной мощностью и количеством активных ингредиентов. Опыт показывает, что таким образом можно сэкономить до 27% гербицидов.

Немецкие компании Bayer и Bosh также работают над технологией Smart Spraying. Система сможет выделить сорняк из урожая, определить его вид и внести необходимое количество гербицида на основании введенных в программу данных.

EcoRobotix работает над устройством, которое сможет самостоятельно перемещаться по полю, находить и обрабатывать сорняки. По оценкам компании, использование устройства уменьшит количество применяемого гербицида в 20 раз.

Использование ИИ для выявления болезней растений

Современные технологии позволяют легко диагностировать заболевание растений, подобрать лечение и рассчитать предполагаемый ущерб. Количество обращений к таким сервисам позволяет фермерам расширять свои библиотеки и увеличивать количество выявляемых заболеваний. Просто предоставив изображение пораженного растения, болезнь можно идентифицировать и предложить лечение за считанные секунды.

Одним из сервисов для диагностики болезней растений является приложение Plantix от компании Peat. Приложение позволяет диагностировать более 60 заболеваний. Сервис содержит большую библиотеку изображений, которые удобно отсортированы. С постепенным увеличением количества загружаемых изображений совершенствуются и алгоритмы диагностики заболеваний.

Полезно приложение Scouting на цифровой платформе Xarvio. Обрабатывая фотоизображения, приложение способно выявлять болезни, повреждения и нарушения развития растений. Сервис способен выявлять сорняки и предоставлять данные о наличии азота в растении. Есть функция отправки уведомления при обнаружении опасного заболевания или вредителя поблизости от растений.

Таким образом, есть большие перспективы на будущее, а именно как можно быстрее выявлять болезни растений и лечить их. Вскоре мы сможем использовать технологию, которая не только выявляет болезни растений, но и регулирует их лечение в зависимости от стадии заболевания.

Поля и дроны

ИИ улучшает прогнозирование урожайности с помощью данных датчиков в реальном времени и визуальной аналитики с дронов. Количество данных, которые могут собирать умные датчики и дроны, является астрономическим. Это видео в режиме реального времени предоставляет экспертам в области сельского хозяйства совершенно новые наборы информации, которые никогда не были доступны ранее. Данные датчиков влажности, удобрений и питательных веществ в почве теперь могут анализировать динамику роста каждой культуры с течением времени. Машинное обучение — это идеальная технология для объединения мощных наборов данных и предоставления рекомендаций по оптимизации доходности. Дроны — надежная платформа для сбора важных данных для фермеров. ИИ, наземные датчики, инфракрасные изображения и видеоаналитика в реальном времени — все это дает фермерам новую информацию. Затем они могут улучшить здоровье растений и урожайность.

ООН, международные агентства и крупные сельскохозяйственные предприятия теперь используют информацию с дронов для улучшения борьбы с вредителями. В будущем использование данных инфракрасных камер дронов с датчиками в полях позволит контролировать уровень здоровья растений. Агропроизводители, использующие искусственный интеллект, смогут прогнозировать и обнаруживать нашествия вредителей еще до того, как они произойдут.

Машины вместо людей

В некоторых регионах сегодня ощущается нехватка работников агропромышленного комплекса. Этот фактор делает популярными интеллектуальные тракторы, агроботы и робототехнику на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Таким образом, это жизнеспособный вариант для многих сельскохозяйственных предприятий, которым трудно найти работников. Крупные сельскохозяйственные предприятия и агрохолдинги, которые не могут найти достаточное количество рабочих, обращаются к робототехнике для обработки сотен гектаров земли.

Например, программирование самоходной робототехники для распределения удобрений по каждому ряду культур помогает снизить эксплуатационные расходы и еще больше повысить урожайность полей. Сложность сельскохозяйственных роботов быстро растет с каждым днем. Итак, мы видим, что вскоре роботизированные технологии могут оказаться бесценными и даже заменить людей.

Вывод

Подводя итог, можно сказать, что даже в сельском хозяйстве будущее за ИИ. Именно технологии искусственного интеллекта помогают по-новому определить процесс оптимизации производственного цикла и повышения эффективности предпринимательской деятельности.

Технологии проникают во все области промышленности, в том числе и в сельское хозяйство. Это снижает затраты для бизнеса и облегчает повседневную работу сотрудников. Все это при предоставлении новых инструментов для анализа и принятия обоснованных решений на основе подробных данных о производственном процессе. Это уже не далекое будущее, а реальность для бизнеса. Особенно те, которые стремятся к устойчивому и гармоничному развитию. Теперь не только экономически, но и экологически, и социально.