11 июля 2024 г.
Узнайте, как искусственный интеллект способствует инновациям в сельском хозяйстве, упрощая выращивание, сбор урожая и доставку фруктов с фермы к вашему столу.
Учитывая, что к 2050 году население Земли вырастет на 2 миллиарда человек, для того чтобы не отставать от темпов роста, нам необходимо увеличить производство продовольствия примерно на 60 %. Искусственный интеллект (ИИ) помогает нам решить эту задачу, стимулируя инновации в сельском хозяйстве. Инновации в области ИИ могут использоваться для мониторинга поголовья скота, анализа роста урожая, прогнозирования необходимости технического обслуживания сельскохозяйственной техники и многого другого. Когда мы думаем о сельском хозяйстве, мы часто представляем себе только фермерство. Однако это понятие включает в себя множество различных функций и процессов.
Чтобы лучше понять влияние ИИ на сельское хозяйство, давайте рассмотрим конкретный пример: жизненный цикл фрукта. Что происходит на пути от поля до нашего стола?
В этом блоге мы расскажем о том, как искусственный интеллект помогает на каждом этапе процесса - от посадки, выращивания и сбора урожая до переработки, транспортировки и продажи фруктов. Давайте начнем!
Первый шаг в жизненном цикле фруктовых культур - выбор семян и их посадка. Фермеру необходимо решить, какие фрукты выращивать в данном сезоне. Методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы помочь фермерам выбрать лучшие семена для конкретных почвенных и климатических условий. Оценивая исторические погодные условия, состав почвы и данные об урожае, ИИ может рекомендовать оптимальные сорта семян, которые с наибольшей вероятностью будут плодоносить. Использование ИИ для селекции семян - это постоянная область исследований, которая представляет большой интерес и потенциал.
Например, в 2018 году в рамках программы CGIAR Inspire Challenge было выделено 100 000 долларов на проект, использующий машинное обучение для более разумного отбора семян. Этот проект возглавили исследователи из Института BioSense и CIMMYT. Они использовали данные о различных новых сортах кукурузы, полученные с сотен оценочных площадок в Мексике, чтобы разработать модели, предсказывающие эффективность семян. Подход, основанный на данных, повышает шансы на успешный урожай и снижает риск неурожая. После того как выбран лучший сорт семян, компьютерное зрение может проверить их качество.
.png)
Компьютерное зрение можно использовать для анализа изображений семян фруктов с высоким разрешением, чтобы обнаружить дефекты, болезни и генетические признаки, которые не видны человеческому глазу. Различные задачи компьютерного зрения могут быть использованы для анализа этих изображений с целью сортировки, сортировки и оценки качества семян. Автоматизируя эти задачи, ИИ может гарантировать, что будут высажены только самые качественные семена, а фермеры смогут добиться более высоких урожаев.
Например, GeNee™ Sorter компании Seed X - это сортировщик семян на основе искусственного интеллекта, который улучшает процесс отбора семян. Сортировщик делит семена на две категории: высококачественные семена, которые, скорее всего, прорастут, направляются в первичный ящик, а семена, которые вряд ли прорастут, сортируются во вторичный ящик. Сортировщик решает такие задачи, как оценка цвета, формы, размера, генетической чистоты и прогнозирование всхожести. Благодаря сортировщику процент всхожести может быть увеличен до более чем 90 %, а это значит, что больше семян успешно вырастет в здоровые растения.
.png)
ИИ также может быть использован для улучшения анализа почвы и мониторинга урожая. Дроны с современными камерами летают над фруктовыми полями, делая подробные снимки состояния почвы и растений. Эти изображения обрабатываются для создания карт, показывающих изменения влажности почвы, уровня питательных веществ и состояния растений. На основе анализа изображений можно решать такие задачи, как обнаружение сорняков, мониторинг роста, оценка урожайности, регулировка полива, точное внесение удобрений и целенаправленная борьба с вредителями. Мониторинг в режиме реального времени с использованием ИИ поможет повысить урожайность фруктовых культур и будет способствовать развитию устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
Сбор урожая на поле всего за один день до или после оптимального времени может снизить потенциальный доход фермера от 3,7 % до 20,4 %. ИИ может помочь определить наилучший момент для сбора плодов. Традиционные методы сбора урожая в значительной степени зависят от ручного труда и могут быть менее эффективными и более трудоемкими. Методы сбора урожая с помощью искусственного интеллекта используют современные датчики и алгоритмы машинного обучения для анализа данных о цвете, размере фруктов и условиях окружающей среды, чтобы предсказать их спелость. Таким образом, фрукты собираются тогда, когда они находятся в наилучшем состоянии, что приводит к повышению урожайности и уменьшению количества отходов.
.png)
После сбора урожая следующий ключевой этап - сортировка и сортировка фруктов, чтобы лучшие продукты попали к потребителям. ИИ может быть использован для объемного анализа сегментации фруктов. Применяя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, можно оценить размер, форму и качество фруктов.
Процесс включает в себя получение изображений высокого разрешения фруктов на конвейерной ленте, сегментирование отдельных фруктов с помощью модели YOLOv8 и проведение объемного анализа для измерения размера и формы, а также выявления дефектов. По результатам анализа фрукты автоматически сортируются и распределяются по различным категориям для последующей упаковки, переработки или распределения. Сортировка и сортировка с помощью искусственного интеллекта повышает эффективность, точность и последовательность, сокращает количество отходов и максимизирует ценность урожая.
После сортировки и сортировки фруктов автоматические упаковочные машины могут точно упаковать их. Системы оптического распознавания символов (OCR), управляемые искусственным интеллектом, могут проверять упаковку на точность, проверяя этикетки, штрих-коды и другую важную информацию на соответствие стандартам и нормам. Благодаря такой проверке упаковки можно избежать таких ситуаций, как просроченные продукты. ИИ может обнаружить неправильные этикетки или просроченные даты и отметить их для исправления до того, как продукты попадут к потребителю.
Теперь представим, что у вас есть лучшие фрукты, упакованные и готовые к доставке. ИИ может улучшить логистику и транспортировку фруктов, оптимизировав маршруты. Сохранение свежести фруктов во время транспортировки и поиск наиболее эффективных маршрутов доставки являются серьезными проблемами. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать схемы движения, погодные условия и графики доставки, чтобы определить оптимальные маршруты и сократить время и расходы на дорогу.
После того как фрукты попадают в магазин, ИИ продолжает играть важнейшую роль в управлении запасами и прогнозировании спроса. Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные о продажах, предпочтениях покупателей и сезонных тенденциях, чтобы более точно прогнозировать спрос. Розничные магазины могут поддерживать оптимальный уровень запасов, основываясь на данных ИИ, и снизить риск затоваривания или нехватки товара.
Компьютерное зрение можно использовать в магазинах для контроля запасов на полках в режиме реального времени. Используя функцию обнаружения объектов, камеры на базе ИИ могут определить, когда запасов мало или они неправильно расставлены, и предупредить персонал о необходимости пополнить запасы или переставить полки. Обеспечивая наличие необходимого количества свежих продуктов в нужное время, ИИ помогает повысить удовлетворенность покупателей и сократить количество пищевых отходов.
ИИ может сыграть большую роль в том, чтобы помочь потребителям получать фрукты лучшего качества. Отличным примером успешной интеграции ИИ во фруктовую индустрию является компания Nature Fresh Farms. Компания Nature Fresh Farms преобразовала свою деятельность от семян до магазина с помощью технологий ИИ. Датчики и аналитические данные, работающие на базе ИИ, помогают отслеживать и управлять всем: от климата и уровня влажности в теплице до логистики транспортировки продукции. Nature Fresh Farms оптимизировала условия выращивания, контролировала полив и сократила расходы. Система искусственного интеллекта также позволяет доставлять продукцию на полки супермаркетов в течение 24-48 часов после упаковки, что значительно сокращает время транспортировки и сохраняет свежесть.
Несмотря на многочисленные преимущества, использование искусственного интеллекта во фруктовой промышленности имеет и некоторые потенциальные недостатки:
От выбора семян до созревания фруктов - ИИ меняет сельское хозяйство на всех этапах жизненного цикла продуктов, от ферм до вашего обеденного стола. Он помогает фермерам следить за состоянием почвы, предсказывать лучшее время для сбора урожая и точно сортировать продукты. Оптимизируя ресурсы, сокращая отходы и повышая урожайность, ИИ делает сельское хозяйство более эффективным и устойчивым. Несмотря на такие сложности, как затраты, необходимость в технических знаниях и зависимость от качества данных, преимущества ИИ во многих случаях оправдывают эти сложности. Именно поэтому все больше фермеров внедряют ИИ.
Оставайтесь с нашим сообществом и продолжайте узнавать об искусственном интеллекте! Загляните в наш репозиторий GitHub , чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀
