10 главных преимуществ Vision AI для сельского хозяйства

У искусственного интеллекта множество вариантов применения, и сегодня его преимущества могут использовать отрасли практически любой сферы. В этой статье мы сосредоточимся на одной из важнейших — сельском хозяйстве.

Как искусственный интеллект может улучшить сельское хозяйство?#

Точное земледелие#

Всё зависит от правильного распределения ресурсов.

Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объёмы данных, собранных с датчиков, спутников и дронов, чтобы выявлять закономерности и взаимосвязи. Благодаря этому можно оптимизировать использование таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды.

Мониторинг и управление посевами#

Мониторинг и управление посевами дают множество преимуществ, например:

• Раннее обнаружение болезней: анализ изображений с помощью ИИ позволяет на ранней стадии выявлять признаки болезней и вредителей сельскохозяйственных культур. Это помогает своевременно принять меры и значительно сократить потери урожая.
• Прогнозирование урожайности: визуальные данные помогают прогнозировать урожайность и эффективнее планировать сбор и распределение урожая.

Рис. 1. Раннее выявление заболеваний сельскохозяйственных культур.

Оптимизация обнаружения сорняков#

Выявление сорняков — ещё одна область, в которой ИИ помогает фермерам.

Эта технология помогает отличать сельскохозяйственные культуры от сорняков, обеспечивая целенаправленную и эффективную борьбу с сорняками без необходимости повсеместного применения гербицидов.

Преимущества распространяются не только на открытые поля, но и на тепличное хозяйство.

Мониторинг скота#

Компьютерное зрение можно применять для наблюдения за здоровьем и благополучием сельскохозяйственных животных, раннего обнаружения признаков заболеваний и своевременного оказания ветеринарной помощи.

Кроме того, эта технология помогает предотвращать кражи и выявлять необычную активность, которая может привести к другим проблемам.

Контроль качества#

Ещё одно применение этой технологии — контроль качества. Алгоритмы могут оценивать качество сельскохозяйственной продукции, гарантируя, что в цепочку поставок попадут только качественные продукты. Это напрямую сокращает количество отходов и повышает удовлетворённость клиентов.

Это не новость. Многие давно работающие компании из разных отраслей уже опережают остальных.

Руководитель отдела планирования производства, автоматизации и цифровизации Audi заявил, что интеграция машинного зрения с ИИ привела к снижению затрат на оплату труда на 30–50 процентов при проведении этих проверок.

Рис. 2. Сотрудник проверяет качество растений томата.

Мониторинг климата#

ИИ может анализировать визуальные данные, связанные с погодными условиями. Это помогает фермерам принимать обоснованные решения о сроках посева и выборе культур, чтобы адаптироваться к изменению климата.

По словам доктора Анны Лильедаль, которая использует климатический мониторинг для сезонного прогнозирования состояния вечной мерзлоты в Арктике, ИИ уже «выполняет за нас всю грязную работу» в области исследований и изучения изменения климата.

Принятие решений на основе данных#

Решения на основе данных повышают производительность и прибыльность.

ИИ позволяет анализировать огромные объёмы данных и предоставлять фермерам сведения для принятия более взвешенных решений о посеве, уборке урожая и управлении хозяйством в целом.

Кроме того, приложения можно адаптировать к потребностям каждого конкретного случая. Одних пользователей больше интересует борьба с вредителями, другим нужны более подробные сведения о почве.

Оптимизация орошения#

В среднем на сельское хозяйство приходится около 70% всей потребляемой в мире воды. При этом 40% воды теряется из-за неэффективного управления водными ресурсами.

Фермеры могут оптимизировать системы орошения, анализируя визуальные данные для определения уровня влажности почвы и обеспечения эффективного использования воды.

Автоматическое обнаружение утечек также помогает выявлять участки с чрезмерным расходом воды.

Сохранение биоразнообразия#

Без здоровых экосистем невозможно сельское хозяйство. Мониторинг с помощью Vision AI помогает сохранять биоразнообразие, анализируя влияние сельскохозяйственных практик на окружающие экосистемы.

Развитие сельских территорий#

Наконец, важно учитывать долгосрочную перспективу. Развитие технологий ИИ в сельском хозяйстве способствует повышению квалификации жителей сельских районов, стимулируя экономический рост и устойчивое развитие.

Со временем это может укрепить сельские сообщества, многие из которых теряют население. По данным FWD, в 77% сельских округов США людей трудоспособного возраста (от 15 до 64 лет) стало меньше, чем 20 лет назад.

Подводим итоги: впереди светлое будущее#

Население планеты растет, и, по оценкам, к 2037 году достигнет 9 миллиардов человек. Новые вызовы требуют новых решений, и технологии играют в этом ключевую роль.

По данным Forbes, к 2025 году мировые расходы на интеллектуальное сельское хозяйство, включая ИИ и машинное обучение, предположительно утроятся и достигнут 15,3 миллиарда долларов.

Использование Vision AI позволит сельскому хозяйству повысить эффективность, уменьшить воздействие на окружающую среду и улучшить общую устойчивость.