Узнай, как Vision AI совершает революцию в сельском хозяйстве: от точного земледелия и мониторинга климата до оптимизированного использования ресурсов для экономии затрат.
_(1).webp)
Искусственный интеллект имеет множество сфер применения. Большинство отраслей могли бы с легкостью воспользоваться всеми преимуществами, которые эта технология дает сегодня. Давай засучим рукава и сосредоточимся на одной из самых важных: сельском хозяйстве.
Все зависит от правильного распределения ресурсов.
Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных, собранных с датчиков, спутников и беспилотников, чтобы выявить закономерности и связи. Это позволяет оптимизировать использование таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды.
Наблюдение и управление посевами дает множество преимуществ, таких как:
Выявление сорняков - еще одна область, где ИИ приносит пользу фермерам.
Эта технология может различать культуры и сорняки, способствуя целенаправленной и эффективной борьбе с сорняками без необходимости повсеместного применения гербицидов.
Преимущества распространяются не только на открытые поля, но и на тепличное хозяйство.
Видение искусственного интеллекта можно применять для мониторинга здоровья и самочувствия домашнего скота, выявляя ранние признаки болезни и обеспечивая оперативную ветеринарную помощь.
Кроме того, эта технология предотвращает кражи и необычные действия, которые могут стать причиной множества других проблем.
Еще одно применение этой технологии - контроль качества. Алгоритмы могут оценивать качество сельскохозяйственной продукции, гарантируя, что в цепочку поставок попадут только высококачественные продукты. Это напрямую выражается в сокращении отходов и повышении удовлетворенности покупателей.
Но это не является чем-то новым. Множество известных компаний в разных отраслях уже опережают события.
Руководитель отдела планирования производства, автоматизации и цифровизации компании Audi утверждает, что интеграция машинного зрения с искусственным интеллектом привела к сокращению трудозатрат, связанных с этими проверками, на 30-50%.
.webp)
Искусственный интеллект анализирует визуальные данные, связанные с погодными условиями. Это помогает фермерам принимать взвешенные решения о времени посадки и выборе культур, чтобы адаптироваться к меняющимся климатическим условиям.
По словам доктора Анны Лильедаль, в вопросах изменения климата и исследований искусственный интеллект уже делает за нас "грязную работу". Если говорить более подробно о ее профессиональной деятельности, то она использует мониторинг климата для составления прогнозов состояния вечной мерзлоты в сезонном масштабе в Арктике.
Решения, основанные на данных, повышают производительность и прибыльность.
ИИ позволяет анализировать огромные объемы данных, предоставляя фермерам понимание для принятия более эффективных решений в различных областях (например, посадка, сбор урожая, общее управление фермой и многое другое).
К тому же приложения можно адаптировать под нужды каждого конкретного случая. Одни пользователи могут быть больше заинтересованы в борьбе с вредителями, а другие предпочитают более глубокую информацию о почве.
В среднем около 70% всей потребляемой в мире воды уходит на сельское хозяйство. И из этих 70% колоссальные 40% теряются из-за плохого управления водными ресурсами.
Фермеры могут оптимизировать работу ирригационных систем, анализируя визуальные данные для определения уровня влажности в почве, что обеспечит эффективное использование воды.
Кроме того, автоматизация обнаружения утечек значительно помогает выявлять участки с чрезмерным расходом воды.
В конце концов, без природы нет сельского хозяйства. Благодаря мониторингу ИИ-зрение может помочь в сохранении биоразнообразия, анализируя влияние сельскохозяйственных практик на окружающие экосистемы.
И последнее, но не менее важное: строительство на перспективу. Расцвет технологий ИИ в сельском хозяйстве способствует развитию навыков в сельской местности, стимулируя экономический рост и устойчивость.
Со временем это может привести к укреплению сельских общин, которые сейчас теряют население в глобальных масштабах. По данным FWD, в 77% сельских округов США проживает меньше людей трудоспособного возраста (от 15 до 64 лет), чем 20 лет назад.
Население планеты растет, и, по оценкам, к 2030 году (или даже раньше) мы достигнем отметки в 9 миллиардов человек. Новые проблемы требуют новых решений, и технологии играют в этом ключевую роль.
По прогнозам Forbes, к 2025 году мировые расходы на "умное" сельское хозяйство - включая ИИ и машинное обучение - утроятся и достигнут 15,3 миллиарда долларов.
Используя ИИ-видение, сельское хозяйство получит выгоду от повышения эффективности, снижения воздействия на окружающую среду и повышения общей устойчивости.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
