10 главных преимуществ использования Vision AI в сельском хозяйстве
Узнай, как Vision AI революционизирует сельское хозяйство: от точного земледелия и мониторинга климата до оптимизации использования ресурсов и снижения затрат.
Искусственный интеллект имеет множество применений. Большинство отраслей легко могут воспользоваться всеми преимуществами, которые эта технология уже сегодня дает. Давай засучим рукава и сосредоточимся на одной из самых важных сфер: сельском хозяйстве.
Как искусственный интеллект может улучшить сельское хозяйство?#
Точное земледелие#
Все зависит от правильного распределения ресурсов.
Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных, собранных с датчиков, спутников и дронов, чтобы выявлять закономерности и взаимосвязи. Это позволяет оптимизировать использование таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды.
Мониторинг и управление посевами#
Мониторинг посевов и управление ими дают множество преимуществ, например:
- Раннее обнаружение заболеваний: анализ изображений с помощью AI может выявлять признаки заболеваний или вредителей на ранних стадиях. Это позволяет своевременно принять меры и значительно сократить потери урожая.
- Прогнозирование урожайности: визуальные данные помогают прогнозировать урожайность, благодаря чему фермеры могут эффективнее планировать сбор и распределение урожая.
Рис. 1. Раннее обнаружение заболеваний растений.
Оптимизированное обнаружение сорняков#
Распознавание сорняков — еще одна область, в которой AI приносит пользу фермерам.
Эта технология может отличать сельскохозяйственные культуры от сорняков, обеспечивая целенаправленную и эффективную борьбу с сорняками без необходимости масштабного применения гербицидов.
Преимущества применимы не только к открытым полям, но и к тепличному сельскому хозяйству.
Мониторинг поголовья#
Компьютерное зрение на базе искусственного интеллекта можно использовать для мониторинга здоровья и благополучия домашнего скота, выявления ранних признаков заболеваний и своевременного обращения за ветеринарной помощью.
Кроме того, эта технология предотвращает кражи и необычную активность, которые могут привести к множеству других проблем.
Контроль качества#
Еще одно применение этой технологии — контроль качества. Алгоритмы могут оценивать качество сельскохозяйственной продукции, гарантируя, что в цепочку поставок попадут только высококачественные продукты. Это напрямую приводит к сокращению отходов и повышению удовлетворенности клиентов.
Но это не что-то новое. Многие известные компании в различных отраслях уже опережают остальных.
Руководитель отдела планирования производства, автоматизации и цифровизации Audi заявил, что интеграция машинного зрения с AI привела к снижению затрат на оплату труда на 30–50 процентов, связанных с проведением этих проверок.
Рис. 2. Сотрудник проводит контроль качества растений томата.
Мониторинг климата#
Искусственный интеллект анализирует визуальные данные, связанные с погодными закономерностями. Это помогает фермерам принимать обоснованные решения о сроках посадки и выборе культур, чтобы адаптироваться к изменяющимся климатическим условиям.
Что касается изменения климата и исследований, AI уже выполняет «грязную работу за нас», по словам доктора Анны Лильедаль. Если подробнее рассмотреть ее профессиональную деятельность, она использует мониторинг климата для сезонного прогнозирования состояния вечной мерзлоты в Арктике.
Принятие решений на основе данных#
Решения на основе данных повышают производительность и прибыльность.
AI позволяет анализировать огромные объемы данных, предоставляя фермерам информацию для принятия более эффективных решений в различных областях, включая посадку, сбор урожая и общее управление фермой.
Кроме того, приложения можно адаптировать к потребностям каждого конкретного случая. Одних пользователей может больше интересовать борьба с вредителями, а другие могут предпочесть более подробную информацию о почве.
Оптимизированное орошение#
В среднем примерно 70% всей потребляемой в мире воды используется в сельском хозяйстве. И из этих 70% целых 40% 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.
Кроме того, автоматизация обнаружения утечек значительно помогает выявлять участки с чрезмерным расходом воды.
Сохранение биоразнообразия#
В конечном счете, без природы не может быть сельского хозяйства. Благодаря мониторингу AI vision может способствовать сохранению биоразнообразия, анализируя влияние сельскохозяйственных методов на окружающие экосистемы.
Развитие сельских территорий#
И последнее, но не менее важное — движение в будущее. Расцвет технологий AI в сельском хозяйстве способствует развитию навыков жителей сельских территорий, стимулируя экономический рост и устойчивое развитие.
Со временем это может привести к укреплению сельских сообществ, которые сегодня теряют население в мировом масштабе. Согласно данным FWD, в 77% сельских округов США сейчас меньше людей трудоспособного возраста (от 15 до 64 лет), чем 20 лет назад.
Итоги: впереди светлое будущее#
Население мира растет, и, по оценкам, к 2030 году (или даже раньше) оно достигнет 9 миллиардов человек. Новые вызовы требуют новых решений, и технологии играют ключевую роль.
Согласно Forbes, к 2025 году мировые расходы на интеллектуальное сельское хозяйство, включая AI и машинное обучение, по прогнозам утроятся и достигнут 15,3 миллиарда долларов.
Используя AI vision, сельское хозяйство может повысить эффективность, снизить воздействие на окружающую среду и улучшить общую устойчивость.
