26 января 2024 г.
Узнайте, как Vision AI революционизирует сельское хозяйство: от точного земледелия и мониторинга климата до оптимизированного использования ресурсов для экономии затрат.
_(1).avif)
Искусственный интеллект имеет множество применений. Большинство отраслей могут легко извлечь выгоду из всех преимуществ, которые эта технология предоставляет сегодня. Давайте засучим рукава и сосредоточимся на одной из самых важных областей: сельском хозяйстве.
Все зависит от правильного распределения ресурсов.
Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных, собранных с датчиков, спутников и дронов, чтобы выявить закономерности и взаимосвязи. Это позволяет оптимизировать использование таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды.
Мониторинг и управление урожаем приводят ко многим преимуществам, таким как:
Идентификация сорняков - еще одна область, в которой ИИ приносит пользу фермерам.
Эта технология может различать культуры и сорняки, облегчая целенаправленную и эффективную борьбу с сорняками без необходимости широкого применения гербицидов.
Преимущества распространяются не только на открытые поля, но и на тепличное хозяйство.
Искусственный интеллект может применяться для мониторинга здоровья и благополучия домашнего скота, выявления ранних признаков заболевания и обеспечения своевременного ветеринарного ухода.
Кроме того, эта технология предотвращает кражи и необычные действия, которые могут вызвать множество других проблем.
Еще одно применение этой технологии - контроль качества. Алгоритмы могут оценивать качество сельскохозяйственной продукции, гарантируя, что в цепочку поставок поступают 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 конкурентов.
Руководитель отдела планирования производства, автоматизации и цифровизации в Audi заявил, что интеграция машинного зрения с ИИ привела к сокращению трудозатрат на 30-50 процентов, связанных с этими проверками.
.webp)
Искусственный интеллект анализирует визуальные данные, связанные с погодными условиями. Это помогает фермерам принимать обоснованные решения о сроках посадки и выборе культур для адаптации к изменяющимся климатическим условиям.
Что касается изменения климата и исследований, ИИ уже выполняет ‘грязную работу за нас’, по словам доктора Анны Лильедаль. В качестве примера из ее профессиональной деятельности, она использует климатический мониторинг для составления прогнозов состояния вечной мерзлоты в Арктике на сезонной основе.
Решения, основанные на данных, повышают производительность и прибыльность.
ИИ позволяет анализировать огромные объемы данных, предоставляя фермерам аналитическую информацию для принятия более эффективных решений в различных областях (таких как посадка, сбор урожая и общее управление фермой, и это лишь некоторые из них).
Кроме того, приложения могут быть адаптированы к потребностям каждого конкретного случая. Некоторые пользователи могут быть больше заинтересованы в борьбе с вредителями, в то время как другие могут предпочесть более подробную информацию о почве.
В среднем, примерно 70% всей воды, потребляемой в мире, идет на сельское хозяйство. 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 в почве, обеспечивая эффективное использование воды.
Кроме того, автоматизация обнаружения утечек значительно помогает выявлять участки с чрезмерным потреблением воды.
В конечном счете, без природы нет сельского хозяйства. Благодаря мониторингу, компьютерное зрение на основе ИИ может помочь в сохранении биоразнообразия, анализируя воздействие сельскохозяйственных методов на окружающие экосистемы.
И последнее, но не менее важное: движение к будущему. Расцвет технологий ИИ в сельском хозяйстве способствует развитию навыков в сельских районах, стимулируя экономический рост и устойчивость.
Со временем это может привести к укреплению сельских общин, которые в настоящее время теряют население в глобальном масштабе. По данным FWD, в 77% сельских округов США сегодня меньше людей трудоспособного возраста (от 15 до 64 лет), чем 20 лет назад.
Население мира растет, и, по оценкам, к 2030 году (или даже раньше) мы достигнем отметки в 9 миллиардов человек. Новые вызовы требуют новых решений, и технология играет 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.
Благодаря использованию компьютерного зрения на основе ИИ сельское хозяйство может выиграть от повышения эффективности, снижения воздействия на окружающую среду и повышения общей устойчивости.
