Согласно отчету Организации Объединенных Наций, к 2050 году численность населения мира, по прогнозам, достигнет 9,8 миллиарда человек, а к 2022 году — примерно 8,0 миллиарда человек. Статистика показывает, что человеческое население увеличится примерно на 20%. . Одной из основных сфер, от которой зависит жизнь человека, является сельское хозяйство, и чтобы заполнить этот разрыв между сегодняшним населением и населением 2050 года, эта сфера должна увеличить свою производительность на 60%. Только в Индии выращивание, переработка и распространение продуктов питания — это бизнес стоимостью 71 220 миллиардов долларов.

Глядя на сегодняшний сценарий, машинное обучение, наука о данных и искусственный интеллект являются потенциальными способами удовлетворения ожидаемых потребностей в продуктах питания людей, которые присоединятся к нам к 2050 году. Поскольку мы знаем, что весь сельскохозяйственный процесс представляет собой комбинацию многих других процессов, эти подсистемы процессы требуют отслеживания и мониторинга в течение столь длительного времени, когда размер сельскохозяйственных угодий часто составляет сотни акров, и в то же время для лучшего моделирования всегда требуется информация, такая как погода, сезонный солнечный свет и модели нападения животных, птиц, насекомых. Существует множество такой информации, которой необходимо управлять одновременно, и здесь машинное обучение оказывается идеальным решением проблемы одновременного управления большим объемом информации.

Приведенная выше информация объясняет, почему фермеры, кооперативы и сельскохозяйственные компании в значительной степени заинтересованы в инвестициях в ИИ. Согласно исследовательскому отчету BI Intelligence, глобальные расходы в сельском хозяйстве на ИИ и машинное обучение, по прогнозам, достигнут около 4 миллиардов долларов, что составило 1 доллар в 2020 году. Эти цифры показывают, как подходы, ориентированные на данные, расширяют свои способы применения в полевых условиях. . Ниже приведены варианты использования ИИ в сельском хозяйстве.

Системы наблюдения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения

Применение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в системах наблюдения за посевами позволяет фермерам следить за полями в режиме реального времени и легко выявлять нарушения, связанные с животными и людьми. Таким образом, искусственный интеллект и машинное обучение помогают снизить вероятность уничтожения урожая. Эти системы записывают видео и дают быстрые ответы на основе видеоаналитики. Эти решения с поддержкой ИИ можно масштабировать от мелких фермеров до крупных сельскохозяйственных предприятий.

Прогноз урожайности

Применение систем наблюдения на полях также можно использовать для сбора данных, и это помогает алгоритмам машинного обучения анализировать потоковое видео в реальном времени. Кроме того, большое спасибо IoT (Интернету вещей), который помогает собирать наземные данные о влажности, удобрениях и естественных уровнях питательных веществ.

Сочетание данных AI и ML помогает анализировать закономерности каждой культуры с течением времени, поскольку машинное обучение — это идеальный способ объединить массивные наборы данных и предоставить рекомендации по урожайности на основе ограничений. Кроме того, более продвинутые системы с поддержкой искусственного интеллекта могут помочь фермерам улучшить здоровье урожая.

Планирование урожая

Картирование урожайности — это термин, который объединяет алгоритмы сельского хозяйства и машинного обучения. Если говорить более подробно, то можно сказать, что модели машинного обучения с учителем помогают находить закономерности в больших наборах сельскохозяйственных данных. Это помогает понять ортогональность культур в режиме реального времени. Все это играет решающую роль в планировании урожая.

С помощью машинного обучения становится легко количественно оценить потенциальную урожайность поля еще до начала вегетации. Чтобы делать такие прогнозы, алгоритмы используют данные о социальном состоянии от встроенного датчика и данные наблюдения о цвете почвы и атмосферы и помогают специалисту по сельскому хозяйству прогнозировать урожайность почвы для данной культуры.

Борьба с вредителями

Бывшая или сельскохозяйственная организация может улучшить борьбу с вредителями, объединив данные наблюдения и данные наземных датчиков. Международные агентства используют данные инфракрасных камер с дронов и данные наземных датчиков для мониторинга здоровья сельскохозяйственных культур и использования ИИ для прогнозирования заражения вредителями.

Роботы

Различные «умные» тракторы, агроботы и другие инструменты на базе ИИ и машинного обучения помогают комбайнам восполнить нехватку сельскохозяйственных рабочих. Эти инструменты и устройства являются жизнеспособным вариантом для многих удаленных сельскохозяйственных операций. Эти устройства стали настоящим подарком для крупных сельскохозяйственных предприятий, поскольку они не только снижают затраты на оплату труда сотрудников, но и обеспечивают более высокую точность выполнения повторяющихся задач.

Управление цепочками поставок

Как и в других системах управления цепочками поставок, ИИ ускорил отслеживание и прослеживаемость во всех цепочках поставок сельскохозяйственной продукции. Большее влияние этого можно увидеть во время пандемии. Модели искусственного интеллекта и машинного обучения не только ускоряют применение цепочек, но и помогают в управлении запасами, где они могут легко различать назначения культур и материалов на уровне партий, партий и контейнеров для входящих и исходящих поставок.

В более продвинутой системе датчики используются для различения состояния груза и материала.

Оптимизация пестицидов

Модели машинного обучения используются для определения правильного сочетания пестицидов и их применения в определенной области поля. Используя такие модели, производители не только находят подходящие пестициды, но и сокращают затраты. Используя данные датчиков и визуальные данные моделей дронов, можно обнаружить и разделить дефектные области на разные классы. Также эти модели могут подсказать правильные смеси пестицидов для разных дефектных участков.

Заключительные слова

Здесь, выше, мы видели некоторые из наиболее распространенных вариантов использования ИИ и машинного обучения в области сельского хозяйства. Вместо этого машинное обучение и искусственный интеллект также могут использоваться для прогнозирования рыночной цены различных культур на основе уровня урожайности и помогают нам оптимизировать ирригационные системы.

Говоря о сфере сельского хозяйства, мы в DSW | Мастера Data Science Wizards находят бесконечные возможности для искусственного интеллекта и машинного обучения в этой области, которые могут сделать их более продвинутыми. Наша флагманская платформа искусственного интеллекта UnifyAI позволяет решать варианты использования искусственного интеллекта и машинного обучения в любой области оптимизированным и точным способом и в кратчайшие сроки. Мы понимаем, что большая часть Земли зависит от сельскохозяйственных предприятий, поэтому становится все более важным решать варианты использования ИИ в этом секторе с большей точностью. Используя UnifyAI, мы гарантируем, что ИИ и МО играют важную роль в развитии сельскохозяйственного бизнеса наших клиентов и помогают им вести простое и эффективное ведение сельского хозяйства с меньшими усилиями.

О ДСВ

Data Science Wizards (DSW) — это стартап в области искусственного интеллекта и науки о данных, который в первую очередь предлагает платформы, решения и услуги для использования данных в качестве стратегии с помощью решений для ИИ и анализа данных, а также консультационных услуг, чтобы помочь предприятиям принимать решения, основанные на данных. .

Флагманская платформа DSW UnifyAI — это комплексная платформа с поддержкой ИИ, позволяющая корпоративным клиентам создавать, развертывать, управлять и публиковать свои модели ИИ. UnifyAI помогает вам создать бизнес-вариант использования, используя возможности ИИ и улучшая результаты аналитики.

Свяжитесь с нами по адресу [email protected] и посетите нас на www.datasciencewizards.ai