С нарастването на световното население селскостопанският сектор все повече разчита на иновативни технологии, за да задоволи устойчиво нарастващите нужди от храна. Изкуственият интелект (AI) е водещ в тази трансформация, подобрявайки множество аспекти на земеделието - от анализа на почвата до управлението на добитъка.

Ето 10 начина, по които се случва това:

1. Прецизно земеделие

Прецизното земеделие, базирано на AI, използва комбинация от изображения с висока резолюция от сателити и дронове, данни от IoT сензори и метеорологични прогнози в реално време, за да управлява стопанствата с безпрецедентна прецизност. Технологията не само съветва за оптималното време за засаждане и напояване, но може да предложи и специфични сеитбообороти, които подобряват здравето на почвата и увеличават добива.

Освен това AI синтезира данни от различни източници, за да изгради подробни селскостопански модели. Това интегриране позволява да се получи информация в реално време и да се вземат точни земеделски решения.

AI решенията включват използването на усъвършенствани алгоритми за анализ на данни и машинно обучение за ефективното им филтриране, което подобрява надеждността и използваемостта на технологията в земеделието.

Йошуа Бенгио предупреждава, че изкуственият интелект може много бързо да се превърне в опасност за човека, ако не бъдет взети своевременни мерки

Заплаха ли е AI за човечеството? Отговорът на един пионер в технологията

2. Мониторинг и управление на културите

Мониторингът на културите, управляван от AI, включва използване на усъвършенствано компютърно зрение и алгоритми за дълбочинно обучение за анализ на изображения за признаци на проблеми в растенията. Такива могат да бъдат промяна на цвета, увяхване или необичайни модели на растеж. Този проактивен подход позволява на земеделските стопани да реагират бързо на всякакви неблагоприятни признаци, като защитават добивите си и намаляват необходимостта от широкоспектърни селскостопански интервенции.

За наблюдение на културите се използват дронове с висока резолюция и многоспектърни камери за изображения, както и сателити, които заснемат подробни снимки от орбита. Това позволява прецизна оценка на състоянието на големи площи. Тези инструменти анализират вегетационните индекси, за да проследят растежа и да открият сигнали за стрес.

Ранното откриване на аномалии като болести или вредители може да намали загубите с до 40%, позволявайки навременна намеса. Това запазва значително качеството и количеството на добива.

3. Прогнозен анализ

Този тип анализ в селското стопанство използва исторически данни и модели за машинно обучение, за да прогнозира точно бъдещи събития. Това може да включва прогнозиране на най-подходящите дати за засаждане, предвиждане на болести по културите, преди те да се появят, както и промени в метеорологичните условия. Тези прогнози позволяват по-устойчива селскостопанска стратегия за адаптиране към бъдещи предизвикателства.

Моделите на изкуствения интелект в прогностичния анализ се обучават, като се използват обширни набори от данни, които включват исторически резултати от добива на културите, метеорологични данни, видове почви и сателитни изображения.

Прогнозните анализи могат значително да повишат рентабилността на селското стопанство чрез оптимизиране на използването на ресурсите и намаляване на загубите.

Profit.bg

Автоматизация на българската индустрия – бавно, но устойчиво

4. Автоматизирани машини

Автоматизираните машини, като например самоуправляващите се трактори и роботизираните комбайни, използват GPS и изкуствен интелект за навигация и изпълнение на сложни задачи в стопанството без човешка намеса. Тези машини обикновено са оборудвани с различни сензори, които им позволяват да коригират операциите в отговор на условията на полето в реално време. По този начин те оптимизират селскостопанските процеси, в които участват.

Автоматизираните машини често функционират в синергия с технологии, управлявани от изкуствен интелект, като например дронове за събиране на данни от въздуха и модели, които анализират състоянието на почвата и културите. Данните, събрани от сензори и дронове, могат да насочват роботизираните трактори за прецизно засаждане, торене и прибиране на реколтата. По този начин се повишава цялостната ефективност и производителност.

Автоматизираните системи могат да намалят разходите за труд с до 50% и да повишат ефективността на добива.

5. Откриване и контрол на плевели

AI използва компютърно зрение за разграничаване на културите и плевелите с висока прецизност. Това позволява целенасочено прилагане на хербициди, като се намалява обемът на използваните химикали и се свежда до минимум въздействието им върху околната среда. Освен това някои системи са в състояние механично да премахват плевелите, като по този начин напълно отпадат нуждите от химически хербициди.

AI в откриването на плевели използва усъвършенствани техники за изобразяване, като хиперспектрални и RGB изображения, за да разграничи точно плевелите от културите. Алгоритмите за машинно обучение анализират тези изображения, като се учат от моделите, за да подобрят откриването с течение на времето.

Контролът на плевелите, управляван от изкуствен интелект, може да намали употребата на хербициди с до 90%, като се фокусира само върху областите, в които са открити такива.

Profit.bg

Войната би трябвало да промени начина, по който светът развива земеделието

6. Анализ на състоянието на почвата

Анализът на състоянието на почвата чрез AI интегрира данни от сензори в полето, които наблюдават различни параметри в реално време. AI алгоритмите могат да прогнозират тенденциите за здравето на почвата и рисковете от деградация чрез оценка на данните за влажността, нивата на хранителни вещества и рН, което позволява проактивно управление.

При анализа на състоянието на почвата в нея се вграждат сонди за влага, сензори за рН и сензори за електропроводимост. Тези устройства непрекъснато събират данни за ключови параметри, влияещи върху здравето на земята, и предават тази информация на системи с изкуствен интелект за анализ.

Технологията предоставя информация за състоянието на почвата и предлага нужните корекции в земеделските практики.

7. Оптимизиране на веригата за доставки

При оптимизацията на веригата за доставки AI използва прогнозни модели за оценка на исторически данни и текущи пазарни тенденции, като прогнозира колебанията в търсенето и предлагането. Това помага да се планират най-добрите моменти за прибиране на реколтата, опаковане и разпространение на стоките, като се намаляват загубите и се максимизира икономическата възвръщаемост.

IoT устройствата играят ключова роля във веригите за доставки на селскостопански продукти, като събират данни в реално време от всички процеси на производство и дистрибуция. Интегрирани с изкуствен интелект, те дават възможност за прецизно проследяване и управление на нивата на запасите, условията на транспортиране и средата на съхранение, като рационализират операциите и намаляват отпадъците.

8. Управление на водите

AI в управлението на водите включва анализ на метеорологичните модели, данните за влажността на почвата и нуждите на културите от вода, за да се адаптират практики за напояване. По този начин се спестяват водни ресурси и същевременно се осигурява оптимален растеж на културите. Този подход също така намалява енергията, необходима за изпомпване и разпределение на водата.

Интелигентните напоителни системи, оборудвани със сензори и изкуствен интелект, прецизно оценяват точното количество вода, необходимо във всеки един момент.

Оптимизираното използване на водата осигурява значителни икономически и екологични ползи.

Profit.bg

Електрически и автономни трактори променят земеделието

9. Управление на животновъдството

Системите с AI в управлението на животновъдството използват данни в реално време, събрани от носими сензори на животните, за да наблюдават здравни показатели като нива на активност, модели на хранене и физиологични данни. Тези данни помагат да се прогнозират здравословни проблеми, преди те да се появят или да станат сериозни. По този начин се подобряват благосъстоянието и производителността на животните.

Използването на изкуствен интелект за наблюдение и управление на добитъка може значително да намали разходите за труд и да подобри ефективността на селскостопанските операции.

10. Намаляване на въздействието върху околната среда

AI значително намалява въздействието на селското стопанство върху околната среда, като оптимизира използването на основни ресурси като вода, торове и пестициди. Това прецизно прилагане предотвратява прекомерната употреба, като по този начин съхранява реките и подпочвените води.

Технологията подпомага устойчивото и прецизното земеделие, които свеждат до минимум нарушаването на околната среда.

В дългосрочен период намаленото използване на селскостопански ресурси ограничава замърсяването, запазва водата и повишава плодородието на почвата. Това допринася за по-здравословни екосистеми и по-голямо биоразнообразие, като насърчава по-устойчив земеделски ландшафт.