Ag tech, AI, IoT, bilgisayar görüşü ve daha fazlasının yardımıyla çiftçiliği geliştirmek için çalışıyor

Bu lider teknolojiler, artan dünya nüfusunu beslemeye yardımcı olmak için tarım uygulamalarının dönüştürülmesinde çok önemli roller oynayacak.

<a href="https://www.techrepublic.com/a/hub/i/r/2021/06/25/22b8a7b9-529b-4243-92a0-490a432fb750/resize/770x/973f9afd3f4b9ea8e0edf761d667a65b/smart-farming.jpg " target="_blank" data-component="modalEnlargeImage" data-headline="

" data-credit="Resim: Budimir Jevtic/Shutterstock">Hasat edilmiş ekinlerin tarlasında duran bilgisayarlı kadın

Resim: Budimir Jevtic/Shutterstock

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi

Toprağın, kaynakların ve vasıflı işgücünün sınırları varken dünyayı beslemek, çiftçiler üzerinde mahsul verimini artırmaları için baskı yapıyor. Geçmişte, çiftçiler bunu mahsulleri döndürerek, tarlaları gübreleyerek, böcek ilacı kullanarak ve sulama kurarak yaptılar – ancak hava koşullarının neredeyse tahmin edilemez bir şekilde değişmesiyle, çiftçilerin mahsulleri planlamak ve hasat ederken mümkün olduğunca fazla tahminde bulunmaları gerekiyor.

GÖRMEK: Tarımın geleceği: AI, IoT, insansız hava araçları ve daha fazlası (ücretsiz PDF) (Teknik Cumhuriyeti)

"Çiftçiler, artacak bir dünya nüfusunu beslemek zorunda kalma konusunda büyük bir zorlukla karşı karşıya. Önümüzdeki 30 yılda 2 milyar insan John Deere'de kıdemli personel mühendisi ve otomasyon teknolojisi lideri Zach Bonefas, Birleşmiş Milletler ve USDA'ya göre," dedi. "Ayrıca, değişen hava koşulları, toprak kalitesindeki değişiklikler ve mevcudiyet gibi çiftçiliğe özgü birçok değişken üzerinde çalışmalılar. gıda üretme yetenekleri üzerinde büyük bir etkisi olabilecek haşerelerin. Bu değişkenlikten öngörülebilirlik yaratmak anahtardır ve işte burada teknoloji devreye giriyor."

Açık teknoloji uyumu yapay zeka. AI, ekinler ve tarlalar hakkında yapılandırılmış verilerden geçebilir; sensörlerden, fotoğraflardan ve videolardan gelen yapılandırılmamış verileri de işleyebilir.

Bonefas, "Gelişmiş tarım makineleri bugün ekim koşullarından mahsul başarısına kadar her şey hakkında veri toplamak için sensörler ve bağlantı kullanıyor." Dedi. "Bu içgörüler yıldan yıla toplanır ve tarihsel veriler, bir çiftçinin bitkilerine nasıl bakacağı konusunda seçim yapmasına yardımcı olmak için gerçek zamanlı olarak toplanan verilerle birlikte çalışır."

GÖRMEK: Microsoft'un Azure IoT platformu, çiftçiliğin daha çevreci ve daha akıllı olmasına yardımcı oluyor (Teknik Cumhuriyeti)

Artık AI ile çiftçiler, bireysel bitki düzeyinde yönetme yeteneğine sahipler. Bu, çiftçilerin tarla düzeyinde bitkilerine özen gösterdiği eski uygulamayla taban tabana zıttır.

Yapay zeka kullanma yeteneği, muazzam değişkenlik karşısında bile sürdürülebilir bir şekilde tutarlı, yüksek kaliteli mahsuller üretme fırsatlarını optimize eder, çünkü yapay zeka, çiftçilerin çiftliğin her bir adımını kendi benzersiz koşullarına göre yönetmesine izin veren bir teknoloji sunar ve ihtiyaçlar.

Bonefas, "Tam olarak bu nedenle AI gelişimi, çiftçilerin kaynakları verimli bir şekilde dağıtmalarına, mahsulleri yalnızca başarılı bir şekilde gıda üretecekleri yerlerde ekmelerine ve besinleri ve mahsul koruyucuları ihtiyaç duydukları yere daha yakın bir yere uygulamalarına izin veriyor." Dedi.

GÖRMEK: Appalachian agtech: Kapalı çiftlik, pazara 1 milyon pound sürdürülebilir ürün getiriyor (Teknik Cumhuriyeti)

Hasat, çiftlikte yapay zekanın harika bir örneğidir. Mısır tanelerine zarar vermeden tahılı bitkinin geri kalanından ayırmak için bir biçerdöver kullanılır. Bonefas, "Bu ayırma işlemi mükemmel değil ve bir çiftçinin makinenin farklı bölümlerinden geçerken her bir çekirdeği görmesi imkansız" dedi. "AI, makinenin ayırma sürecini izlemesini ve gördüklerine göre kararlar vermesini sağlar. Hasat kalitesi düşerse, AI özellikli sistem biçerdöverin ayarlarını otomatik olarak optimize eder veya daha olumlu sonuçlar elde etmek için çiftçiye yeni ayarlar önerir."

Diğer tarım operasyonlarında, AI kullanır Bilgisayar görüşü ve makine öğrenme yabani otları tespit etmek ve herbisitleri yalnızca gerektiğinde hassas bir şekilde püskürtmek için. Bu, geçmişte spreylere ihtiyaç duyulmayan alanlarda bile tüm tarlalarda sprey kullanan çiftçiler için önemli maliyet düşüşleri sağlar.

GÖRMEK: Intel ve John Deere, üretim hatalarını tespit etmek için yapay zeka ve bilgisayarla görme programı pilotu (Teknik Cumhuriyeti)

Yabani ot tespit teknolojisi, AI'yı hava koşullarından bağımsız olarak iyi fotoğraflar çekebilen kameralar gibi IoT cihazlarıyla entegre ettiği için çalışır. Bilgisayarlar kameralardan gelen görüntüleri işler ve yabani otların varlığını tespit eden ve tam olarak yabani otları püskürtmek için gereken anda püskürtücülerdeki gerekli memeleri harekete geçiren karmaşık makine öğrenme algoritmalarını kullanır.

Bonefas, "Gelecekte, teknoloji uzmanları, bitkilerin ihtiyaç duydukları su, gübre ve haşere korumasını tam olarak alabilmeleri için bireysel bitkilerin ihtiyaçlarını hızlı bir şekilde algılayıp hedefleyerek gıda üretimini nasıl en üst düzeye çıkaracakları üzerinde çalışacaklar." Dedi.

Bunun merkezinde, kırsal alanlardaki çiftçilere daha fazla bant genişliği ve bağlantı sağlanması yer alıyor. Kırsal geniş bant erişimi genişlediğinde, çiftlikte daha fazla teknoloji desteklenebilir ve yapay zeka genişletilmiş ve önemli bir rol oynayabilir.

Ayrıca bkz.

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*