كيف يعمل ابتكار الذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة الزراعية

التعليق: بفضل الذكاء الاصطناعي للابتكار الزراعي ، إنه سريع. هل يكفي؟

الصورة: iStock / lamyai

كما ذكرت للتو غالبًا ما تحقق المنظمات أكبر نجاح من خلال خطوات صغيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من الأمثلة على ذلك قيد التنفيذ ، لكن Linux يقدم مثالًا ممتازًا. بدأ Linux كتجربة سطح مكتب للطلاب كخادم طباعة موثوق للشركات التي استولت تدريجياً على مركز البيانات والسحابة قبل Crimp (والمريخ – على كل من المركبات الصينية والأمريكية). يمكن أن تضيف الخطوات التدريجية أشياء كبيرة.

في مجال إنتاج الغذاء ، هناك حاجة إليه. على أي حال ، يجب أن يتضاعف إنتاج الغذاء تقريبًا حيث يصل العالم إلى 10 مليارات بحلول منتصف القرن ، فنحن بحاجة إلى إمكانات مع تقلص الأراضي الزراعية منظمة العفو الدولية لتوفير تغذية دائمة لجميع هؤلاء الناس على مراحل. إذا كيف

يرى: الزراعة 4.0.0: كيف تعمل الزراعة الرقمية على إحداث ثورة في مستقبل الغذاء (قصة الغلاف PDF) (TechRepublic)

تذهب الزراعة إلى التكنولوجيا العالية

المزيد عن الذكاء الاصطناعي

تتمثل إحدى الإجابات في تحسين الكفاءة من خلال الزراعة الرقمية و AII. إذا تمكنا من الحصول على محاصيل أكثر وأفضل على مساحة أقل من الأراضي ، فسنحقق أيضًا أهدافًا أخرى ذات مغزى مثل المساعدة في إنقاذ المزارع الأسرية ، وتخفيف تغير المناخ ، وتوفير المياه ، والحد من التلوث وبناء زراعة مستدامة أفضل تعود بالفائدة علينا. من أجل الكوكب.

دعونا نلقي نظرة على Agartev ، وهو رائد من هولندا. تأسست xarvio منذ ست سنوات ، وهي تقدم منتجات رقمية تعتمد على التعليم التعزيزي ونظام نموذج المحاصيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والذي يمكنه إدارة المحاصيل في الوقت الفعلي والتاريخية والمياه والبيانات الرئيسية الأخرى (التي تم شرحها بواسطة مربعات الملصقات) التي تكون مستقلة عن المنطقة. المشورة حتى يتمكن المزارعون من إنتاج محاصيلهم بشكل أكثر كفاءة واستدامة. يقدمون ثلاثة منتجات – الكشافة (المجانية) ، والمدير الميداني والمناطق الصحية – والتي يستخدمها أكثر من مليوني مزارع في أكثر من 100 دولة حول العالم.

هذا النوع من اكتساب العملاء فعال في أي مجال ، ولكن عادة في سوق زراعي بطيء الحركة؟ هذه هي السرعة الزائدة.

هذا التطور يأتي من الراحة. الكشافة تلتقط الصور فقط لتحديد المشاكل على الأرض. تحدد الكشافة نوع الحشائش ، وتحسب الحشرات في المصيدة الصفراء ، وتحدد الأمراض ، وتحلل تلف الأوراق ، وتوضح حالة النيتروجين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمزارعين عرض تاريخ رحلاتهم الكشفية الثلاثية والحصول على نظرة عامة على إجهاد المحاصيل في مكانهم على الرادار الكشفي المجتمعي.

يرى: كيف ستنقذنا الجرارات ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي والزراعة الدقيقة من أزمة الغذاء الوشيكة (Cover Story PDF) (TechRepublic)

يتوفر منتج Jarvio التجاري ، المدير الميداني كتطبيق أو حل ويب ، مما يساعد المزارعين على اتخاذ قرارات أفضل بشأن إنتاج المحاصيل حول الجرعات المتزايدة (الماء ، والأسمدة ، والمبيدات ، والتوقيت ، وما إلى ذلك). يحصل المزارعون على المزيد من مزارعهم ومناطقهم الميدانية ، مما يوفر الوقت ، مع تحسين قرارات إنتاج المحاصيل.

منتجات Xarvio التجارية الأخرى ، المناطق الصحية ، تتلقى إدارة الأمراض الخاصة بكل منطقة مع ضمان صحي للمزارعين. Farmer خالٍ من المهام المعقدة مع البرامج التي توجههم في كل خطوة على الطريق. إذا وافق المزارع في نهاية الموسم على تعويض فقدان الأوراق المتعلقة بالأمراض في الحقل ، فسيحصل المزارع على استرداد من Xarvio.

كيف يلعب الذكاء الاصطناعي في هذا؟

الحفاظ على الذكاء الاصطناعي في العمل

باعتبارها الجزء المركزي من Xarvio التعلم الالي خط الأنابيب ، يتم تحميل الصور إلى النظام الأساسي LabelBox ويقوم المصممون أولاً بتحديد الصورة عن طريق تمييز كائن بمربع أو مخطط تفصيلي أو بواسطة جزء من نبات مكسور فيه. يصنف نظام Labelbox مجموعات البيانات تلقائيًا بناءً على ما تم تعلمه من الصور السابقة. يمكن للملصقات ذات الخلفية الزراعية القوية تصنيف الصورة مسبقًا عن طريق اختيار هوية أو معرفة أي جزء من الورقة جيد ، على سبيل المثال ، وأي جزء سيء.

يرى: الزراعة الذكية: كيف تواجه إنترنت الأشياء والروبوتات والذكاء الاصطناعي أكبر مشكلة في القرن (ملف PDF لقصة الغلاف) (TechRepublic)

يستخدم خبراء الصناعة الخارجيون الصندوق لتسمية الملصق بعد الاختبار النهائي للملصق الذي ينقل الصورة إلى مجموعة بيانات التدريب لتقديم مزيد من التدريب. يعتمد Xarvio على خبراء في قارات مختلفة لأنه يتطلب معرفة محلية بالتعرف على الصور. عملية وضع العلامات عبارة عن دورة متكررة حيث تستمر بيانات التدريب الجديدة في زيادة دقة الخوارزمية حتى يتمكن xarvio من إضافة ميزات جديدة بسرعة إلى تطبيقاته.

المخاطر كبيرة هنا. تمثل الزراعة حوالي 10٪ من انبعاثات غازات الاحتباس الحراري البشرية من الولايات المتحدة. بحسب وكالة حماية البيئة. والأهم من ذلك ، أن الحقول تغطي حوالي 0٪ إلى 0٪ من سطح الأرض. يمكن للأراضي الزراعية ، التي تدار بشكل صحيح ، أن تكون بمثابة حوض للكربون لاستخراج ثاني أكسيد الكربون من الغلاف الجوي وتخزينه في الأرض. يمكن للأراضي الزراعية التي تدار بشكل غير صحيح أن تعمل كمصدر للكربون ، وتطلق ثاني أكسيد الكربون النقي في الغلاف الجوي.

إن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا ، ولكن لديه القدرة على المساعدة في تحسين الإنتاج الزراعي بشكل كبير … مزرعة واحدة في كل مرة.

الإفصاح: أنا أعمل لدى AWS ، لكن الآراء الواردة هنا ملكي.

أنظر أيضا

Leave a Comment

x