Analyse, Überwachung und Prognose: die Hauptaufgaben von KI
KI in der Landwirtschaft wird überall eingesetzt:
KI wird in der Präzisionslandwirtschaft eingesetztein moderner und technologischer Ansatz für die landwirtschaftliche Produktion, der die Heterogenität innerhalb eines einzelnen Feldes berücksichtigt. Typischerweise besteht ein Feld aus Abschnitten mit unterschiedlichen Bodeneigenschaften (Verhältnis von Lehm, Sand und Schluff, Menge an Phosphor, Stickstoff, Kalium usw.). Dies muss bei der Aussaat, Verarbeitung und Ernte berücksichtigt werden.
Da die Landwirtschaft kein margenstarker Bereich ist und viele Arten von Aktivitäten unrentabel geplant werden können, hilft die Fähigkeit zur Kostensenkung dem Unternehmen zu überleben.
„KI wird in der Präzisionslandwirtschaft eingesetzt – so nennt man einen modernen und technologischen Ansatz zur landwirtschaftlichen Produktion“
Bodenanalyse
Normalerweise braucht man, um herauszufinden, woraus der Boden bestehtNehmen Sie Proben in verschiedenen Bereichen. Für einen landwirtschaftlichen Betrieb, der 10.000 bis 20.000 Hektar bewirtschaftet, ist dies teuer und arbeitsintensiv. KI kommt zur Hilfe – sie analysiert das Feld in erster Näherung anhand von Bildern von UAVs oder Satelliten, bestimmt die Art des Bodens, den darin enthaltenen Humusanteil und das Verhältnis verschiedener Elemente.
Die wichtigsten Anbieter von Satellitenbildern sind die Sentinel-Satellitenfamilie der Europäischen Weltraumorganisation, das amerikanische Landsat-Programm und Roscosmos.
Differenzierte Feldverarbeitung
Wenn das Feld nicht einheitlich ist, wird es unterteilt inmehrere Grundstücke. Üblicherweise wird dafür der NDVI-Index verwendet, der aus Bildern von Satelliten und UAVs berechnet wird und mit dem man feststellen kann, in welchem Zustand sich die Pflanzen an verschiedenen Stellen des Feldes befinden. Basierend auf diesem Index und anderen Indikatoren ist es möglich, Karten für die differenzierte Bodenbearbeitung von Feldern (Pflügen, Düngen, Behandlung mit Pflanzenschutzmitteln) zu entwickeln. Dadurch werden Düngemittel, Kraft- und Schmierstoffe sowie Pflanzenschutzmittel eingespart. Auch eine differenzierte Bewässerung, das Besprühen von Unkraut und Feldfrüchten funktioniert.
KI-Modelle sagen dem Landwirt oder Agronomen BescheidWenn Sie eine Feldfrucht anpflanzen und ernten müssen, wenden Sie Dünger an. Normalerweise sieht es aus wie eine Erinnerung an die Notwendigkeit, etwas zu unternehmen, die Entscheidung wird von einer Person getroffen.
Vorhersage des Vorkommens und Auftretens von Schädlingen
KI kann das Auftreten von Krankheiten vorhersagen undSchädlinge auf dem Feld. Als Basis werden entweder Wetterdaten verwendet (wenn der Betrieb keine spezielle Ausrüstung hat) oder Informationen von Sensoren, Kameras und hochauflösenden Drohnen. Eine solche Analyse findet Krankheiten frühzeitig oder erkennt Schädlinge, bevor sie sich auf dem Feld ausbreiten, und rettet die Ernte.
Erntevorhersage
KI hilft Unternehmen, zukünftige Ernten einzuschätzen.Diese Informationen werden für die gesamte Saison der landwirtschaftlichen Arbeit benötigt, nicht nur um Pläne zu machen, sondern auch um sie zu korrigieren, wenn etwas schief gelaufen ist. Basierend auf historischen Daten können Algorithmen verwendet werden, um eine Ertragskarte zu erstellen: Sie zeigt, wie viel der Betrieb von jedem Teil des Feldes einsammeln wird, abhängig von seinen agrochemischen und agrophysikalischen Indikatoren, Relief. Bei den nächsten Landungen können Sie sich auf diese Daten verlassen.
„KI hilft Unternehmen, zukünftige Ernten einzuschätzen“
Identifizierung von Problembereichen
Mit KI können Sie Problembereiche identifizieren:trockene und überflutete Bereiche des Feldes. Nach der ersten Analyse kann ein Landwirt oder Agronom vor Ort gehen und mit anderen instrumentellen Methoden Untersuchungen durchführen. Das Auffinden von Problembereichen ist für Versicherungszwecke hilfreich.
Bewertung der Investitionsattraktivität
Manchmal sind die Felder laut Dokumenten so gestaltetAckerland, tatsächlich aber längst mit Sträuchern oder Bäumen bewachsen. Manchmal wird das Land falsch genutzt und die Bodenschicht ist erschöpft - dann ist eine Bodengewinnung erforderlich, und dies ist eine zusätzliche Investition. Anhand von historischen Daten und Satellitenbildern können Sie den Zustand des Feldes bestimmen und ungefähr abschätzen, wie viel Sie investieren müssen, damit es sich rentiert.
Staatliche Überwachung und Kontrolle
Die Fläche der ungenutzten landwirtschaftlichen Flächen in der Russischen Föderation ist fastauf 44 Millionen Hektar. Oft wird das Land als landwirtschaftliches Land aufgeführt, aber an seiner Stelle gibt es Wälder, Gebäude und Deponien (die Zahl der illegalen Deponien, die Ende 2021 in Russland registriert wurden, überstieg 15.000, was 30% mehr ist als Ende 2021 2019). Manchmal subventioniert und vergibt der Staat Zuschüsse für die Entwicklung der Landwirtschaft in einem bestimmten Gebiet, aber die Empfänger nutzen das Land nicht.
Steuern Sie alle Prozesse persönlich durch SendenInspektoren für jedes Feld, bei großen Mengen wird es unmöglich. Wir brauchen Automatisierungstools. Mit KI können Sie herausfinden, was auf einem bestimmten Stück Land passiert, und weitere Aktionen planen.
„Die Fläche der ungenutzten landwirtschaftlichen Flächen in der Russischen Föderation beträgt fast 44 Millionen Hektar“
Besonderheiten der Landwirtschaft in Russland
Der russische Markt weist vier Merkmale auf, die sich auf den Grad der KI-Akzeptanz auswirken.
Geringe Digitalisierung.Der russische agroindustrielle Komplex hat nur wenigeDurchdringung von IT-Technologien. Das Landwirtschaftsministerium Russlands hat vor fünf Jahren die Digitalisierung des russischen agroindustriellen Komplexes unterstützt, aber nur 5 % der Unternehmen im Agrarsektor haben davon profitiert. Und das ist keine KI, sondern einfache Technologien wie die Automatisierung von Berichten.
Große landwirtschaftliche Betriebe weisen einen höheren Grad der Digitalisierung auf.Sie nutzen häufiger eine differenzierte Ausbringung von Düngemitteln, sind daran interessiert, Erträge vorherzusagen, den Zustand von Feldern zu überwachen und Geräte autonom zu steuern. Aber selbst sie nutzen verstreute Lösungen, die ein oder zwei Bedürfnisse abdecken.
Es gibt nur wenige komplexe Produkte auf dem russischen Markt,die alle Informationen zusammenführen und einen digitalen Zwilling des landwirtschaftlichen Betriebs erstellen, obwohl die Nachfrage danach groß ist. Eine umfassende Überwachung der Bodenbedingungen erhöht die Produktivität landwirtschaftlicher Nutzpflanzen um mindestens 20 %.
Zersplitterung dieser landwirtschaftlichen Betriebe.Ein weiteres Merkmal des russischen Marktes - es gibt keinegemeinsame Datenformate und Protokolle für deren Übertragung. Aus diesem Grund werden Informationen für KI in fragmentierter Form gespeichert und sind schwer zu analysieren. Manchmal sind wichtige Informationen gar nicht elektronisch verfügbar.
Es gibt nur wenige Geräte aus eigener Produktion.Vor der Verhängung von Sanktionen in Russland verwendet sieWestliche Technologie - zum Beispiel das amerikanische Unternehmen John Deere. Für die Wartung werden importierte Ersatzteile benötigt, und die Firmware kann nur in offiziellen Servicesalons ausgetauscht werden. Aufgrund der Tatsache, dass das Unternehmen seine Aktivitäten in Russland eingestellt hat, wird es bald unmöglich sein, ihre Maschinen zu nutzen.
Es gibt einheimische Hersteller im Land"Hardware" und Software für den agroindustriellen Komplex. Zum Beispiel die Firma Cognitive Pilot, die High-End „smarte“ Steuerungssysteme für Landmaschinen entwickelt. Aber um diese Lösungen zu skalieren und die Anzahl der im Inland montierten Geräte mit installierten russischen Modulen zu erhöhen, braucht es Zeit.
Schwierigkeiten bei der Umschulung von Fachkräften.Viele Landwirte und Agronomen lernen das genau kennenLandwirtschaft erst nach Auffrischungskursen. Spezialisten können Informationen über ihre Fachgebiete eher auf Papier oder in ihrem Kopf als in einem Informationssystem speichern. Wenn eine Person in den Ruhestand geht oder in einen anderen landwirtschaftlichen Betrieb wechselt, muss dieses Wissen von Grund auf neu aufgebaut werden. Gleichzeitig beträgt das Durchschnittsalter eines Landwirts auf der Welt 55 Jahre, diese Situation entspricht in etwa der russischen Realität (obwohl sie rückläufig ist). Einige sind bereit für eine Umschulung, aber viele akzeptieren keine neuen oder können sich keine Weiterbildung leisten.
Trotz aller Schwierigkeiten, die Aussichten fürDie russische Landwirtschaft ist gut, weil Russland über riesige Landressourcen verfügt. Die Fläche des Landfonds der Russischen Föderation überstieg 1,7 Milliarden Hektar, von denen etwa 22% landwirtschaftliche Flächen sind. Die Frage ist, dass diese Ländereien richtig kultiviert werden müssen – und künstliche Intelligenz wird dabei helfen.
„Viele Landwirte und Agronomen lernen Precision Farming erst nach Weiterbildungen kennen“
KI anstelle oder zusammen mit einer Person
Experten diskutieren seit Jahren, ob KI das kanneinen Menschen ersetzen. Natürlich hilft es mittleren und großen Unternehmen, Entscheidungen zu treffen und durch die Verarbeitung großer Informationsmengen, die Visualisierung von Ergebnissen, Qualitätsempfehlungen und Analysen Geld zu sparen. Aber bisher gibt es keine Produkte auf dem Markt, die KI für die Expertenbewertung, Zielsetzung, Planung und Aufgabensteuerung vertrauen.
Es gibt Probleme im rechtlichen Bereich:Es ist notwendig, einen gesetzlichen Rahmen für die Regulierung von Aktivitäten unter Verwendung von KI zu schaffen, um festzustellen, wer für ihre Fehler verantwortlich ist. Und eine Person ist psychologisch nicht bereit, die Kontrolle über die Technologie aufzugeben.
Aber neue Berufe werden auftauchen, und die Arbeit wird sich ändern undintelligenter werden. Bis 2025 werden 97 Millionen neue Jobs entstehen, weil Menschen, Maschinen und Algorithmen zunehmend zusammenarbeiten, prognostiziert das World Economic Forum. Mit der technologischen Entwicklung wird mehr qualifiziertes Personal mit digitalen Kompetenzen benötigt.
Die Agrarindustrie wird sich teilweise verlagernin die Büros in den Städten, von wo aus sie das Geschehen auf den Feldern steuern. Routinevorgänge werden automatisiert, aber die Person aus der Entscheidungskette geht nirgendwohin.
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