분석, 모니터링 및 예측: AI의 주요 작업
농업 분야의 AI는 모든 곳에서 사용됩니다.
AI는 정밀 농업에 사용됩니다.단일 분야 내에서 이질성을 고려하는 농업 생산에 대한 현대적이고 기술적인 접근. 일반적으로 밭은 서로 다른 토양 특성(점토, 모래 및 실트의 비율, 인, 질소, 칼륨의 양 등)을 가진 섹션으로 구성됩니다. 파종, 가공 및 수확 시 이를 고려해야 합니다.
농업은 수익성이 높은 분야가 아니며 많은 유형의 활동을 계획하여 수익성이 없을 수 있으므로 비용 절감 능력은 회사의 생존에 도움이 됩니다.
"AI는 정밀 농업에 사용됩니다. 이것은 농업 생산에 대한 현대적이고 기술적인 접근 방식의 이름입니다."
토양 분석
일반적으로 토양이 무엇으로 구성되어 있는지 알아보려면 다음이 필요합니다.다른 영역에서 샘플을 가져옵니다. 10-20,000헥타르를 관리하는 농업 소유지의 경우 이는 비용이 많이 들고 노동 집약적입니다. AI가 구출됩니다. UAV 또는 위성의 이미지를 사용하여 필드를 첫 번째 근사치로 분석하고 토양 유형, 부식질 양 및 다양한 요소의 비율을 결정합니다.
주요 위성 이미지 제공업체는 유럽 우주국(European Space Agency), 미국 Landsat 프로그램 및 Roscosmos에서 발사한 Sentinel 위성 제품군입니다.
차별화된 현장 처리
필드가 균일하지 않으면 다음으로 나뉩니다.여러 플롯. 일반적으로 위성 및 UAV의 이미지에서 계산되는 NDVI 지수가 사용되며 이를 통해 현장의 다른 부분에서 식물이 어떤 상태에 있는지 확인할 수 있습니다. 이 지수와 기타 지표를 바탕으로 밭의 차등 경작(쟁기질, 비료, 식물 보호 제품 처리)에 대한 지도를 개발할 수 있습니다. 이렇게 하면 비료, 연료, 윤활유, 식물 보호 제품을 절약할 수 있습니다. 차별화 된 관개, 잡초 및 작물 살포도 작동합니다.
AI 모델은 농부 또는 농업 경제학자에게 알려줍니다.작물을 심고 수확해야 할 때 비료를 사용하십시오. 일반적으로 조치를 취해야 할 필요성을 상기시키는 것처럼 보이며 결정은 사람이 합니다.
이환율 및 해충 발생 예측
AI는 질병의 발생을 예측하고들판의 해충. 기반으로 기상 데이터(농장에 특수 장비가 없는 경우) 또는 센서, 카메라 및 고해상도 드론의 정보가 사용됩니다. 이러한 분석은 질병을 조기에 발견하거나 병해충이 들판에 퍼지기 전에 인지하여 작물을 저장합니다.
수확 예측
AI는 기업이 미래의 수확을 예측하는 데 도움이 됩니다.이 정보는 계획을 세울 뿐만 아니라 문제가 발생한 경우 이를 수정하기 위해 농업 작업의 전체 시즌에 필요합니다. 과거 데이터를 기반으로 알고리즘을 사용하여 수확량 지도를 작성할 수 있습니다. 농화학적 및 농약학적 지표인 구호에 따라 농장이 밭의 각 부분에서 얼마나 많은 것을 수집할 것인지를 보여줍니다. 다음 착륙에서는 이 데이터에 의존할 수 있습니다.
"AI는 기업이 미래의 수확을 평가하는 데 도움이 됩니다"
문제 영역 식별
AI를 사용하면 현장의 건조하고 침수된 지역과 같은 문제 영역을 식별할 수 있습니다.농부에 대한 초기 분석 후 농업 경제학자는 현장으로 이동하여 다른 도구적 방법을 사용하여 연구를 수행할 수 있습니다.문제 영역을 식별하는 것은 보험에서 유용합니다.
투자 매력도 평가
때때로 문서에 따르면 필드는 다음과 같이 설계됩니다.농경지이지만 실제로는 오랫동안 관목이나 나무로 무성했습니다. 때로는 토지가 잘못 사용되어 토양층이 고갈되어 토양 매립이 필요하며 이것은 추가 투자입니다. 과거 데이터와 위성 이미지를 기반으로 현장 상황을 파악하고 수익을 내기 위해 투자해야 하는 금액을 대략적으로 추정할 수 있습니다.
상태 모니터링 및 제어
러시아 연방의 미사용 농지 면적은 거의4400만 헥타르에서 종종 토지가 농지로 기재되어 있지만 그 자리에는 숲, 건물, 매립지가 있습니다 (러시아에서 2021 년 말에 기록 된 불법 매립 지의 수는 15,000을 초과하여 말보다 30 % 더 많습니다. 2019). 때때로 국가는 특정 지역의 농업 발전을 위해 보조금을 지급하고 교부금을 발행하지만 수혜자는 토지를 사용하지 않습니다.
전송하여 모든 프로세스를 개인적으로 제어각 분야에 대한 검사관, 대량에서는 불가능해집니다. 자동화 도구가 필요합니다. AI를 사용하면 특정 토지에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알아내고 추가 조치를 계획할 수 있습니다.
"러시아 연방의 미사용 농지 면적은 거의 4400만 헥타르입니다."
러시아 농업의 특성
러시아 시장에는 AI 채택 수준에 영향을 미치는 4가지 기능이 있습니다.
낮은 디지털화.러시아 농업 산업 단지는 거의 없습니다.IT 기술의 침투. 러시아 농업부는 5년 전 러시아 농공단지 디지털화를 지원했지만 농업 부문 기업의 5%만이 이를 활용했다. 그리고 이것은 AI가 아니라 보고 자동화와 같은 단순한 기술입니다.
대규모 농업 자산은 디지털화 수준이 더 높습니다.그들은 비료의 차별화된 적용을 더 자주 사용하고, 수확량을 예측하고, 밭의 상태를 모니터링하고, 장비를 자율적으로 제어하는 데 관심이 있습니다. 그러나 심지어 그들은 한두 가지 요구 사항을 충족하는 서로 다른 솔루션을 사용합니다.
러시아 시장에는 복잡한 제품이 거의 없으며,수요는 높지만 모든 정보를 결합하고 농업 소유의 디지털 트윈을 생성합니다. 토양 상태를 종합적으로 모니터링하면 농작물의 생산성이 최소 20% 증가합니다.
이러한 농업 기업의 단편화.러시아 시장의 또 다른 특징은 없습니다.전송을 위한 공통 데이터 형식 및 프로토콜. 이 때문에 AI를 위한 정보는 파편화된 형태로 저장되어 분석이 어렵다. 때로는 중요한 정보를 전자적으로 전혀 사용할 수 없습니다.
자체 생산 장비가 거의 없습니다.러시아에서 제재를 가하기 전에 그들은서양 기술 - 예를 들어 미국 회사 John Deere. 유지 보수를 위해 수입 예비 부품이 필요하며 펌웨어는 공식 서비스 살롱에서만 교체 할 수 있습니다. 회사가 러시아에서 활동을 중단했기 때문에 곧 기계를 사용하는 것이 불가능할 것입니다.
국내에 국내 제조사가 있습니다농업 산업 단지를 위한 "하드웨어" 및 소프트웨어. 예를 들어, 농업 기계용 고급 "스마트" 제어 시스템을 개발하는 Cognitive Pilot이라는 회사가 있습니다. 그러나 이러한 솔루션을 확장하고 러시아 모듈이 설치된 국내 조립 장비의 수를 늘리려면 시간이 필요합니다.
전문가 재교육에 어려움이 있습니다.많은 농부들과 농업경제학자들은 정확한재교육 과정 후에만 농업. 전문가는 정보 시스템이 아니라 종이나 머리에 자신의 분야에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 사람이 퇴직하거나 다른 농업 기업으로 이사할 때 이 지식을 처음부터 복원해야 합니다. 동시에, 세계 농부의 평균 연령은 55세이며, 이 상황은 대략 러시아 현실과 일치합니다(감소하고 있지만). 일부는 재교육을 받을 준비가 되었지만 많은 사람들이 새로운 교육을 받아들이지 않거나 추가 교육을 받을 여력이 없습니다.
모든 어려움에도 불구하고,러시아는 막대한 토지 자원을 가지고 있기 때문에 러시아 농업이 좋습니다. 러시아 연방 토지 기금의 면적은 17 억 헥타르를 초과했으며 그 중 약 22 %가 농지입니다. 문제는 이 땅을 적절하게 경작해야 하며 인공 지능이 이를 도울 것입니다.
"많은 농부와 농학자들은 고급 교육 과정을 거쳐야 정밀 농업에 대해 배웁니다."
사람 대신에 또는 사람과 함께 AI
전문가들은 AI가 할 수 있는지 여부에 대해 수년간 논쟁을 벌여 왔습니다.사람을 교체합니다. 물론 방대한 양의 정보 처리, 결과 시각화, 품질 권장 사항 및 분석으로 인해 중견 기업 및 대기업이 의사 결정을 내리고 비용을 절감하는 데 도움이 될 것입니다. 그러나 지금까지 전문가 평가, 목표 설정, 계획 및 작업 제어를 위해 AI를 신뢰하는 제품은 시장에 없습니다.
법적 영역에 문제가 있습니다.AI를 사용하는 활동을 규제하기 위한 입법 프레임워크를 구성하여 실수에 대한 책임이 누구에게 있는지 결정하는 것이 필요합니다. 그리고 사람은 심리적으로 기술에 대한 통제를 포기할 준비가 되어 있지 않습니다.
그러나 새로운 직업이 나타날 것이고 일은 바뀔 것이고더 똑똑해집니다. 세계경제포럼(WEF)은 2025년까지 사람, 기계, 알고리즘이 점점 더 협력하기 때문에 9700만 개의 새로운 일자리가 창출될 것이라고 예측했다. 기술의 발전으로 디지털 기술을 갖춘 더 많은 자격을 갖춘 인력이 필요하게 될 것입니다.
농업 산업은 부분적으로 이동합니다그들이 현장에서 일어나는 일을 관리할 곳에서 도시의 사무실로. 일상적인 작업은 자동화되지만 의사 결정 체인의 사람은 아무데도 가지 않습니다.
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