Analyse, monitoring en forecasting: de belangrijkste taken van AI
AI in de landbouw wordt overal gebruikt:
AI wordt gebruikt in precisielandbouween moderne en technologische benadering van landbouwproductie, die rekening houdt met heterogeniteit binnen één enkel gebied. Typisch bestaat een veld uit secties met verschillende bodemkenmerken (de verhouding van klei, zand en slib, de hoeveelheid fosfor, stikstof, kalium, enzovoort). Hiermee moet rekening worden gehouden bij het zaaien, verwerken en oogsten.
Aangezien landbouw geen gebied met hoge marges is en veel soorten activiteiten onrendabel kunnen worden gepland, helpt het vermogen om de kosten te verlagen het bedrijf te overleven.
"AI wordt gebruikt in precisielandbouw - dit is de naam van een moderne en technologische benadering van landbouwproductie"
Bodemanalyse
Om erachter te komen waar de grond van gemaakt is, heb je meestal nodig:monsters nemen in verschillende gebieden. Voor een landbouwbedrijf dat 10-20 duizend hectare beheert, is dat duur en arbeidsintensief. AI komt te hulp - het analyseert het veld als eerste benadering met behulp van beelden van UAV's of satellieten, bepaalt het type bodem, de hoeveelheid humus erin en de verhouding van verschillende elementen.
De belangrijkste leveranciers van satellietbeelden zijn de Sentinel-satellietenfamilie gelanceerd door de European Space Agency, het Amerikaanse Landsat-programma en Roscosmos.
Gedifferentieerde veldverwerking
Als het veld niet uniform is, wordt het verdeeld in:meerdere percelen. Meestal wordt hiervoor de NDVI-index gebruikt, die wordt berekend op basis van beelden van satellieten en UAV's en waarmee u kunt achterhalen in welke staat de planten zich in verschillende delen van het veld bevinden. Op basis van deze index en andere indicatoren is het mogelijk kaarten te ontwikkelen voor differentiële grondbewerking van velden (ploegen, meststoffen, behandeling met gewasbeschermingsmiddelen). Dit bespaart meststoffen, brandstoffen en smeermiddelen en gewasbeschermingsmiddelen. Gedifferentieerde irrigatie, sproeien van onkruid en gewassen werkt ook.
AI-modellen vertellen de boer of agronoomwanneer u een gewas moet planten en oogsten, breng dan kunstmest aan. Meestal lijkt het een herinnering aan de noodzaak om actie te ondernemen, de beslissing wordt genomen door een persoon.
Voorspellen van de incidentie en het optreden van ongedierte
AI kan het optreden van ziekten voorspellen enongedierte in het veld. Als basis worden ofwel weergegevens gebruikt (wanneer de boerderij geen speciale apparatuur heeft), ofwel informatie van sensoren, camera's en drones met een hoge resolutie. Een dergelijke analyse vindt ziekten in een vroeg stadium of herkent plagen voordat ze zich over het veld verspreiden en het gewas redden.
Oogstvoorspelling
AI helpt bedrijven toekomstige oogsten in te schatten.Deze informatie is nodig voor het hele seizoen van landbouwwerkzaamheden, niet alleen om plannen te maken, maar ook om ze te corrigeren als er iets misgaat. Op basis van historische gegevens kunnen algoritmen worden gebruikt om een opbrengstkaart te maken: deze laat zien hoeveel het bedrijf van elk deel van het veld zal verzamelen, afhankelijk van de agrochemische en agrofysische indicatoren, reliëf. Bij de volgende landingen kunt u op deze gegevens vertrouwen.
“AI helpt bedrijven toekomstige oogsten te beoordelen”
Identificatie van probleemgebieden
Met AI kun je probleemgebieden identificeren:droge en overstroomde delen van het veld. Na de eerste analyse kan een boer of agronoom naar de locatie gaan en onderzoek doen met behulp van andere instrumentele methoden. Het vinden van probleemgebieden is handig voor verzekeringsdoeleinden.
Beoordeling van de aantrekkelijkheid van investeringen
Soms, volgens documenten, zijn de velden ontworpen als:landbouwgrond, maar eigenlijk al lang begroeid met struiken of bomen. Soms wordt het land verkeerd gebruikt en raakt de grondlaag uitgeput - dan is er grondaanwinning nodig en dat is een extra investering. Op basis van historische data en satellietbeelden kun je de staat van het veld bepalen en grofweg inschatten hoeveel je moet investeren om winst te gaan maken.
Toezicht en controle van de staat
Het gebied van ongebruikte landbouwgrond in de Russische Federatie is bijnaop 44 miljoen hectare. Vaak wordt het land vermeld als landbouwgrond, maar in plaats daarvan zijn er bossen, gebouwen, stortplaatsen (het aantal illegale stortplaatsen dat eind 2021 in Rusland werd geregistreerd, bedroeg meer dan 15 duizend, wat 30% meer is dan aan het einde van 2019). Soms subsidieert en verstrekt de staat subsidies voor de ontwikkeling van de landbouw in een bepaald gebied, maar gebruiken de ontvangers de grond niet.
Beheer alle processen persoonlijk door te verzendeninspecteurs voor elk veld, op grote volumes wordt het onmogelijk. We hebben automatiseringstools nodig. Met AI kun je ontdekken wat er op een bepaald stuk land gebeurt en verdere acties plannen.
“Het areaal ongebruikte landbouwgrond in de Russische Federatie is bijna 44 miljoen hectare”
Bijzonderheden over de landbouw in Rusland
De Russische markt heeft vier kenmerken die van invloed zijn op het niveau van AI-adoptie.
Lage digitalisering.Het Russische agro-industriële complex heeft weinigpenetratie van IT-technologieën. Het ministerie van Landbouw van Rusland ondersteunde vijf jaar geleden de digitalisering van het Russische agro-industriële complex, maar slechts 5% van de bedrijven in de agrarische sector profiteerde hiervan. En dit is geen AI, maar eenvoudige technologieën zoals rapportage-automatisering.
Grote landbouwbedrijven kennen een hoger niveau van digitalisering.Ze passen vaker gedifferentieerde meststoffen toe, zijn geïnteresseerd in het voorspellen van opbrengsten, monitoren de toestand van velden en besturen autonoom apparatuur. Maar zelfs zij gebruiken verspreide oplossingen die in één of twee behoeften voorzien.
На российском рынке мало комплексных продуктов, die alle informatie combineren en een digitale tweeling vormen van het landbouwbedrijf, hoewel de vraag ernaar groot is. Uitgebreide monitoring van de bodemgesteldheid verhoogt de productiviteit van landbouwgewassen met minstens 20%.
Fragmentatie van deze landbouwbedrijven.Een ander kenmerk van de Russische markt - er is geengemeenschappelijke gegevensformaten en protocollen voor hun verzending. Hierdoor wordt informatie voor AI gefragmenteerd opgeslagen en moeilijk te analyseren. Soms is belangrijke informatie helemaal niet elektronisch beschikbaar.
Er is weinig apparatuur van onze eigen productie.Vóór het opleggen van sancties in Rusland gebruikten zeWesterse technologie - bijvoorbeeld het Amerikaanse bedrijf John Deere. Voor het onderhoud zijn geïmporteerde reserveonderdelen nodig en de firmware kan alleen in officiële servicesalons worden vervangen. Doordat het bedrijf zijn activiteiten in Rusland heeft stopgezet, is het binnenkort niet meer mogelijk om hun machines te gebruiken.
Er zijn binnenlandse fabrikanten in het land"hardware" en software voor het agro-industriële complex. Bijvoorbeeld het bedrijf Cognitive Pilot, dat hoogwaardige 'slimme' besturingssystemen voor landbouwmachines ontwikkelt. Maar om deze oplossingen op te schalen en het aantal in eigen land geassembleerde apparatuur met geïnstalleerde Russische modules te vergroten, is tijd nodig.
Moeilijkheden met het omscholen van specialisten.Veel boeren en agronomen leren over de exactelandbouw alleen na opfriscursussen. Specialisten kunnen informatie over hun vakgebied opslaan op papier of in hun hoofd, in plaats van in een informatiesysteem. Wanneer iemand met pensioen gaat of naar een ander landbouwbedrijf verhuist, moet deze kennis van de grond af worden hersteld. Tegelijkertijd is de gemiddelde leeftijd van een boer in de wereld 55 jaar, deze situatie komt ongeveer overeen met de Russische realiteit (hoewel deze afneemt). Sommigen zijn klaar om zich om te scholen, maar velen accepteren geen nieuwe opleiding of kunnen zich geen vervolgopleiding veroorloven.
Ondanks alle moeilijkheden zijn de vooruitzichten voorDe Russische landbouw is goed, omdat Rusland enorme grondvoorraden heeft. Het gebied van het grondfonds van de Russische Federatie overschreed 1,7 miljard hectare, waarvan ongeveer 22% landbouwgrond. De vraag is of deze gronden goed gecultiveerd moeten worden - en kunstmatige intelligentie zal daarbij helpen.
“Veel boeren en agronomen leren precisielandbouw pas na vervolgopleidingen”
AI in plaats van of samen met een persoon
Experts debatteren al jaren of AI dat wel kaneen persoon vervangen. Natuurlijk helpt het middelgrote en grote bedrijven om beslissingen te nemen en geld te besparen door de verwerking van enorme hoeveelheden informatie, visualisatie van bevindingen, kwaliteitsaanbevelingen en analyses. Maar tot nu toe zijn er geen producten op de markt die AI vertrouwen voor deskundige beoordeling, het stellen van doelen, planning en taakcontrole.
Er zijn problemen op juridisch gebied:het is noodzakelijk om een wetgevend kader te vormen voor het reguleren van activiteiten met behulp van AI, om te bepalen wie verantwoordelijk is voor zijn fouten. En een persoon is psychologisch niet klaar om de controle over technologie op te geven.
Maar er zullen nieuwe beroepen verschijnen, en het werk zal veranderen enintelligenter worden. In 2025 zullen 97 miljoen nieuwe banen worden gecreëerd doordat mensen, machines en algoritmen steeds meer gaan samenwerken, voorspelt het World Economic Forum. Met de ontwikkeling van technologie zal er behoefte zijn aan meer gekwalificeerd personeel met digitale vaardigheden.
De agrarische sector zal gedeeltelijk verschuivennaar kantoren in de steden, van waaruit ze zullen beheren wat er op het land gebeurt. Routinematige handelingen zijn geautomatiseerd, maar de persoon uit de besluitvormingsketen gaat nergens heen.
Lees verder:
Plant op Mars produceert zuurstof met de snelheid van een gemiddelde boom
Natuurkundigen hebben atomen afgekoeld om temperaturen te registreren. Ze zijn een miljard keer kouder dan de ruimte.
Een kleine dinosaurus "veranderd" in een juweeltje. Hij is bijna 100 miljoen jaar oud