Analiza, monitorowanie i prognozowanie: główne zadania AI
Sztuczna inteligencja w rolnictwie jest stosowana wszędzie:
AI jest wykorzystywana w rolnictwie precyzyjnymnowoczesne i technologiczne podejście do produkcji rolniczej, uwzględniające niejednorodność w obrębie jednego pola. Zazwyczaj pole składa się z sekcji o różnych właściwościach gleby (stosunek gliny, piasku i mułu, ilość fosforu, azotu, potasu itd.). Należy to wziąć pod uwagę podczas siewu, przetwarzania i zbioru.
Ponieważ rolnictwo nie jest obszarem wysokomarżowym, a wiele rodzajów działalności może być planowanych jako nieopłacalnych, zdolność do redukcji kosztów pomaga przetrwać firmie.
„AI jest wykorzystywana w rolnictwie precyzyjnym – to nazwa nowoczesnego i technologicznego podejścia do produkcji rolnej”
Analiza gleby
Zwykle, aby dowiedzieć się, z czego zrobiona jest gleba, potrzebujeszpobrać próbki w różnych obszarach. Dla gospodarstwa rolnego gospodarującego 10-20 tys. ha jest to kosztowne i pracochłonne. Z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja – analizuje pole jako pierwsze przybliżenie na podstawie zdjęć z UAV lub satelitów, określa rodzaj gleby, ilość w niej próchnicy oraz proporcje poszczególnych pierwiastków.
Głównymi dostawcami obrazów satelitarnych są satelity Sentinel wystrzelone przez Europejską Agencję Kosmiczną, amerykański program Landsat i Roscosmos.
Zróżnicowane przetwarzanie pól
Jeśli pole nie jest jednolite, dzieli się nakilka działek. Zwykle służy do tego indeks NDVI, który jest obliczany na podstawie zdjęć z satelitów i UAV i pozwala dowiedzieć się, w jakim stanie są rośliny w różnych częściach pola. Na podstawie tego wskaźnika i innych wskaźników można opracować mapy uprawy różnicowej pól (orka, nawozy, zabiegi środkami ochrony roślin). Pozwoli to zaoszczędzić na nawozach, paliwach i smarach oraz środkach ochrony roślin. Działa również zróżnicowane nawadnianie, opryskiwanie chwastów i upraw.
Modele AI mówią rolnikowi lub agronomowikiedy musisz posadzić plon i zebrać go, zastosuj nawóz. Zwykle wygląda to jak przypomnienie o konieczności podjęcia jakiegoś działania, decyzję podejmuje osoba.
Prognozowanie częstości występowania i występowania szkodników
AI może przewidywać występowanie chorób iszkodniki na polu. Jako podstawę wykorzystywane są albo dane pogodowe (gdy farma nie posiada specjalnego sprzętu), albo informacje z czujników, kamer i dronów o wysokiej rozdzielczości. Taka analiza wykrywa choroby na wczesnym etapie lub rozpoznaje szkodniki, zanim rozprzestrzenią się na polu, i ratuje plony.
Prognozowanie zbiorów
Sztuczna inteligencja pomaga firmom oszacować przyszłe zbiory.Ta informacja jest potrzebna przez cały sezon pracy w rolnictwie, nie tylko do robienia planów, ale także do ich poprawiania, jeśli coś poszło nie tak. Na podstawie danych historycznych algorytmy można wykorzystać do zbudowania mapy plonów: pokaże ona, ile gospodarstwo zbierze z każdej części pola, w zależności od jej wskaźników agrochemicznych i agrofizycznych, ukształtowania terenu. Przy kolejnych lądowaniach możesz polegać na tych danych.
„AI pomaga firmom oceniać przyszłe zbiory”
Identyfikacja obszarów problemowych
Dzięki AI możesz zidentyfikować obszary problematyczne:suche i zalane obszary pola. Po wstępnej analizie rolnik lub agronom może udać się na miejsce i przeprowadzić badania innymi metodami instrumentalnymi. Znalezienie problematycznych obszarów jest przydatne w ubezpieczeniach.
Ocena atrakcyjności inwestycyjnej
Czasami, zgodnie z dokumentami, pola są zaprojektowane jako:grunty rolne, ale w rzeczywistości od dawna zarośnięte krzewami lub drzewami. Niekiedy grunt jest wykorzystywany niewłaściwie, a warstwa gleby jest zubożona – wtedy konieczna jest rekultywacja gleby, a to jest dodatkowa inwestycja. Na podstawie danych historycznych i zdjęć satelitarnych możesz określić stan pola i z grubsza oszacować, ile musisz zainwestować, aby zaczęło przynosić zyski.
Monitoring i kontrola państwa
Powierzchnia nieużytkowanych gruntów rolnych w Federacji Rosyjskiej jest prawiena 44 milionach hektarów. Często ziemia jest zaliczana do gruntów rolnych, ale na ich miejscu znajdują się lasy, budynki, składowiska odpadów (liczba nielegalnych składowisk odnotowanych na koniec 2021 r. w Rosji przekroczyła 15 tys., czyli o 30% więcej niż pod koniec 2021 r.). 2019). Niekiedy państwo dotuje i wydaje dotacje na rozwój rolnictwa na określonym obszarze, ale odbiorcy nie korzystają z ziemi.
Kontroluj wszystkie procesy osobiście, wysyłającinspektorów dla każdego pola, przy dużych ilościach staje się to niemożliwe. Potrzebujemy narzędzi do automatyzacji. Sztuczna inteligencja pozwala dowiedzieć się, co dzieje się na danym terenie i zaplanować dalsze działania.
„Powierzchnia nieużytkowanych gruntów rolnych w Federacji Rosyjskiej to prawie 44 mln hektarów”
Specyfika rolnictwa w Rosji
Rynek rosyjski ma cztery cechy, które wpływają na poziom adopcji AI.
Niska cyfryzacja.Rosyjski kompleks rolno-przemysłowy ma niewieleprzenikanie technologii informatycznych. Rosyjskie Ministerstwo Rolnictwa pięć lat temu poparło cyfryzację rosyjskiego kompleksu rolno-przemysłowego, ale skorzystało z tego tylko 5% firm z sektora rolniczego. I nie jest to sztuczna inteligencja, ale proste technologie, takie jak automatyzacja raportowania.
Duże gospodarstwa rolne charakteryzują się wyższym stopniem cyfryzacji.Częściej stosują zróżnicowane stosowanie nawozów, interesują się przewidywaniem plonów, monitorowaniem stanu pól i autonomicznym sterowaniem urządzeniami. Ale nawet oni korzystają z rozproszonych rozwiązań, które zaspokajają jedną lub dwie potrzeby.
Na rynku rosyjskim jest niewiele złożonych produktów,które łączą wszystkie informacje i tworzą cyfrowego bliźniaka gospodarstwa rolnego, choć zapotrzebowanie na to jest duże. Kompleksowy monitoring warunków glebowych zwiększa wydajność upraw rolnych o co najmniej 20%.
Rozdrobnienie tych przedsiębiorstw rolnych.Kolejna cecha rynku rosyjskiego - nie mawspólne formaty danych i protokoły ich transmisji. Z tego powodu informacje dotyczące AI są przechowywane w formie fragmentarycznej i trudno je analizować. Czasami ważne informacje nie są w ogóle dostępne w formie elektronicznej.
Niewiele jest urządzeń własnej produkcji.Przed nałożeniem sankcji w Rosji używaliZachodnia technologia – na przykład amerykańska firma John Deere. Do jego konserwacji potrzebne są importowane części zamienne, a oprogramowanie układowe można wymienić tylko w oficjalnych salonach serwisowych. W związku z tym, że firma zaprzestała działalności w Rosji, wkrótce nie będzie można korzystać z jej maszyn.
W kraju są krajowi producenci"sprzęt" i oprogramowanie dla kompleksu rolno-przemysłowego. Na przykład firma Cognitive Pilot, która opracowuje wysokiej klasy „inteligentne” systemy sterowania do maszyn rolniczych. Jednak aby skalować te rozwiązania i zwiększyć liczbę montowanych w kraju urządzeń z zainstalowanymi rosyjskimi modułami, potrzebny jest czas.
Trudności z przekwalifikowaniem specjalistów.Wielu rolników i agronomów dowiaduje się o dokładnymrolnictwo dopiero po kursach doszkalających. Specjaliści mogą przechowywać informacje o swoich dziedzinach na papierze lub w głowie, a nie w systemie informacyjnym. Kiedy dana osoba przechodzi na emeryturę lub przenosi się do innego przedsiębiorstwa rolniczego, ta wiedza musi zostać przywrócona od nowa. Jednocześnie średni wiek rolnika na świecie to 55 lat, sytuacja ta z grubsza odpowiada rosyjskim realiom (choć maleje). Niektórzy są gotowi do przekwalifikowania się, ale wielu nie akceptuje nowych lub nie stać ich na dalszą edukację.
Mimo wszystkich trudności, perspektywy naRosyjskie rolnictwo jest dobre, bo Rosja ma ogromne zasoby ziemi. Powierzchnia funduszu ziemi Federacji Rosyjskiej przekroczyła 1,7 miliarda hektarów, z czego około 22% to grunty rolne. Pytanie, że te ziemie trzeba odpowiednio zagospodarować – a sztuczna inteligencja w tym pomoże.
„Wielu rolników i agronomów uczy się rolnictwa precyzyjnego dopiero po zaawansowanych kursach szkoleniowych”
AI zamiast lub razem z osobą
Eksperci od lat debatują, czy sztuczna inteligencja możezastąpić osobę. Oczywiście pomoże średnim i dużym firmom podejmować decyzje i oszczędzać pieniądze dzięki przetwarzaniu ogromnych ilości informacji, wizualizacji wyników, rekomendacjom jakościowym i analityce. Ale jak dotąd na rynku nie ma produktów, które zaufałyby sztucznej inteligencji w zakresie oceny eksperckiej, wyznaczania celów, planowania i kontroli zadań.
W obszarze prawnym występują problemy:konieczne jest stworzenie ram prawnych regulujących działania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, aby określić, kto będzie odpowiedzialny za jej błędy. A człowiek nie jest psychologicznie gotowy do rezygnacji z kontroli nad technologią.
Ale pojawią się nowe zawody, a praca się zmieni istać się bardziej inteligentnym. Do 2025 r. powstanie 97 mln nowych miejsc pracy, ponieważ ludzie, maszyny i algorytmy będą w coraz większym stopniu ze sobą współpracować, przewiduje Światowe Forum Ekonomiczne. Wraz z rozwojem technologii pojawi się zapotrzebowanie na bardziej wykwalifikowaną kadrę z umiejętnościami cyfrowymi.
Branża rolna częściowo się przesuniedo biur w miastach, skąd będą zarządzać tym, co dzieje się w terenie. Rutynowe operacje są zautomatyzowane, ale osoba z łańcucha decyzyjnego nigdzie się nie wybiera.
Czytaj więcej:
Roślina na Marsie produkuje tlen w tempie przeciętnego drzewa
Fizycy schłodzili atomy do rekordowych temperatur. Są miliard razy zimniejsze niż przestrzeń kosmiczna.
Mały dinozaur „zamienił się” w klejnot. Ma prawie 100 milionów lat