Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.
Überblick
- Lebenszyklus der Landwirtschaft
- Herausforderungen der Landwirtschaft mit traditionellen landwirtschaftlichen Techniken.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz basiert auf dem Prinzip, dass menschliche Intelligenz so definiert werden kann, dass eine Maschine sie leicht nachahmen und Aufgaben ausführen kann, vom einfachsten bis zum komplexesten. Zu den Zielen der künstlichen Intelligenz gehört das Lernen, Argumentation und Wahrnehmung.
„Wir stehen am Anfang eines goldenen Zeitalters der KI. Jüngste Fortschritte haben bereits zu der Erfindung geführt, die zuvor im Bereich der Science-Fiction gelebt hat, und wir haben nur an der Oberfläche des Möglichen gekratzt „.
– JEFF BEZOS, CEO von Amazon
Einige Beispiele, Sichterkennungssysteme in autonomen Autos, auf Empfehlungsmaschinen, die Ihnen basierend auf Ihren bisherigen Einkäufen Produkte vorschlagen, die Ihnen gefallen könnten, Sprach- und Spracherkennung des virtuellen Assistenten Siri auf dem Apple iPhone.
KI hat einen großen Einfluss auf alle Branchen. Alle Branchen versuchen, bestimmte Jobs durch den Einsatz intelligenter Maschinen zu automatisieren. Und ein gutes Online-Kurs zu künstlicher Intelligenz es ist alles was Sie brauchen, um in eine Branche einzusteigen. Sogar Landwirtschaft!
Landwirtschaft und Viehzucht sind einer der ältesten und wichtigsten Berufe der Welt. Spielt eine wichtige Rolle im Wirtschaftssektor. Weltweit, Landwirtschaft ist ein Wirtschaftszweig 5 Milliarden Dollar.
Die Weltbevölkerung wird voraussichtlich mehr als neun Milliarden erreichen 2050, was eine Steigerung der landwirtschaftlichen Produktion in a 70% um die Nachfrage zu befriedigen. Da die Weltbevölkerung wächst, weil die Erde, Wasser und Ressourcen reichen nicht mehr aus, um die Angebots- und Nachfragekette fortzusetzen. Deswegen, Wir brauchen einen intelligenteren Ansatz und eine effizientere Art und Weise, wie wir bewirtschaften und produktiver sein können.
In diesem Artikel, Ich werde die Herausforderungen behandeln, denen sich Landwirte bei der Verwendung traditioneller Anbaumethoden gegenübersehen und wie Künstliche Intelligenz eine Revolution in der Landwirtschaft bewirkt, indem sie traditionelle Methoden durch effizientere Methoden ersetzt und der Welt hilft, ein besserer Ort zu werden.
Lebenszyklus der Landwirtschaft
Wir können den Landwirtschaftsprozess in verschiedene Teile unterteilen:
Bodenvorbereitung: Es ist die Anfangsphase der Landwirtschaft, in der die Landwirte den Boden für die Aussaat vorbereiten. Dieser Prozess beinhaltet das Aufbrechen großer Schmutzklumpen und das Entfernen von Schmutz, wie Stöcke, Felsen und Wurzeln. Was ist mehr, Die Zugabe von Düngemitteln und organischen Stoffen hängt von der Art der Kultur ab, um eine ideale Situation für die Kultur zu schaffen.
Samen säen: In dieser Phase muss auf den Abstand zwischen zwei Samen geachtet werden, Tiefe, um Samen zu pflanzen. Zu diesem Zeitpunkt sind die klimatischen Bedingungen wie Temperatur, Feuchtigkeit und Niederschlag spielen eine wichtige Rolle.
Zugabe von Düngemitteln: Die Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit ist ein wichtiger Faktor für den Landwirt, um weiterhin nahrhafte und gesunde Pflanzen anzubauen. Landwirte setzen auf Düngemittel, weil diese Stoffe Pflanzennährstoffe wie Stickstoff enthalten, Phosphor und Kalium. Düngemittel sind einfach gepflanzte Nährstoffe, die auf landwirtschaftlichen Feldern ausgebracht werden, um die im Boden natürlich vorkommenden notwendigen Elemente zu ergänzen.. Diese Phase bestimmt auch die Qualität der Ernte.
Bewässerung: Diese Phase hilft, den Boden feucht zu halten und die Feuchtigkeit zu erhalten.. Unzureichende oder übermäßige Bewässerung kann das Pflanzenwachstum behindern und, wenn nicht richtig gemacht, kann Ernteschäden verursachen.
Unkrautschutz: Unkräuter sind unerwünschte Pflanzen, die in der Nähe von Feldfrüchten oder an Betriebsgrenzen wachsen. Wichtig ist der Schutz vor Unkraut, da Unkräuter den Ertrag mindern, die Produktionskosten erhöhen, die Ernte beeinträchtigen und die Qualität der Ernte beeinträchtigen.
Ernte: Es ist der Prozess der Ernte von reifen Pflanzen von den Feldern. Benötigt viele Arbeiter für diese Aktivität, macht es zu einer arbeitsintensiven Tätigkeit. Diese Phase umfasst auch die Nacherntebehandlung wie die Reinigung., Einstufung, Verpackung und Kühlung.
Lagerung: Diese Phase des Nacherntesystems, in der die Produkte so gepflegt werden, dass die Lebensmittelsicherheit außerhalb der Zeiten der Landwirtschaft gewährleistet ist. Beinhaltet auch Verpackung und Transport von Pflanzen.
Herausforderungen für Landwirte, die traditionelle Anbaumethoden anwenden
Listen Sie die allgemeinen Herausforderungen auf, die in der Landwirtschaft bestehen.
Ö In der Landwirtschaft, klimatische Faktoren wie Regen, Temperatur und Luftfeuchtigkeit spielen eine wichtige Rolle im Lebenszyklus der Landwirtschaft. Erhöhte Abholzung und Umweltverschmutzung verursachen den Klimawandel, die es Landwirten schwer machen, Entscheidungen zur Vorbereitung des Bodens zu treffen, Samen säen und ernten.
Ö Jede Kultur benötigt eine spezifische Nährstoffversorgung im Boden. Es gibt 3 Hauptnährstoffe: Stickstoff- (n), Spiel (P) und Kalium (K) die am Boden benötigt werden. Nährstoffmangel kann zu schlechter Qualität der Pflanzen führen.
Ö Wie wir im Lebenszyklus der Landwirtschaft sehen können, Unkrautschutz spielt eine wichtige Rolle. Wenn nicht kontrolliert, kann zu einer Erhöhung der Produktionskosten führen und nimmt auch Nährstoffe aus dem Boden auf, die Nährstoffmängel im Boden verursachen können.
Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft
Die Industrie setzt auf Technologien der künstlichen Intelligenz, um gesündere Pflanzen anzubauen, Schädlinge bekämpfen, Boden- und Wachstumsbedingungen überwachen, Daten für Landwirte organisieren, Unterstützung bei der Arbeitsbelastung und Verbesserung einer Vielzahl von landwirtschaftlichen Aufgaben in der gesamten Lebensmittelversorgungskette. .
Verwenden der Wettervorhersage: Mit veränderten Wetterbedingungen und zunehmender Umweltverschmutzung, Für Landwirte ist es schwierig, den richtigen Zeitpunkt für die Aussaat zu bestimmen; mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, Landwirte können die Wetterbedingungen mithilfe von Wettervorhersagen analysieren, die ihnen helfen zu planen, welche Art von Kultur angebaut werden kann und wann sie angebaut werden sollte. Samen säen.
System zur Überwachung der Boden- und Pflanzengesundheit: Bodenart und Bodenernährung spielen eine wichtige Rolle für die Art der angebauten Pflanzen und die Qualität der Pflanzen.. Aufgrund verstärkter Abholzung, die Bodenqualität verschlechtert sich und die Bodenqualität ist schwer zu bestimmen.
Ein in Deutschland ansässiges Tech-Startup, TORF, hat eine auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendung namens Plantix entwickelt, die Nährstoffmängel im Boden erkennen kann, einschließlich Pflanzenschädlinge und Krankheiten, so können die Landwirte auch eine Idee haben, Düngemittel einzusetzen, die dazu beitragen, die Qualität der Ernte zu verbessern. Diese Anwendung verwendet Technologie basierend auf Bilderkennung. Landwirt kann Bilder von Pflanzen mit Smartphones aufnehmen. Wir können auch Bodensanierungstechniken mit Tipps und anderen Lösungen durch kurze Videos zu dieser Anwendung sehen.
Auf die gleiche Weise, Trace Genomics ist ein weiteres auf maschinellem Lernen basierendes Unternehmen, das Landwirte bei der Durchführung von Bodenanalysen bei Landwirten unterstützt. Diese Art der Anwendung hilft Landwirten, den Gesundheitszustand des Bodens und der Pflanzen zu überwachen und gesunde Pflanzen mit einer höheren Produktivität zu produzieren..
Analysieren Pflanzengesundheit durch Drohnen: SkySqurrel Technologies hat drohnenbasierte Ariel-Bildgebungslösungen zur Überwachung der Pflanzengesundheit eingeführt. Bei dieser Technik, die Drohne erfasst Daten von den Feldern und dann werden die Daten per USB-Stick von der Drohne auf einen Computer übertragen und von Experten analysiert.
Dieses Unternehmen verwendet Algorithmen, um die aufgenommenen Bilder zu analysieren und einen detaillierten Bericht mit dem aktuellen Status des Betriebs zu erstellen.. Hilft dem Landwirt, Schädlinge und Bakterien zu identifizieren, indem es Landwirten hilft, rechtzeitig Schädlingsbekämpfung und andere Methoden anzuwenden, um notwendige Maßnahmen zu ergreifen.
Präzisionslandwirtschaft und Predictive Analytics: KI-Anwendungen in der Landwirtschaft haben Anwendungen und Werkzeuge entwickelt, die Landwirten helfen, eine ungenaue und kontrollierte Landwirtschaft zu betreiben, indem sie angemessene Anleitungen zum Wassermanagement bereitstellen, Fruchtfolge, die rechtzeitige Ernte, die Art der anzubauenden Kultur, optimale Bepflanzung, Schädlingsbefall, Ernährungsmanagement.
Durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen in Verbindung mit Bildern, die von Satelliten und Drohnen aufgenommen wurden, KI-fähige Technologien sagen Wetterbedingungen voraus, Analysieren Sie die Nachhaltigkeit von Pflanzen und bewerten Sie Betriebe, um das Vorhandensein von Krankheiten oder Schädlingen und eine schlechte Pflanzenernährung in Betrieben mit Daten wie der Temperatur zu erkennen, Niederschlag, Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung.
Landwirte ohne Konnektivität können jetzt von KI profitieren, mit so einfachen Tools wie einem SMS-fähigen Telefon und der Aussaat-App. in der Zwischenzeit, Landwirte mit WLAN-Zugang können KI-Apps verwenden, um einen benutzerdefinierten KI-Plan für ihr Land zu erhalten. Mit diesen Lösungen powered by IoT und AI, Landwirte können den globalen Bedarf decken, um die Nahrungsmittelproduktion und das Einkommen nachhaltig zu steigern, ohne wertvolle natürliche Ressourcen zu erschöpfen.
In der Zukunft, KI wird Landwirten helfen, Agrartechniker zu werden, Nutzung von Daten zur Ertragsoptimierung in einzelnen Pflanzenreihen.
Agrarrobotik: Unternehmen für künstliche Intelligenz entwickeln Roboter, die in landwirtschaftlichen Bereichen problemlos Multitasking betreiben können. Diese Art von Roboter ist darauf trainiert, Unkraut und Erntegut schneller und mit höheren Mengen im Vergleich zu Menschen zu bekämpfen.
Diese Art von Robotern ist darauf trainiert, die Qualität der Pflanzen zu überprüfen und Unkraut bei gleichzeitiger Ernte und Verpackung der Pflanzen zu erkennen.. Diese Roboter sind auch den Herausforderungen der landwirtschaftlichen Arbeitskräfte gewachsen..
KI-fähiges System zur Erkennung von Schädlingen: Schädlinge sind einer der schlimmsten Feinde von Landwirten, die Ernten schädigen.
KI-Systeme verwenden Satellitenbilder und vergleichen sie mithilfe von KI-Algorithmen mit historischen Daten und erkennen, ob ein Insekt gelandet ist und welche Art von Insekt wie Hummer gelandet ist, Heuschrecke, etc. Und sie senden Warnungen an die Landwirte auf ihren Smartphones, damit die Landwirte die erforderlichen Vorsichtsmaßnahmen treffen und Schädlingsbekämpfungsmaßnahmen durchführen können., so hilft KI den Landwirten, Schädlinge zu bekämpfen.
Fazit
Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft hilft Landwirten nicht nur bei der Automatisierung ihrer Landwirtschaft, es schaltet auch auf eine präzise Ernte um, um höhere Erträge und eine bessere Erntequalität bei geringerem Ressourcenverbrauch zu erzielen.
Unternehmen, die an der Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen auf der Grundlage von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz beteiligt sind, als Trainingsdaten für die Landwirtschaft, Drohnen und automatisierter Maschinenbau, wird in Zukunft technologische Durchbrüche erzielen, wird diesem Sektor weitere nützliche Anwendungen bieten, Unterstützung der Welt bei der Bewältigung von Problemen bei der Nahrungsmittelproduktion für die wachsende Bevölkerung.
