Utrusting med kunstig intelligens blir dronar eit uventa hjelpemiddel for bønder i kampen mot skadeleg insekt, noko som gir ein ny grad av effektivitet og reduserer den tradisjonelle arbeidsmengda og energien som trengs for skadedyrbekjemping. Vitenskapsfolk har kombinert presisjonen til kunstig intelligens med drones si smidigheit for å forbetre resultatet i jordbruksmessig skadedyrkontroll.
Stinkbugs, kjent som Halyomorpha halys, har vore ein betydeleg utfordring for frukthageeigarar i Nord-Amerika og Sør-Europa. Nylege estimat viser at desse skadedyra forårsaka omtrent $640 millionar i skade på italienske avlingar berre i 2019. Konvensjonelle tilnærmingar som feromonfeller og visuell prøvetaking krev mykje arbeid og blir mindre realistiske for store operasjonar.
Forskarar leia av førsteamanuensis Lara Maistrello ved Universitetet i Modena si avdeling for livsvitskapar, har utvikla metoder som sparar tid og energi. Laget har utvikla ein automatisk flyprotokoll som gjer at drones kan ta høgoppløyseleg bilete av pæreplantasjar frå ei høgde på 26 fot, og forstyrrar færre skadedyrrørslar samanlikna med menneskelege observatørar.
Vaksenstinkbugs ville ofte fryse som svar på flygande dronar, noko som hjelpte med å ta klare bilete med dei innebygde kameraa. Desse bileta blei deretter brukt til å trene kunstig intelligens-modellar til å identifisere skadedyrinfestasjonar. Modellane trent med denne informasjonen viste seg å være 97% nøyaktige i å oppdage stinkbugs, noko som overgår dei som blir trent frå starten. Teknikken er ikkje berre meir effektiv, men opnar også vegen for integrerte skadedyrbekjempingssystem som kan tilpasse seg varierte miljø- og meteorologiske forhold.
Relatert forsking, akademiske team frå City University of New York (CUNY), Universitetet i Melbourne, RMIT University og ARC Centre of Excellence in Transformative Meta-Optical Systems (TMOS) har adressert utfordringar med bua optiske linsar i miljøovervaking. Dette samarbeidet understrekar dei innovative framstega som blir gjort med bruk av teknologi for å beskytte og oppretthalde berekraftig jordbruk.
Dei mest viktige spørsmåla og svarene:
1. Kva slags kunstig intelligens blir brukt i desse drones?
Kunstig intelligens som blir brukt i desse dronane bygger på datanett og maskinlæringsmodellar. AI-en har blitt trent med høgoppløyselege bilete for å oppdage og identifisere skadedyrinfestasjonar med stor nøyaktigheit.
2. Korleis skil AI-forsterka dronar seg frå tradisjonelle skadedyrbekjempingsmetodar?
Tradisjonelle metodar for skadedyrbekjemping involverer ofte arbeidskrevande praksisar som feromonfeller og visuell prøvetaking. AI-forsterka dronar reduserer arbeidsmengda og kan operere over større område, noko som gjer skadedyrbekjemping meir effektiv og realistisk for store operasjonar.
3. Er det nokon avgrensningar ved bruken av dronar i jordbruket?
Ja, det er avgrensningar som regulerande restriksjonar, behovet for dyktige operatørar, potensiell forstyrring av dyrelivet, avgrensingar i batterilevetid og lastekapasitet, og dei initiale investeringskostnadane.
Nøkkelutfordringar eller kontroversar:
– Etterleving av regelverk: Dronar må overhalde luftfartsreglar, som kan variere etter region og påverke implementeringa av droneteknologi i jordbruk.
– Datavern: Innhenting og handtering av data fanga av dronar kan reise personvernspørsmål, særleg om dronane fangar bilete utover det tiltenkte jordbrukslandet.
– Tekniske avgrensingar: Noverande batteriteknologi avgrensar flytida og følgjeleg rekkevidda til dronar. I tillegg krev AI betydeleg databehandlingskraft og data, noko som kan vere ein avgrensing i fjerne eller landlige område.
– Integrering med eksisterande praksisar: Integrering av dronar i eksisterande jordbrukspraksisar kan krevje betydeleg opplæring og endringar i gjeldande system.
Fordeler og utfordringar:
Fordeler:
– Aukande effektivitet: Dronar dekker store område raskt og kan operere autonomt, noko som reduserer arbeidskostnadane.
– Høg nøyaktigheit: AI-modellar kan oppnå opp til 97% nøyaktigheit i skadedyrdeteksjon, noko som tillèt meir presis bruk av plantevernmidlar.
– Redusert kjemikaliebruk: Ved å målrette spesifikke område kan dronar minimere bruken av kjemikaliar, noko som gagnar miljøet og potensielt reduserer kostnadene.
Ulemper:
– Initier investering: Dronar utstyrt med AI kan være dyre å kjøpe og setje opp.
– Avhengig av veret: Dronar kan bli avgrensa av vêrforhold som sterk vind, regn eller ekstreme temperaturar, som kan påverke flykapasiteten.
– Tekniske ferdigheiter: Bønder kan trenge opplæring for å operere og vedlikehalde sofistikerte droneteknologiar effektivt.
Related to the use of technology in agriculture, here is a credible link where you can find more information: Mat- og landbruksorganisasjonen i Dei sameinte nasjonane.
The source of the article is from the blog be3.sk