Drony vybavené umelej inteligenciou sa stávajú pre poľnohospodárov nepravdepodobným spojencom v boji proti škodcom, prinášajúc novú úroveň efektívnosti a znižujúc pracovnú silu a energiu, ktoré sú tradične potrebné na kontrolu škodcov. Vedci kombinovali presnosť umelej inteligencie s agilitou dronov, aby zlepšili výsledky v manažmente poľnohospodárskych škodcov.
Stingarovitoľ, formálne známy ako Halyomorpha halys, predstavuje významnú výzvu pre majiteľov ovocných sadov v Severnej Amerike a Južnej Európe. Nedávne odhady poukázali na to, že tieto škodcovia spôsobili v roku 2019 približne 640 miliónov dolárov škôd na talianskych plodinách sami osebe. Konvenčné prístupy, ako sú feromónové pasce a vizuálne vzorkovanie, si vyžadujú značné pracovné sily a stávajú sa menej realizovateľné pri operáciách veľkého rozsahu.
Výskumníci pod vedením docentky Lary Maistrello z Oddelenia životných vied na Univerzite v Modene vyvíjajú metódy usporiadajúce čas a energiu. Tím vyvinul automatizovaný letový protokol, ktorý umožňuje dronom zachytiť fotografie s vysokým rozlíšením hruškových sadov z výšky 26 stôp, pričom spôsobia menej rušení pohybov škodcov v porovnaní s pozorovateľmi.
Je zaujímavé, že dospelé brouky sa často zamrzli v reakcii na dron vo vzduchu a pomohli tak zachytiť jasné snímky interných kamier. Tieto snímky boli následne využité na trénovanie modelov umelej inteligencie na identifikáciu invázií škodcov. Modely trénované s týmito údajmi sa ukázali ako 97 % presné pri detekcii stinkov, prevyšujúc tie, ktoré boli trénované od základov. Táto technika nie je len účinnejšia, ale tiež otvára cestu integrovaným systémom riadenia škodcov schopným prispôsobiť sa meniacim sa environmentálnym a meteorologickým podmienkam.
V súvisiacom výskume akademické tímy z City University of New York (CUNY), University of Melbourne, RMIT University a ARC Centre of Excellence in Transformative Meta-Optical Systems (TMOS) riešili problémy spojené s zakrivenými optickými šošovkami pri monitorovaní životného prostredia. Táto spolupráca zdôrazňuje inovatívne kroky využívania technológií na ochranu a udržateľné poľnohospodárstvo.
Najdôležitejšie otázky a odpovede:
1. Aký druh umelej inteligencie sa používa v týchto dronoch?
Umelá inteligencia použitá v týchto dronoch je založená na počítačovom videní a modeloch strojového učenia. AI bola trénovaná s fotografiou s vysokým rozlíšením na detekciu a identifikáciu invázií škodcov s vysokou presnosťou.
2. Aký je rozdiel medzi AI-zlepšenými dronmi a tradičnými metódami kontroly škodcov?
Tradičné metódy kontroly škodcov často zahŕňajú pracovne náročné praktiky ako sú feromónové pascy a vizuálne vzorkovanie. Drony zlepšené AI znižujú potrebu pracovnej sily a môžu prevádzkovať väčšie oblasti, čím sa kontrola škodcov stáva efektívnejšou a realizovateľnejšou pre operácie veľkého rozsahu.
3. Existujú nejaké obmedzenia pri používaní dronov v poľnohospodárstve?
Áno, existujú obmedzenia, ako sú regulačné obmedzenia, potreba kvalifikovaných operátorov, možné rušenie životného prostredia, obmedzenia v batérie a kapacita nákladu, a počiatočné investičné náklady.
Kľúčové výzvy alebo kontroverzie:
– Správna regulácia: Drony musia spĺňať letecké predpisy, ktoré sa môžu líšiť podľa regiónu a môžu ovplyvniť implementáciu technológií dronov v poľnohospodárstve.
– Chránenie údajov: Zbieranie a správa údajov zachytených dronmi môže vzbudiť obavy o ochranu súkromia, najmä ak drony zachytia snímky mimo určenej poľnohospodárskej pôdy.
– Technické obmedzenia: Súčasná technológia batérií obmedzuje čas letu a tým aj prevádzkový dosah dronov. Okrem toho umelá inteligencia vyžaduje podstatný výpočtový výkon a údaje, čo môže byť obmedzením v odľahlých alebo vidieknych oblastiach.
– Integrácia s existujúcimi postupmi: Integrácia dronov do existujúcich poľnohospodárskych postupov môže vyžadovať podstatné školenie a zmeny súčasných systémov.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Zvýšená efektívnosť: Drony rýchlo pokrývajú veľké plochy a môžu operovať autonomne, čím znížia náklady na pracovnú silu.
– Vysoká presnosť: Modely AI môžu dosiahnuť až 97% presnosť pri detekcii škodcov, čo umožňuje presnejšie aplikácie pesticídov.
– Minimalizácia použitia chemikálií: Zameriavaním sa na špecifické oblasti dokážu drony minimalizovať použitie chemikálií, čo je prospešné pre životné prostredie a potenciálne znižuje náklady.
Nevýhody:
– Počiatočné investície: Drony vybavené umelej inteligenciou môžu byť drahé na nákup a nastavenie.
– Závislosť na počasí: Drony môžu byť obmedzené počasovými podmienkami, ako sú silné vetry, dážď alebo extrémne teploty, čo môže ovplyvniť letové schopnosti.
– Požiadavka na technické zručnosti: Poľnohospodári môžu potrebovať školenie na efektívne ovládanie a udržiavanie sofistikovaných technológií dronov.
V súvislosti s využitím technológií v poľnohospodárstve, tu je dôveryhodný odkaz, kde nájdete viac informácií: Food and Agriculture Organization of the United Nations.