Znanstveniki so razvili napreden algoritem za ocenjevanje števila cvetov na sadnih drevesih z uporabo le slik s pametnega telefona. Sistem lahko napove velikost pridelka mesece vnaprej, kar kmetom omogoča pomembne prihranke pri času, stroških in vodi.
Raziskovalci iz Čila in Španije so se povezali z Nacionalnim robotarijem v Veliki Britaniji ter razvili inovativen algoritem. Vodilni raziskovalec na Nacionalnem robotariju, Fernando Ouat Chien, je poudaril omejitve ročnih metod ocenjevanja, ki jih kmetje po vsem svetu uporabljajo in pogosto vključujejo pomembne napake.
Kmetijstvo porabi približno 70% sladkovodnih virov na svetu, pri čemer skoraj polovica konča v odpadkih. Približno 50% pridelanih sadja in zelenjave, namenjenih za človeško porabo, konča v odpadkih.
Umestiti umetno inteligenco v štetje cvetov lahko pomaga zmanjšati te odpadke ter povečati produktivnost kmetov z izboljšano porabo vode in gnojil. Chien je izpostavil, kako lahko usmerjanje prizadevanj na območja z visokimi donosi optimizira vire, zmanjša okoljske sledi in maksimizira kmetijske donose.
Sistem z umetno inteligenco je bil testiran na terenu v španskem sadovnjaku in je natančno predvidel število cvetov s stopnjo uspešnosti 90 %, v primerjavi z ročnimi števili, ki običajno znašajo med 50 % in 70 %. Algoritem lahko prepozna edinstvene vzorce cvetov, oblike in barve tudi takrat, ko so delno zaviti ali prepleteni.
Leta septembra bodo raziskovalci preverili napovedi umetne inteligence glede dejanskega pridelka breskev. Če bo uspešno, bi se ta pristop lahko prilagodil za bistvene pridelke, kot so jabolka, hruške in češnje.
Chien je izpostavil globalno uporabo te tehnologije za različne sadne pridelke, vključno s tistimi, ki zorijo v Veliki Britaniji.
Čeprav je kmetijstvo ena najstarejših industrij na svetu, še vedno ostaja med najmanj učinkovitimi. Vendar pa se kmetje vse bolj odzivajo na tehnologije, kot so umetna inteligenca, brezpilotna letala in roboti, da poenostavijo operacije, postanejo bolj okoljsko ozaveščeni in povečajo donosnost.
Na primer, nemško startup podjetje Constellar je razvilo satelitski sistem za spremljanje pridelkov, ki pomaga kmetom predvideti poškodbe pridelkov dan ali celo tedne vnaprej.
Še eno vznikajoče podjetje, belgijsko podjetje Robovision, je ustvarilo platformo za upravljanje sistemov za vizualizacijo, ki jih poganja umetna inteligenca na kmetijah, prikazuje hitri tehnološki napredek panoge.
Revolicioniziranje kmetijstva s pomočjo umetne inteligence: Širjenje možnosti
V kmetijstvu se poroka med umetno inteligenco (UI) in inovativnimi tehnologijami še naprej odpira pot za prelomne spremembe v kmetijskih praksah in učinkovitosti. Čeprav je uporaba UI za štetje cvetja na sadnih drevesih pomemben korak naprej, obstajajo nadaljnja vprašanja in vidiki, ki jih je treba upoštevati v zvezi z širšim vplivom in izzivi, povezani s preoblikovanjem kmetijstva z UI.
Ključna vprašanja so:
– Kako lahko UI uporabimo prek štetja cvetov za optimizacijo različnih vidikov kmetijstva?
– S kakšnimi izzivi se srečujejo kmetje pri sprejemanju in uvajanju UI tehnologij v večjem obsegu?
– Ali obstajajo etične dileme glede uporabe UI v kmetijstvu, kot so varovanje podatkov in tehnološka odvisnost?
Ključni izzivi in kontroverze
Eden izmed glavnih izzivov, povezanih z širšim sprejetjem UI v kmetijstvu, je začetna naložba, potrebna za uvajanje teh tehnologij. Mali kmetje, zlasti v razvojnih regijah, se lahko soočajo z ovirami pri dostopu in zmožnosti financiranja UI rešitev, ki bi lahko izboljšale njihovo produktivnost in trajnostnost.
Poleg tega so pomisleki glede potencialnega odstranjevanja delovnih mest, ki bi ga lahko prinesla uvedba UI v kmetijstvo. Ko se več opravil avtomatizira prek UI sistemov, se lahko potreba po človeški delovni sili pri nekaterih kmetijskih dejavnostih zmanjša, kar pomeni premike v kmetijski delovni sili.
Prednosti in slabosti
Prednosti:
– Povečana učinkovitost: UI tehnologije omogočajo natančno spremljanje pridelkov, kar vodi v optimizacijo razporeditve virov in izboljšane donose.
– Trajnost: Smanjševanje odpadkov vode in gnojil s pomočjo aplikacij, ki jih vodi UI v kmetijstvu, lahko prispeva k prizadevanjem za ohranjanje okolja.
– Gospodarske koristi: Povečana produktivnost in napovedne sposobnosti lahko privedejo do večjih dobičkov za kmete, kar končno izboljšuje življenjske pogoje.
Slabosti:
– Finančne posledice: Začetni stroški postavitve in vzdrževanja UI sistemov lahko predstavljajo finančne izzive za kmete, zlasti za tiste z omejenimi viri.
– Odvisnost od tehnologije: Močno zanašanje na UI za ključne odločitve v kmetijstvu lahko sproži pomisleke o ranljivosti zaradi napak v sistemu ali groženj ciber varnosti.
– Etična vprašanja: Težave, povezane z varovanjem podatkov, lastništvo kmetijskih podatkov, zbranih s pomočjo UI sistemov, in enakomerna porazdelitev tehnoloških koristi med kmetijskimi skupnostmi, je treba nasloviti.
Umetna inteligenca ima ogromen potencial za preoblikovanje kmetijstva, vendar uravnotežen pristop, ki upošteva izzive in kontroverze, je ključen za trajnostno in vključno tehnološko integracijo v kmetijskem sektorju.
Za raziskovanje bolj inovativnih uporab UI v kmetijstvu obiščite AGRitecture.
[Vdelan video posnetek](https://www.youtube.com/embed/Rf_knQPKKl8)