ИИ в сельском хозяйстве — будущее фермерства
Повышение урожайности, снижение затрат и создание более устойчивой экосистемы с использованием ИИ в сельском хозяйстве
Рост численности населения планеты, которая, по прогнозам, к 2050 году достигнет 10 млрд. человек, оказывает значительное давление на сельскохозяйственный сектор, требуя увеличения производства сельскохозяйственных культур и повышения урожайности. Для решения проблемы нехватки продовольствия существует два возможных подхода: расширение землепользования и переход к крупномасштабному земледелию или внедрение инновационных методов и использование технологических достижений для повышения производительности на существующих сельскохозяйственных угодьях.
Современный сельскохозяйственный ландшафт развивается и развивается в различных инновационных направлениях, сталкиваясь с многочисленными препятствиями на пути к достижению желаемой производительности - ограниченность земельных угодий, нехватка рабочей силы, изменение климата, экологические проблемы, снижение плодородия почвы и т.д. Фермерство, безусловно, прошло долгий путь со времен ручных плугов и конных машин. Каждый сезон приносит новые технологии, направленные на повышение эффективности и получение максимального урожая. Однако как отдельные фермеры, так и мировые агрокомпании часто упускают из виду возможности, которые открывает искусственный интеллект в сельском хозяйстве для их методов ведения хозяйства.
Современный сельскохозяйственный ландшафт развивается и развивается в различных инновационных направлениях, сталкиваясь с многочисленными препятствиями на пути к достижению желаемой производительности - ограниченность земельных угодий, нехватка рабочей силы, изменение климата, экологические проблемы, снижение плодородия почвы и т.д. Фермерство, безусловно, прошло долгий путь со времен ручных плугов и конных машин. Каждый сезон приносит новые технологии, направленные на повышение эффективности и получение максимального урожая. Однако как отдельные фермеры, так и мировые агрокомпании часто упускают из виду возможности, которые открывает искусственный интеллект в сельском хозяйстве для их методов ведения хозяйства.
Преимущества ИИ в сельском хозяйстве
Еще недавно слова "искусственный интеллект" и "сельское хозяйство" в одном предложении могли показаться странным сочетанием. Ведь сельское хозяйство на протяжении тысячелетий было основой человеческой цивилизации, обеспечивая пропитание и способствуя экономическому развитию, а даже самый примитивный ИИ появился лишь несколько десятилетий назад. Тем не менее инновационные идеи появляются в каждой отрасли, и сельское хозяйство не является исключением. В последние годы мир стал свидетелем стремительного развития сельскохозяйственных технологий, что привело к революционному изменению методов ведения сельского хозяйства. Эти инновации становятся все более необходимыми, поскольку такие глобальные проблемы, как изменение климата, рост населения и нехватка ресурсов, угрожают устойчивости нашей продовольственной системы. Внедрение искусственного интеллекта решает многие проблемы и помогает уменьшить многие недостатки традиционного сельского хозяйства.
Еще недавно слова "искусственный интеллект" и "сельское хозяйство" в одном предложении могли показаться странным сочетанием. Ведь сельское хозяйство на протяжении тысячелетий было основой человеческой цивилизации, обеспечивая пропитание и способствуя экономическому развитию, а даже самый примитивный ИИ появился лишь несколько десятилетий назад. Тем не менее инновационные идеи появляются в каждой отрасли, и сельское хозяйство не является исключением. В последние годы мир стал свидетелем стремительного развития сельскохозяйственных технологий, что привело к революционному изменению методов ведения сельского хозяйства. Эти инновации становятся все более необходимыми, поскольку такие глобальные проблемы, как изменение климата, рост населения и нехватка ресурсов, угрожают устойчивости нашей продовольственной системы. Внедрение искусственного интеллекта решает многие проблемы и помогает уменьшить многие недостатки традиционного сельского хозяйства.
Решения на основе данных
Современный мир - это сплошные данные. Организации, работающие в сельскохозяйственном секторе, используют данные для получения точных сведений о каждой детали сельскохозяйственного процесса - от понимания каждого гектара поля до мониторинга всей цепочки поставок продукции и получения глубоких данных о процессе формирования урожайности. Прогностическая аналитика на основе ИИ уже прокладывает себе путь в агробизнес. С помощью ИИ фермеры могут собирать и затем обрабатывать больше данных за меньшее время. Кроме того, ИИ может анализировать рыночный спрос, прогнозировать цены, а также определять оптимальные сроки посева и сбора урожая.
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве может помочь исследовать состояние почвы для сбора информации, отслеживать погодные условия и давать рекомендации по применению удобрений и пестицидов. Программное обеспечение для управления фермой повышает производительность и рентабельность, позволяя фермерам принимать более взвешенные решения на каждом этапе процесса выращивания культур.
Экономия затрат
Повышение урожайности - постоянная цель фермеров. В сочетании с искусственным интеллектом точное земледелие может помочь фермерам выращивать больше урожая при меньших затратах ресурсов. ИИ в сельском хозяйстве сочетает в себе лучшие методы управления почвой, технологии с переменной нормой расхода и наиболее эффективные методы управления данными, что позволяет максимизировать урожайность при минимизации затрат.
Применение ИИ в сельском хозяйстве позволяет фермерам в режиме реального времени получать информацию об урожае и определять, какие участки нуждаются в орошении, удобрении или обработке пестицидами. Инновационные методы ведения сельского хозяйства, такие как вертикальное земледелие, также позволяют увеличить производство продуктов питания при минимальном использовании ресурсов. В результате сокращается использование гербицидов, повышается качество урожая, увеличивается прибыль при значительной экономии средств.
Влияние автоматизации
Сельскохозяйственный труд тяжел, поэтому нехватка рабочей силы не является чем-то новым. К счастью, автоматизация позволяет решить эту проблему, не прибегая к найму дополнительных сотрудников. Если механизация превратила сельскохозяйственные работы, требовавшие нечеловеческого пота и труда тягловых животных, в работу, занимающую всего несколько часов, то новая волна цифровой автоматизации вновь совершает революцию в этом секторе.
В качестве примера можно привести такие автоматизированные сельскохозяйственные машины, как тракторы без водителя, интеллектуальные системы орошения и удобрения, сельскохозяйственные дроны, работающие на базе IoT, интеллектуальное опрыскивание, программное обеспечение для вертикального земледелия, а также роботы для уборки урожая в теплицах на базе искусственного интеллекта. По сравнению с человеком, работающим на ферме, инструменты, управляемые искусственным интеллектом, гораздо более эффективны и точны.
Современный мир - это сплошные данные. Организации, работающие в сельскохозяйственном секторе, используют данные для получения точных сведений о каждой детали сельскохозяйственного процесса - от понимания каждого гектара поля до мониторинга всей цепочки поставок продукции и получения глубоких данных о процессе формирования урожайности. Прогностическая аналитика на основе ИИ уже прокладывает себе путь в агробизнес. С помощью ИИ фермеры могут собирать и затем обрабатывать больше данных за меньшее время. Кроме того, ИИ может анализировать рыночный спрос, прогнозировать цены, а также определять оптимальные сроки посева и сбора урожая.
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве может помочь исследовать состояние почвы для сбора информации, отслеживать погодные условия и давать рекомендации по применению удобрений и пестицидов. Программное обеспечение для управления фермой повышает производительность и рентабельность, позволяя фермерам принимать более взвешенные решения на каждом этапе процесса выращивания культур.
Экономия затрат
Повышение урожайности - постоянная цель фермеров. В сочетании с искусственным интеллектом точное земледелие может помочь фермерам выращивать больше урожая при меньших затратах ресурсов. ИИ в сельском хозяйстве сочетает в себе лучшие методы управления почвой, технологии с переменной нормой расхода и наиболее эффективные методы управления данными, что позволяет максимизировать урожайность при минимизации затрат.
Применение ИИ в сельском хозяйстве позволяет фермерам в режиме реального времени получать информацию об урожае и определять, какие участки нуждаются в орошении, удобрении или обработке пестицидами. Инновационные методы ведения сельского хозяйства, такие как вертикальное земледелие, также позволяют увеличить производство продуктов питания при минимальном использовании ресурсов. В результате сокращается использование гербицидов, повышается качество урожая, увеличивается прибыль при значительной экономии средств.
Влияние автоматизации
Сельскохозяйственный труд тяжел, поэтому нехватка рабочей силы не является чем-то новым. К счастью, автоматизация позволяет решить эту проблему, не прибегая к найму дополнительных сотрудников. Если механизация превратила сельскохозяйственные работы, требовавшие нечеловеческого пота и труда тягловых животных, в работу, занимающую всего несколько часов, то новая волна цифровой автоматизации вновь совершает революцию в этом секторе.
В качестве примера можно привести такие автоматизированные сельскохозяйственные машины, как тракторы без водителя, интеллектуальные системы орошения и удобрения, сельскохозяйственные дроны, работающие на базе IoT, интеллектуальное опрыскивание, программное обеспечение для вертикального земледелия, а также роботы для уборки урожая в теплицах на базе искусственного интеллекта. По сравнению с человеком, работающим на ферме, инструменты, управляемые искусственным интеллектом, гораздо более эффективны и точны.
Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве
По данным MarketsandMarkets, ожидается, что рынок ИИ в сельском хозяйстве вырастет с 1,7 млрд. долл. в 2023 году до 4,7 млрд. долл. к 2028 году.
Традиционное сельское хозяйство включает в себя различные ручные процессы. Внедрение моделей искусственного интеллекта может иметь в этом отношении множество преимуществ. Дополняя уже используемые технологии, интеллектуальная система сельского хозяйства может облегчить решение многих задач. ИИ может собирать и обрабатывать большие данные, определяя и инициируя оптимальные действия.
Вот некоторые распространенные варианты использования ИИ в сельском хозяйстве:
Вот некоторые распространенные варианты использования ИИ в сельском хозяйстве:
Оптимизация автоматизированных систем орошения
Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют автономно управлять посевами. В сочетании с датчиками IoT (Internet of Things), отслеживающими уровень влажности почвы и погодные условия, алгоритмы могут в режиме реального времени определять, сколько воды необходимо предоставить культурам. Автономная система орошения сельскохозяйственных культур предназначена для экономии воды при соблюдении принципов устойчивого земледелия.
Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют автономно управлять посевами. В сочетании с датчиками IoT (Internet of Things), отслеживающими уровень влажности почвы и погодные условия, алгоритмы могут в режиме реального времени определять, сколько воды необходимо предоставить культурам. Автономная система орошения сельскохозяйственных культур предназначена для экономии воды при соблюдении принципов устойчивого земледелия.
Обнаружение утечек или повреждений в ирригационных системах
ИИ играет важнейшую роль в обнаружении утечек в ирригационных системах. Анализируя данные, алгоритмы могут выявлять закономерности и аномалии, указывающие на возможные утечки. Модели машинного обучения (ML) могут быть обучены распознавать специфические признаки утечек, такие как изменение расхода или давления воды. Мониторинг и анализ в режиме реального времени позволяют обнаруживать утечки на ранних стадиях, предотвращая нерациональное использование воды и потенциальный ущерб урожаю.
ИИ также учитывает данные о погоде и потребностях сельскохозяйственных культур в воде для выявления зон с чрезмерным расходом воды. Автоматизация процесса обнаружения утечек и оповещения о них позволяет повысить эффективность использования воды, помогая фермерам экономить ресурсы.
Мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы
Неправильное сочетание питательных веществ в почве может серьезно повлиять на здоровье и рост сельскохозяйственных культур. Выявление таких питательных веществ и определение их влияния на урожайность с помощью искусственного интеллекта позволяет фермерам легко вносить необходимые коррективы.
В то время как наблюдение человека ограничено по своей точности, модели компьютерного зрения могут отслеживать состояние почвы для сбора точных данных. Затем эти данные используются для определения состояния растений, прогнозирования урожайности и выявления особых проблем.
На практике искусственный интеллект позволяет точно отслеживать стадии роста пшеницы и спелости томатов с такой скоростью и точностью, с которой не может сравниться человек.
ИИ играет важнейшую роль в обнаружении утечек в ирригационных системах. Анализируя данные, алгоритмы могут выявлять закономерности и аномалии, указывающие на возможные утечки. Модели машинного обучения (ML) могут быть обучены распознавать специфические признаки утечек, такие как изменение расхода или давления воды. Мониторинг и анализ в режиме реального времени позволяют обнаруживать утечки на ранних стадиях, предотвращая нерациональное использование воды и потенциальный ущерб урожаю.
ИИ также учитывает данные о погоде и потребностях сельскохозяйственных культур в воде для выявления зон с чрезмерным расходом воды. Автоматизация процесса обнаружения утечек и оповещения о них позволяет повысить эффективность использования воды, помогая фермерам экономить ресурсы.
Мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы
Неправильное сочетание питательных веществ в почве может серьезно повлиять на здоровье и рост сельскохозяйственных культур. Выявление таких питательных веществ и определение их влияния на урожайность с помощью искусственного интеллекта позволяет фермерам легко вносить необходимые коррективы.
В то время как наблюдение человека ограничено по своей точности, модели компьютерного зрения могут отслеживать состояние почвы для сбора точных данных. Затем эти данные используются для определения состояния растений, прогнозирования урожайности и выявления особых проблем.
На практике искусственный интеллект позволяет точно отслеживать стадии роста пшеницы и спелости томатов с такой скоростью и точностью, с которой не может сравниться человек.
Обнаружение болезней и вредителей
Помимо определения качества почвы и роста культур, компьютерное зрение позволяет выявлять наличие вредителей и болезней. Для этого используется искусственный интеллект для сканирования изображений с целью обнаружения плесени, гнили, насекомых и других угроз здоровью посевов. В сочетании с системами оповещения это помогает фермерам оперативно принимать меры по уничтожению вредителей или изоляции культур для предотвращения распространения болезней.
ИИ был использован для обнаружения черной гнили яблок с точностью более 90%. С такой же степенью точности он может определять насекомых - мух, пчел, мотыльков и т.д. Однако сначала исследователям необходимо было собрать изображения этих насекомых, чтобы получить необходимый объем обучающего набора данных для обучения алгоритма.
Мониторинг здоровья скота
Может показаться, что выявить проблемы со здоровьем у скота легче, чем у сельскохозяйственных культур, но на самом деле это особенно сложно. К счастью, в этом может помочь искусственный интеллект. Например, компания CattleEye разработала решение, использующее беспилотники, камеры и компьютерное зрение для удаленного мониторинга состояния здоровья скота. Оно обнаруживает нетипичное поведение скота и идентифицирует такие действия, как роды.
CattleEye использует решения в области искусственного интеллекта и ML для определения влияния рациона питания и условий окружающей среды на поголовье скота и получения ценной информации. Эти знания могут помочь фермерам улучшить самочувствие скота и увеличить производство молока.
Помимо определения качества почвы и роста культур, компьютерное зрение позволяет выявлять наличие вредителей и болезней. Для этого используется искусственный интеллект для сканирования изображений с целью обнаружения плесени, гнили, насекомых и других угроз здоровью посевов. В сочетании с системами оповещения это помогает фермерам оперативно принимать меры по уничтожению вредителей или изоляции культур для предотвращения распространения болезней.
ИИ был использован для обнаружения черной гнили яблок с точностью более 90%. С такой же степенью точности он может определять насекомых - мух, пчел, мотыльков и т.д. Однако сначала исследователям необходимо было собрать изображения этих насекомых, чтобы получить необходимый объем обучающего набора данных для обучения алгоритма.
Мониторинг здоровья скота
Может показаться, что выявить проблемы со здоровьем у скота легче, чем у сельскохозяйственных культур, но на самом деле это особенно сложно. К счастью, в этом может помочь искусственный интеллект. Например, компания CattleEye разработала решение, использующее беспилотники, камеры и компьютерное зрение для удаленного мониторинга состояния здоровья скота. Оно обнаруживает нетипичное поведение скота и идентифицирует такие действия, как роды.
CattleEye использует решения в области искусственного интеллекта и ML для определения влияния рациона питания и условий окружающей среды на поголовье скота и получения ценной информации. Эти знания могут помочь фермерам улучшить самочувствие скота и увеличить производство молока.
Обнаружение болезней и вредителей
Помимо определения качества почвы и роста культур, компьютерное зрение позволяет выявлять наличие вредителей и болезней. Для этого используется искусственный интеллект для сканирования изображений с целью обнаружения плесени, гнили, насекомых и других угроз здоровью посевов. В сочетании с системами оповещения это помогает фермерам оперативно принимать меры по уничтожению вредителей или изоляции культур для предотвращения распространения болезней.
ИИ был использован для обнаружения черной гнили яблок с точностью более 90%. С такой же степенью точности он может определять насекомых - мух, пчел, мотыльков и т.д. Однако сначала исследователям необходимо было собрать изображения этих насекомых, чтобы получить необходимый объем обучающего набора данных для обучения алгоритма.
Мониторинг здоровья скота
Может показаться, что выявить проблемы со здоровьем у скота легче, чем у сельскохозяйственных культур, но на самом деле это особенно сложно. К счастью, в этом может помочь искусственный интеллект. Например, компания CattleEye разработала решение, использующее беспилотники, камеры и компьютерное зрение для удаленного мониторинга состояния здоровья скота. Оно обнаруживает нетипичное поведение скота и идентифицирует такие действия, как роды.
CattleEye использует решения в области искусственного интеллекта и ML для определения влияния рациона питания и условий окружающей среды на поголовье скота и получения ценной информации. Эти знания могут помочь фермерам улучшить самочувствие скота и увеличить производство молока.
Интеллектуальное применение пестицидов
Фермеры уже хорошо понимают, что применение пестицидов требует оптимизации. К сожалению, как ручной, так и автоматизированный процесс внесения пестицидов имеет существенные ограничения. Внесение пестицидов вручную позволяет повысить точность обработки конкретных участков, но при этом может быть медленным и сложным. Автоматизированное распыление пестицидов более быстрое и менее трудоемкое, но часто не отличается точностью, что приводит к загрязнению окружающей среды.
Беспилотные летательные аппараты, работающие на основе искусственного интеллекта, сочетают в себе лучшие преимущества каждого из этих подходов, избегая при этом их недостатков. Дроны используют компьютерное зрение для определения количества пестицидов, которые необходимо распылить на каждом участке. Пока эта технология находится в стадии становления, но она быстро становится все более точной.
Помимо определения качества почвы и роста культур, компьютерное зрение позволяет выявлять наличие вредителей и болезней. Для этого используется искусственный интеллект для сканирования изображений с целью обнаружения плесени, гнили, насекомых и других угроз здоровью посевов. В сочетании с системами оповещения это помогает фермерам оперативно принимать меры по уничтожению вредителей или изоляции культур для предотвращения распространения болезней.
ИИ был использован для обнаружения черной гнили яблок с точностью более 90%. С такой же степенью точности он может определять насекомых - мух, пчел, мотыльков и т.д. Однако сначала исследователям необходимо было собрать изображения этих насекомых, чтобы получить необходимый объем обучающего набора данных для обучения алгоритма.
Мониторинг здоровья скота
Может показаться, что выявить проблемы со здоровьем у скота легче, чем у сельскохозяйственных культур, но на самом деле это особенно сложно. К счастью, в этом может помочь искусственный интеллект. Например, компания CattleEye разработала решение, использующее беспилотники, камеры и компьютерное зрение для удаленного мониторинга состояния здоровья скота. Оно обнаруживает нетипичное поведение скота и идентифицирует такие действия, как роды.
CattleEye использует решения в области искусственного интеллекта и ML для определения влияния рациона питания и условий окружающей среды на поголовье скота и получения ценной информации. Эти знания могут помочь фермерам улучшить самочувствие скота и увеличить производство молока.
Интеллектуальное применение пестицидов
Фермеры уже хорошо понимают, что применение пестицидов требует оптимизации. К сожалению, как ручной, так и автоматизированный процесс внесения пестицидов имеет существенные ограничения. Внесение пестицидов вручную позволяет повысить точность обработки конкретных участков, но при этом может быть медленным и сложным. Автоматизированное распыление пестицидов более быстрое и менее трудоемкое, но часто не отличается точностью, что приводит к загрязнению окружающей среды.
Беспилотные летательные аппараты, работающие на основе искусственного интеллекта, сочетают в себе лучшие преимущества каждого из этих подходов, избегая при этом их недостатков. Дроны используют компьютерное зрение для определения количества пестицидов, которые необходимо распылить на каждом участке. Пока эта технология находится в стадии становления, но она быстро становится все более точной.
Картирование урожайности и предиктивная аналитика
Картирование урожайности использует алгоритмы ML для анализа больших массивов данных в режиме реального времени. Это помогает фермерам понять закономерности и характеристики своих культур, что позволяет улучшить планирование. Комбинируя такие методы, как 3D-картографирование, данные с датчиков и беспилотников, фермеры могут прогнозировать урожайность почвы для конкретных культур. Данные собираются в ходе многочисленных полетов беспилотников, что позволяет проводить все более точный анализ с помощью алгоритмов.
Эти методы позволяют точно прогнозировать будущую урожайность конкретных культур, помогая фермерам знать, где и когда сеять семена, а также как распределять ресурсы для получения максимальной отдачи от инвестиций.
Автоматическая прополка и уборка урожая
Подобно тому, как компьютерное зрение позволяет обнаруживать вредителей и болезни, оно также может быть использовано для обнаружения сорняков и инвазивных видов растений. В сочетании с машинным обучением компьютерное зрение анализирует размер, форму и цвет листьев, чтобы отличить сорняки от сельскохозяйственных культур. Подобные решения могут быть использованы для программирования роботов, выполняющих задачи автоматизации роботизированных процессов (RPA), например, автоматической прополки. Фактически такой робот уже эффективно используется. По мере того как эти технологии будут становиться все более доступными, и прополка, и сбор урожая могут полностью выполняться "умными" ботами.
Сортировка собранной продукции
ИИ полезен не только для выявления потенциальных проблем с сельскохозяйственными культурами в процессе их выращивания. Он также играет важную роль после сбора урожая. Большинство процессов сортировки традиционно выполняются вручную, однако ИИ может сортировать продукцию более точно.
Компьютерное зрение позволяет обнаруживать вредителей и болезни на собранном урожае. Более того, оно может сортировать продукцию по форме, размеру и цвету. Это позволяет фермерам быстро разделять продукцию на категории, например, для продажи разным покупателям по разным ценам. По сравнению с этим традиционные ручные методы сортировки могут быть очень трудоемкими.
Картирование урожайности использует алгоритмы ML для анализа больших массивов данных в режиме реального времени. Это помогает фермерам понять закономерности и характеристики своих культур, что позволяет улучшить планирование. Комбинируя такие методы, как 3D-картографирование, данные с датчиков и беспилотников, фермеры могут прогнозировать урожайность почвы для конкретных культур. Данные собираются в ходе многочисленных полетов беспилотников, что позволяет проводить все более точный анализ с помощью алгоритмов.
Эти методы позволяют точно прогнозировать будущую урожайность конкретных культур, помогая фермерам знать, где и когда сеять семена, а также как распределять ресурсы для получения максимальной отдачи от инвестиций.
Автоматическая прополка и уборка урожая
Подобно тому, как компьютерное зрение позволяет обнаруживать вредителей и болезни, оно также может быть использовано для обнаружения сорняков и инвазивных видов растений. В сочетании с машинным обучением компьютерное зрение анализирует размер, форму и цвет листьев, чтобы отличить сорняки от сельскохозяйственных культур. Подобные решения могут быть использованы для программирования роботов, выполняющих задачи автоматизации роботизированных процессов (RPA), например, автоматической прополки. Фактически такой робот уже эффективно используется. По мере того как эти технологии будут становиться все более доступными, и прополка, и сбор урожая могут полностью выполняться "умными" ботами.
Сортировка собранной продукции
ИИ полезен не только для выявления потенциальных проблем с сельскохозяйственными культурами в процессе их выращивания. Он также играет важную роль после сбора урожая. Большинство процессов сортировки традиционно выполняются вручную, однако ИИ может сортировать продукцию более точно.
Компьютерное зрение позволяет обнаруживать вредителей и болезни на собранном урожае. Более того, оно может сортировать продукцию по форме, размеру и цвету. Это позволяет фермерам быстро разделять продукцию на категории, например, для продажи разным покупателям по разным ценам. По сравнению с этим традиционные ручные методы сортировки могут быть очень трудоемкими.
Наблюдение
Безопасность - важная составляющая управления фермой. Фермерские хозяйства часто становятся мишенью для грабителей, поскольку фермерам сложно вести круглосуточное наблюдение за своими полями. Еще одну угрозу представляют животные - лисы, забравшиеся в курятник, или собственный скот фермера, повреждающий посевы или оборудование. В сочетании с системами видеонаблюдения компьютерное зрение и ML позволяют быстро выявлять нарушения безопасности. Некоторые системы даже достаточно совершенны, чтобы отличать сотрудников от несанкционированных посетителей.
Безопасность - важная составляющая управления фермой. Фермерские хозяйства часто становятся мишенью для грабителей, поскольку фермерам сложно вести круглосуточное наблюдение за своими полями. Еще одну угрозу представляют животные - лисы, забравшиеся в курятник, или собственный скот фермера, повреждающий посевы или оборудование. В сочетании с системами видеонаблюдения компьютерное зрение и ML позволяют быстро выявлять нарушения безопасности. Некоторые системы даже достаточно совершенны, чтобы отличать сотрудников от несанкционированных посетителей.
Роль ИИ в цикле управления сельскохозяйственной информацией
Управление сельскохозяйственными данными с помощью искусственного интеллекта может быть полезным во многих отношениях:
Управление рисками
Предиктивная аналитика снижает количество ошибок в сельскохозяйственных процессах.
Селекция растений
ИИ использует данные о росте растений для дальнейших рекомендаций по выращиванию культур, более устойчивых к экстремальным погодным условиям, болезням или вредным вредителям.
Анализ состояния почвы и сельскохозяйственных культур
Алгоритмы ИИ могут анализировать химический состав образцов почвы, чтобы определить, каких питательных веществ может не хватать. Кроме того, ИИ может выявлять и даже предсказывать болезни сельскохозяйственных культур.
Питание сельскохозяйственных культур
ИИ в ирригации полезен для определения оптимальных схем и времени внесения питательных веществ, а также для прогнозирования оптимального сочетания агрономических продуктов.
Сбор урожая
ИИ полезен для повышения урожайности и даже может предсказывать оптимальное время сбора урожая.
Управление рисками
Предиктивная аналитика снижает количество ошибок в сельскохозяйственных процессах.
Селекция растений
ИИ использует данные о росте растений для дальнейших рекомендаций по выращиванию культур, более устойчивых к экстремальным погодным условиям, болезням или вредным вредителям.
Анализ состояния почвы и сельскохозяйственных культур
Алгоритмы ИИ могут анализировать химический состав образцов почвы, чтобы определить, каких питательных веществ может не хватать. Кроме того, ИИ может выявлять и даже предсказывать болезни сельскохозяйственных культур.
Питание сельскохозяйственных культур
ИИ в ирригации полезен для определения оптимальных схем и времени внесения питательных веществ, а также для прогнозирования оптимального сочетания агрономических продуктов.
Сбор урожая
ИИ полезен для повышения урожайности и даже может предсказывать оптимальное время сбора урожая.
Оптимизация ИИ для сельского хозяйства и сельскохозяйственных процессов
Хотя преимущества ИИ в сельском хозяйстве очевидны, он не может функционировать без других цифровых технологий, таких как большие данные, датчики и программное обеспечение. Точно так же и другие технологии нуждаются в ИИ для своей полноценной работы. В случае с большими данными сами по себе данные не особенно полезны. Важно то, как они обрабатываются и применяются.
Большие данные для принятия обоснованных решений
Сочетание ИИ с аналитикой больших данных позволяет фермерам получать рекомендации, основанные на точной информации в режиме реального времени, что повышает производительность и снижает затраты.
IoT-датчики для сбора и анализа данных
IoT-датчики вместе с другими вспомогательными технологиями (беспилотники с ИИ, ГИС и другие инструменты) могут отслеживать, измерять и хранить обучающие данные по различным показателям в режиме реального времени. Объединение этих устройств с искусственным интеллектом позволяет фермерам быстро получать точную информацию.
Интеллектуальная автоматизация и робототехника для минимизации ручного труда
ИИ в сочетании с автономными тракторами и IoT позволяет решить распространенную проблему нехватки рабочей силы. Не менее важна и робототехника - сельскохозяйственные роботы уже используются для выполнения ручных работ, таких как сбор продукции. Роботы более выгодны для сельскохозяйственных работ благодаря возможности работать в течение более длительного времени, повышенной точности и меньшей подверженности ошибкам.
Большие данные для принятия обоснованных решений
Сочетание ИИ с аналитикой больших данных позволяет фермерам получать рекомендации, основанные на точной информации в режиме реального времени, что повышает производительность и снижает затраты.
IoT-датчики для сбора и анализа данных
IoT-датчики вместе с другими вспомогательными технологиями (беспилотники с ИИ, ГИС и другие инструменты) могут отслеживать, измерять и хранить обучающие данные по различным показателям в режиме реального времени. Объединение этих устройств с искусственным интеллектом позволяет фермерам быстро получать точную информацию.
Интеллектуальная автоматизация и робототехника для минимизации ручного труда
ИИ в сочетании с автономными тракторами и IoT позволяет решить распространенную проблему нехватки рабочей силы. Не менее важна и робототехника - сельскохозяйственные роботы уже используются для выполнения ручных работ, таких как сбор продукции. Роботы более выгодны для сельскохозяйственных работ благодаря возможности работать в течение более длительного времени, повышенной точности и меньшей подверженности ошибкам.
Проблемы ИИ в сельском хозяйстве
Многие воспринимают ИИ как нечто, применимое только к цифровому миру и не имеющее отношения к физическим сельскохозяйственным задачам. Такое представление обычно основано на недостаточном понимании инструментов ИИ. Большинство людей не до конца понимают, как работает ИИ, особенно те, кто не связан с технологиями, что приводит к медленному внедрению ИИ в сельскохозяйственном секторе. Несмотря на то что за свою долгую историю сельское хозяйство пережило бесчисленные изменения, многие фермеры больше знакомы с традиционными методами. Подавляющее большинство фермеров вряд ли работали над проектами, в которых использовались технологии ИИ.
Кроме того, поставщики AgTech часто не могут четко объяснить преимущества новых технологий и способы их применения. Поставщикам технологий предстоит проделать огромную работу, чтобы помочь людям понять возможности применения ИИ в сельском хозяйстве. Учитывая преимущества искусственного интеллекта для устойчивого ведения сельского хозяйства, внедрение этой технологии может показаться логичным шагом для каждого фермера. Однако на этом пути еще предстоит преодолеть ряд трудностей.
Кроме того, поставщики AgTech часто не могут четко объяснить преимущества новых технологий и способы их применения. Поставщикам технологий предстоит проделать огромную работу, чтобы помочь людям понять возможности применения ИИ в сельском хозяйстве. Учитывая преимущества искусственного интеллекта для устойчивого ведения сельского хозяйства, внедрение этой технологии может показаться логичным шагом для каждого фермера. Однако на этом пути еще предстоит преодолеть ряд трудностей.
Большие первоначальные затраты
Хотя в среднесрочной и долгосрочной перспективе решения на основе ИИ могут быть экономически эффективными, нельзя не признать, что первоначальные инвестиции могут быть очень дорогими. В условиях финансовой нестабильности многих фермерских хозяйств и агрофирм внедрение ИИ может оказаться невозможным, особенно для мелких фермеров и фермеров в развивающихся странах. Однако по мере развития технологий стоимость внедрения ИИ может снизиться. Кроме того, у компаний есть возможность изучить возможности финансирования, такие как государственные гранты или частные инвестиции.
Нежелание внедрять новые технологии и процессы
Незнание новых технологий часто делает людей нерешительными, что затрудняет фермерам полноценное внедрение ИИ, даже если он дает неоспоримые преимущества. Сопротивление инновациям, а также нежелание рисковать новыми процессами сдерживают развитие методов ведения сельского хозяйства, а также прибыльность отрасли в целом. Фермерам необходимо понять, что ИИ - это лишь более совершенная версия более простых технологий обработки полевых данных. Чтобы убедить работников сельского хозяйства принять ИИ, государственный и частный секторы должны обеспечить мотивацию, ресурсы и обучение. Правительства также должны разработать необходимые нормативные акты, чтобы убедить работников в том, что эта технология не представляет угрозы.
Отсутствие практического опыта использования новых технологий
Аспекты сельскохозяйственной отрасли в разных странах мира отличаются по уровню технологического развития. Некоторые регионы могут использовать все преимущества ИИ, хотя в странах, где сельскохозяйственные технологии нового поколения не распространены, существуют определенные препятствия. Технологическим компаниям, рассчитывающим на ведение бизнеса в регионах с развивающейся сельскохозяйственной экономикой, необходимо занять проактивную позицию. Помимо предоставления своей продукции, они должны предлагать обучение и постоянную поддержку фермерам и владельцам агробизнеса, готовым к внедрению инновационных решений.
Длительный процесс внедрения технологий
Помимо отсутствия понимания и опыта, в сельскохозяйственном секторе, как правило, отсутствует инфраструктура, необходимая для работы ИИ. Даже те хозяйства, которые уже располагают определенными технологиями, могут столкнуться с трудностями в продвижении вперед. Инфраструктура также является проблемой для поставщиков AgTech и компаний-разработчиков программного обеспечения. Одним из основных способов решения этой проблемы является постепенный подход к фермерам: например, сначала предложить им использовать более простые технологии, такие как платформа для торговли сельскохозяйственной продукцией. После того как фермеры привыкнут к менее сложному решению, поставщики могут добавлять дополнительные инструменты и функции.
Технологические ограничения
Поскольку ИИ все еще развивается, технология будет иметь ограничения. Точные модели зависят от разнообразных и качественных данных, которых в сельском хозяйстве может не хватать. Для роботов, оснащенных датчиками, ограничения могут затруднить адаптацию к изменяющимся условиям ведения сельского хозяйства. Преодоление этих ограничений требует постоянных исследований и анализа данных. Фермеры также должны продолжать участвовать в принятии решений, а не полностью передавать управление искусственному интеллекту. На ранних этапах внедрения ИИ, вероятно, будет полезно контролировать его решения вручную.
Вопросы конфиденциальности и безопасности
Во всех отраслях промышленности до сих пор ощущается недостаток нормативных документов, касающихся использования ИИ. В частности, при внедрении ИИ в точное земледелие и интеллектуальное сельское хозяйство возникают различные юридические вопросы. Например, угрозы безопасности, такие как кибератаки и утечки данных, могут создать фермерам серьезные проблемы. Существует даже вероятность того, что сельскохозяйственные системы на базе ИИ могут стать мишенью для хакеров с целью нарушить поставки продовольствия.
Хотя в среднесрочной и долгосрочной перспективе решения на основе ИИ могут быть экономически эффективными, нельзя не признать, что первоначальные инвестиции могут быть очень дорогими. В условиях финансовой нестабильности многих фермерских хозяйств и агрофирм внедрение ИИ может оказаться невозможным, особенно для мелких фермеров и фермеров в развивающихся странах. Однако по мере развития технологий стоимость внедрения ИИ может снизиться. Кроме того, у компаний есть возможность изучить возможности финансирования, такие как государственные гранты или частные инвестиции.
Нежелание внедрять новые технологии и процессы
Незнание новых технологий часто делает людей нерешительными, что затрудняет фермерам полноценное внедрение ИИ, даже если он дает неоспоримые преимущества. Сопротивление инновациям, а также нежелание рисковать новыми процессами сдерживают развитие методов ведения сельского хозяйства, а также прибыльность отрасли в целом. Фермерам необходимо понять, что ИИ - это лишь более совершенная версия более простых технологий обработки полевых данных. Чтобы убедить работников сельского хозяйства принять ИИ, государственный и частный секторы должны обеспечить мотивацию, ресурсы и обучение. Правительства также должны разработать необходимые нормативные акты, чтобы убедить работников в том, что эта технология не представляет угрозы.
Отсутствие практического опыта использования новых технологий
Аспекты сельскохозяйственной отрасли в разных странах мира отличаются по уровню технологического развития. Некоторые регионы могут использовать все преимущества ИИ, хотя в странах, где сельскохозяйственные технологии нового поколения не распространены, существуют определенные препятствия. Технологическим компаниям, рассчитывающим на ведение бизнеса в регионах с развивающейся сельскохозяйственной экономикой, необходимо занять проактивную позицию. Помимо предоставления своей продукции, они должны предлагать обучение и постоянную поддержку фермерам и владельцам агробизнеса, готовым к внедрению инновационных решений.
Длительный процесс внедрения технологий
Помимо отсутствия понимания и опыта, в сельскохозяйственном секторе, как правило, отсутствует инфраструктура, необходимая для работы ИИ. Даже те хозяйства, которые уже располагают определенными технологиями, могут столкнуться с трудностями в продвижении вперед. Инфраструктура также является проблемой для поставщиков AgTech и компаний-разработчиков программного обеспечения. Одним из основных способов решения этой проблемы является постепенный подход к фермерам: например, сначала предложить им использовать более простые технологии, такие как платформа для торговли сельскохозяйственной продукцией. После того как фермеры привыкнут к менее сложному решению, поставщики могут добавлять дополнительные инструменты и функции.
Технологические ограничения
Поскольку ИИ все еще развивается, технология будет иметь ограничения. Точные модели зависят от разнообразных и качественных данных, которых в сельском хозяйстве может не хватать. Для роботов, оснащенных датчиками, ограничения могут затруднить адаптацию к изменяющимся условиям ведения сельского хозяйства. Преодоление этих ограничений требует постоянных исследований и анализа данных. Фермеры также должны продолжать участвовать в принятии решений, а не полностью передавать управление искусственному интеллекту. На ранних этапах внедрения ИИ, вероятно, будет полезно контролировать его решения вручную.
Вопросы конфиденциальности и безопасности
Во всех отраслях промышленности до сих пор ощущается недостаток нормативных документов, касающихся использования ИИ. В частности, при внедрении ИИ в точное земледелие и интеллектуальное сельское хозяйство возникают различные юридические вопросы. Например, угрозы безопасности, такие как кибератаки и утечки данных, могут создать фермерам серьезные проблемы. Существует даже вероятность того, что сельскохозяйственные системы на базе ИИ могут стать мишенью для хакеров с целью нарушить поставки продовольствия.
Зачем сотрудничать с компанией, занимающейся разработкой программного обеспечения на основе искусственного интеллекта?
Внедрение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве открывает широкие возможности для развития отрасли в целом и отдельных фермеров в частности. Однако эта технология требует глубокого понимания и продуманного подхода. На пути к трансформации не стоит оставаться в одиночестве. Компания, занимающаяся создание нейросетей помогает сельскохозяйственным предприятиям и AgTech-стартапам создавать полноценные технологические экосистемы вокруг их агробизнеса. Такие компании используют накопленный опыт работы в различных отраслях для повышения качества консультационных услуг в области сельскохозяйственных технологий и разработки программного обеспечения, что позволяет совместно с клиентами создавать масштабируемые цифровые продукты, ориентированные на потребителя.
Разработчики ПО по создание искусственного интеллекта делает инновации осязаемыми, начиная с проверки идеи, доказательства концепции и заканчивая обратной связью с рынком. Применяя аналитику данных, облачные сервисы, средства автоматизации на основе искусственного интеллекта, а также локальную разведку, мы добиваемся того, что продукты AgTech повышают не только рентабельность инвестиций, но и улучшают сельскохозяйственную практику и жизнь фермеров.
Богатый опыт команд разработки позволяет создавать индивидуальные решения, отвечающие уникальным требованиям, чтобы вывести бизнес на новый уровень. Специалисты по технологиям и доменам помогут создать индивидуальные системы управления фермой, решения для вертикального земледелия в закрытых помещениях, а также аналитические системы для точного земледелия с использованием беспилотных летательных аппаратов. Для животноводства такие компании разрабатывают технологические решения по управлению поголовьем, мониторингу поведения и отслеживанию состояния здоровья животных.
Разработчики ПО по создание искусственного интеллекта делает инновации осязаемыми, начиная с проверки идеи, доказательства концепции и заканчивая обратной связью с рынком. Применяя аналитику данных, облачные сервисы, средства автоматизации на основе искусственного интеллекта, а также локальную разведку, мы добиваемся того, что продукты AgTech повышают не только рентабельность инвестиций, но и улучшают сельскохозяйственную практику и жизнь фермеров.
Богатый опыт команд разработки позволяет создавать индивидуальные решения, отвечающие уникальным требованиям, чтобы вывести бизнес на новый уровень. Специалисты по технологиям и доменам помогут создать индивидуальные системы управления фермой, решения для вертикального земледелия в закрытых помещениях, а также аналитические системы для точного земледелия с использованием беспилотных летательных аппаратов. Для животноводства такие компании разрабатывают технологические решения по управлению поголовьем, мониторингу поведения и отслеживанию состояния здоровья животных.
Программное обеспечение для управления посевами для устойчивого развития сельского хозяйства
В партнерстве с транснациональной сельскохозяйственной корпорацией мы создали лабораторию цифровых инноваций в Украине. Одной из важнейших задач этого сотрудничества была разработка программной платформы для управления посевами, помогающей сельхозпроизводителям соблюдать экологические нормы ЕС. Наши инженеры помогали на всех этапах проекта - от исследования рынка до создания конечных продуктов.
Полученное решение включает в себя приложение для оценки и анализа состояния почвы, позволяющее фермерам оценивать состояние полей и снижать риски. Оно также помогает производителям химикатов для растениеводства оценивать и контролировать воздействие своих операций.
Единая система управления фермой
В рамках другого проекта по внедрению искусственного интеллекта мы совместно с ведущим поставщиком программного обеспечения для управления фермерскими хозяйствами провели модернизацию системы ведения учета. Наши инженеры стабилизировали существующее программное обеспечение, устранив ошибки, а затем дополнили его рядом функций и сервисов. Кроме того, мы помогли разработать комплексную платформу управления фермой.
Эта платформа включает в себя инструменты для севооборота, анализа погоды, борьбы с болезнями, анализа спутниковых снимков, картографирования посевов и почв, а также планирования операций. В результате было создано решение, позволяющее фермерам контролировать и оптимизировать свои операции, повышать урожайность и принимать обоснованные решения для устойчивого ведения хозяйства. Несмотря на то, что стоимость внедрения ИИ может сильно варьироваться в зависимости от масштабов проекта, оно, скорее всего, окажется выгодным вложением средств.
В партнерстве с транснациональной сельскохозяйственной корпорацией мы создали лабораторию цифровых инноваций в Украине. Одной из важнейших задач этого сотрудничества была разработка программной платформы для управления посевами, помогающей сельхозпроизводителям соблюдать экологические нормы ЕС. Наши инженеры помогали на всех этапах проекта - от исследования рынка до создания конечных продуктов.
Полученное решение включает в себя приложение для оценки и анализа состояния почвы, позволяющее фермерам оценивать состояние полей и снижать риски. Оно также помогает производителям химикатов для растениеводства оценивать и контролировать воздействие своих операций.
Единая система управления фермой
В рамках другого проекта по внедрению искусственного интеллекта мы совместно с ведущим поставщиком программного обеспечения для управления фермерскими хозяйствами провели модернизацию системы ведения учета. Наши инженеры стабилизировали существующее программное обеспечение, устранив ошибки, а затем дополнили его рядом функций и сервисов. Кроме того, мы помогли разработать комплексную платформу управления фермой.
Эта платформа включает в себя инструменты для севооборота, анализа погоды, борьбы с болезнями, анализа спутниковых снимков, картографирования посевов и почв, а также планирования операций. В результате было создано решение, позволяющее фермерам контролировать и оптимизировать свои операции, повышать урожайность и принимать обоснованные решения для устойчивого ведения хозяйства. Несмотря на то, что стоимость внедрения ИИ может сильно варьироваться в зависимости от масштабов проекта, оно, скорее всего, окажется выгодным вложением средств.
Какое будущее ИИ в сельском хозяйстве?
В ближайшие годы ИИ будет играть все более значительную роль в сельском хозяйстве и обеспечении продовольственной устойчивости. Технологии всегда были в авангарде сельского хозяйства - от примитивных орудий труда до ирригации, тракторов и искусственного интеллекта. Каждая разработка повышала эффективность и одновременно снижала сложности ведения сельского хозяйства.
Более того, преимущества ИИ в сельском хозяйстве неоспоримы. Умные сельскохозяйственные инструменты, интеллектуальная автоматизация и продукты, работающие на базе ИИ, выполняют повторяющиеся трудоемкие задачи, позволяя работникам использовать свое время для более стратегических операций, требующих человеческого решения. Все более доступное компьютерное зрение и сельскохозяйственная робототехника способны ускорить развитие ИИ в сельском хозяйстве.
ИИ обладает всеми необходимыми инструментами для решения проблем, связанных с изменением климата, экологическими проблемами и растущим спросом на продовольствие. Он произведет революцию в современном сельском хозяйстве, повысив эффективность, устойчивость и распределение ресурсов, а также обеспечив мониторинг в режиме реального времени для получения более здоровой и качественной продукции.
Однако нельзя просто купить ИИ и начать его использовать. ИИ не является чем-то осязаемым - это набор технологий, которые автоматизируются с помощью программирования. По сути, алгоритм ИИ имитирует мышление человека - он сначала учится, а затем решает проблемы на основе данных. Трансформация сельского хозяйства с помощью ИИ потребует изменений в самой отрасли. Фермеров необходимо обучать тому, как использовать решения, основанные на ИИ.
Что это означает для работников сельскохозяйственной отрасли? ИИ, скорее всего, изменит роль фермеров: из ручных рабочих они превратятся в планировщиков и контролеров интеллектуальных сельскохозяйственных систем. Понимание ИТ-решений и агробизнес-интеллекта потенциально станет более полезным, чем умение пользоваться традиционными инструментами или выполнять физическую работу.
Несмотря на то что ИИ и машинное обучение способны радикально изменить сельское хозяйство, они нуждаются в синхронной работе других технологий. Чтобы воспользоваться всеми преимуществами ИИ, фермерам прежде всего необходима технологическая инфраструктура. На создание такой инфраструктуры могут уйти годы, но это позволит создать надежную и перспективную технологическую экосистему. Понимание того, как работает ИИ и как лучше всего интегрировать технические знания в реальные процессы, крайне важно для получения максимального эффекта от его использования. Именно поэтому сотрудничество с экспертной командой по разработке программного обеспечения является отличным первым шагом. Поставщики AgTech-решений играют важную роль. Каждый из них должен подумать о том, как усовершенствовать свои инструменты, решить проблемы и четко донести до пользователей измеримые преимущества ИИ и машинного обучения. Если это удастся сделать, то будущее ИИ в сельском хозяйстве будет плодотворным.
Успех человеческого общества в значительной степени зависит от оптимизации его сельскохозяйственных систем. Традиционные методы ведения сельского хозяйства устаревают, требуются передовые технологические решения. Во всем мире влияние автоматизации на отрасли всегда было значительным. В настоящее время цифровые технологии играют огромную роль в преобразовании сельского хозяйства, и влияние искусственного интеллекта на сельское хозяйство будет огромным.
Более того, преимущества ИИ в сельском хозяйстве неоспоримы. Умные сельскохозяйственные инструменты, интеллектуальная автоматизация и продукты, работающие на базе ИИ, выполняют повторяющиеся трудоемкие задачи, позволяя работникам использовать свое время для более стратегических операций, требующих человеческого решения. Все более доступное компьютерное зрение и сельскохозяйственная робототехника способны ускорить развитие ИИ в сельском хозяйстве.
ИИ обладает всеми необходимыми инструментами для решения проблем, связанных с изменением климата, экологическими проблемами и растущим спросом на продовольствие. Он произведет революцию в современном сельском хозяйстве, повысив эффективность, устойчивость и распределение ресурсов, а также обеспечив мониторинг в режиме реального времени для получения более здоровой и качественной продукции.
Однако нельзя просто купить ИИ и начать его использовать. ИИ не является чем-то осязаемым - это набор технологий, которые автоматизируются с помощью программирования. По сути, алгоритм ИИ имитирует мышление человека - он сначала учится, а затем решает проблемы на основе данных. Трансформация сельского хозяйства с помощью ИИ потребует изменений в самой отрасли. Фермеров необходимо обучать тому, как использовать решения, основанные на ИИ.
Что это означает для работников сельскохозяйственной отрасли? ИИ, скорее всего, изменит роль фермеров: из ручных рабочих они превратятся в планировщиков и контролеров интеллектуальных сельскохозяйственных систем. Понимание ИТ-решений и агробизнес-интеллекта потенциально станет более полезным, чем умение пользоваться традиционными инструментами или выполнять физическую работу.
Несмотря на то что ИИ и машинное обучение способны радикально изменить сельское хозяйство, они нуждаются в синхронной работе других технологий. Чтобы воспользоваться всеми преимуществами ИИ, фермерам прежде всего необходима технологическая инфраструктура. На создание такой инфраструктуры могут уйти годы, но это позволит создать надежную и перспективную технологическую экосистему. Понимание того, как работает ИИ и как лучше всего интегрировать технические знания в реальные процессы, крайне важно для получения максимального эффекта от его использования. Именно поэтому сотрудничество с экспертной командой по разработке программного обеспечения является отличным первым шагом. Поставщики AgTech-решений играют важную роль. Каждый из них должен подумать о том, как усовершенствовать свои инструменты, решить проблемы и четко донести до пользователей измеримые преимущества ИИ и машинного обучения. Если это удастся сделать, то будущее ИИ в сельском хозяйстве будет плодотворным.
Успех человеческого общества в значительной степени зависит от оптимизации его сельскохозяйственных систем. Традиционные методы ведения сельского хозяйства устаревают, требуются передовые технологические решения. Во всем мире влияние автоматизации на отрасли всегда было значительным. В настоящее время цифровые технологии играют огромную роль в преобразовании сельского хозяйства, и влияние искусственного интеллекта на сельское хозяйство будет огромным.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024