Искусственный интеллект в сельском хозяйстве

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве Искусственный интеллект(ИИ) — это система или машина, которая способна имитировать человеческое поведение для выполнения определенных задач и может постепенно обучаться, используя полученную информацию. Выполнил ученик 7 класса Филиала МБОУ Сосновская СШ№2 «Давыдковская ОШ» Тараканов Егор

Умная теплица Умная теплица – это полностью автоматизированная конструкция, призванная облегчить процесс выращивания агрокультур и минимизировать использование ручного труда. Этот сельскохозяйственный объект включает в себя микроконтроллеры, датчики и приложения «интернета вещей». Часто умные теплицы работают в синхронизации с другими технологическими решениями, например, технологиями автоматического полива и системами HVAC. Интеллектуальные датчики фиксируют данные о росте растений, орошении, наличии вредителей и освещении и отправляют их на локальный или облачный сервер. Веб-консоль администратора позволяет фермерам настраивать параметры системы и интегрировать ее с другими решениями. Мобильное приложение генерирует оповещения и отчеты о производительности теплицы IoT.

Селекция(умная ферма) Умная ферма – это полностью автономный, роботизированный, сельскохозяйственный объект, предназначенный для разведения сельскохозяйственных видов/пород животных (мясные, молочные и др.) в автоматическом режиме, не требующий участия человека (оператора, животновода, ветеринара и др.). Такая ферма самостоятельно производит анализ экономической целесообразности производства, потребительской активности, уровня общего здоровья населения региона (страна, край, область, и др.) и других экономических показателей, используя необходимые цифровые технологии (искусственный интеллект, интернет вещей, большие данные, нейронные сети и др.), на основании такого анализа, ферма принимает решение какие виды/породы сельскохозяйственного животного (с заданными качественными и количественными показатели) необходимо разводить.

Животноводство Инновационный процесс вообще, в животноводстве («умное стадо») в частности, представляет собой сложную взаимосвязанную систему со множеством прямых и обратных связей, включающую подсистемы: – научных исследований; – научно-технических разработок; – экспериментального и опытного производства; – производства продукции; – маркетинговых исследований; - реализации товарной продукции. В животноводстве технологии ИИ применяются при оценке продуктивности и моделей поведения животных. Разработан метод классификации поведения крупного рогатого скота на основе моделей машинного обучения с использованием данных, собранных ошейниковыми датчиками с магнитометрами и трехосными акселерометрами.

Сельскохозяйственная робототехника Сельскохозяйственный робот- это робот, используемый в сельскохозяйственных целях.   Основная область применения роботов в сельском хозяйстве — период уборки урожая. Роботы, собирающие фрукты, автономно ездящий трактор/распылитель, и роботы, стригущие овец, предназначены для замены человеческого труда. Но также полезное применение ИИ – интеллектуальный полив. Современные ирригационные технологии с машинным обучением отличают сорняки от сельскохозяйственных культур и опрыскивают только их гербицидами. Как итог: снижается стоимость выращивания агрокультур и повышается безопасность продовольствия.

Ученые, проанализировав снимки со спутника, с помощью компьютерной программы насчитали почти 2 миллиарда деревьев в пустынях Сахель и Сахара. Они пересекают континент Африки поперек и располагаются на территориях пяти стран — Мавритании, Мали, Нигер, Судан и Чад. Исследование проводилось на территории площадью 130 миллионов гектаров земли, охваченных 11 тысячами спутниковых снимков. Найти и пересчитать деревья было непростой задачей, но разработанная учеными компьютерная технология глубокого обучения позволила подсчитать даже единичные деревья. Такой метод в будущем позволит наносить на карту каждое дерево.  Ученые, проанализировав снимки со спутника, с помощью компьютерной программы насчитали почти 2 миллиарда деревьев в пустынях Сахель и Сахара. Они пересекают континент Африки поперек и располагаются на территориях пяти стран — Мавритании, Мали, Нигер, Судан и Чад. Исследование проводилось на территории площадью 130 миллионов гектаров земли, охваченных 11 тысячами спутниковых снимков. Найти и пересчитать деревья было непростой задачей, но разработанная учеными компьютерная технология глубокого обучения позволила подсчитать даже единичные деревья. Такой метод в будущем позволит наносить на карту каждое дерево.  Полученные данные важны для избежания опустынивания других местностей. Показатели климата и почвы Сахары проанализируют, чтобы выявить новые пригодные условия для появления целых лесных экосистем.

Мониторинг почв Мониторинг почв представляет собой систематические наблюдения за состоянием почв в целях выявления  изменений их структуры и качества и включает почвенные обследования, оценку и прогноз изменения состояния почв. В качестве информации для обучения систем искусственного интеллекта используют данные сканирования поверхности земли спутниками. Прогнозная аналитка Прогнозная аналитика представляет собой направление расширенной аналитики, занимающееся предсказанием будущих результатов на основании полученных ранее данных

Недостатки ИИ в сельском хозяйстве Хотя искусственный интеллект улучшает сельское хозяйство в отрасли много удивительных способов, существует множество проблем в связи с предстоящим ИИ о занятости и трудовых ресурсов из аграрного сектора, сельское хозяйство — $3 трлн отрасль, в которой работают свыше 1,5 млрд. человек, что составляет целых 20% мирового населения, по прогнозам, их там миллионы безработных рабочих местах в ближайшие десятилетия главным образом из-за воздействия ИИ в сельском хозяйстве. Однообразные полевые задачи могут быть легко автоматизированы. Это может постепенно сделать некоторые роли устаревшими, людей заменят умные роботы , которые смогут безопасно перемещаться в пространстве, находить и перемещать сельскохозяйственную продукцию, а также выполнять простые и сложные полевые операции. Стоимость таких технологий, как беспилотные летательные аппараты, сделала их недоступными за пределами правительственных и исследовательских органов, покупка беспилотных летательных аппаратов обходится дорого, самой большой проблемой будет внутреннее финансирование со стороны правительственных усилий и исследовательских институтов.