با توجه به تحقیقات Bi Ingany، هزینه‌های جهانی در زمینه فن آوری‌های هوش مصنوعی در کشاورزی از جمله AI و یادگیری ماشین، به میزان سه برابر افزایش خواهد یافت. این هزینه تا سال ۲۰۲۵، به ۱۵/۳ میلیارد دلار خواهد رسید. پیش بینی می‌شود که هزینه‌های فنی AI به تنهایی در سال ۲۰۲۰ تا ۴ میلیارد دلار افزایش یابد. AI، یادگیری ماشین (ML) و سنسور‌های IOT که داده‌ها را در لحظه جمع آوری کرده و برای الگوریتم‌ها ارائه می‌دهند، کارایی کشاورزی را افزایش می‌دهند، کیفیت و کمیت محصول را بهبود می‌بخشد و هزینه‌های تولید مواد غذایی را کاهش می‌دهد. بر اساس پیش بینی سازمان ملل متحد در مورد جمعیت و گرسنگی، جمعیت جهان تا سال ۲۰۵۰، ۲ میلیارد نفر دیگر افزایش می‌یابد و برای تغذیه کامل آنها بایستی تولید ۶۰ درصد افزایش یابد. به گفته وزارت خدمات تحقیقاتی اقتصادی کشاورزی آمریکا در ایالات متحده به تنهایی تولید، فرآوری، پخش و توزیع مواد غذایی تجارتی با ارزش ۱.۷ تریلیون دلاری است. AI و ML راه حل‌های تولید غذا برای ۲ میلیارد نفر دیگر است.
تاثیر هوش مصنوعی در کشاورزی
کشاورزی بزرگ‌ترین صنعت است، فرض کنید صد‌ها هکتار زمین کشاورزی قرار باشد به شیوه سنتی کار شود، بازدهی بشدت کاهش خواهد یافت. اما با به کار گرفتن صنعت در خدمت کشاورزی، می‌توان مشکلات را حل کرد. به دست آوردن اطلاعات وضع آب و هوا، نور خورشید، الگوهای مهاجرت حیوانات، پرندگان، حشرات، استفاده از کود‌های تخصصی، حشره کش‌ها، چرخه کاشت و چرخه‌های آبیاری کارهایی هستند که با فناوری بهتر انجام می‌شوند. در زیر ۱۰ راه برای افزایش کارایی کشاورزی با استفاده از AI آورده شده است:
نظار بیشتر بر کار
استفاده از سیستم‌های AI و یادگیری ماشین برای نظارت در لحظه بسیار مفید است، این سیستم‌ها مشکلات زمین کشاورزی یا حیوانات را تشخیص داده و بلافاصله گزارش می‌دهد. AI و یادگیری ماشین باعث کاهش آسیب دیدگی و خسارت ناشی از حیوانات می‌شود. با توجه به پیشرفت‌های سریع در تجزیه و تحلیل‌های ویدئویی که توسط الگوریتم‌های AI و یادگیری ماشین صورت گرفته است، کشاورزان به راحتی می‌توانند امنیت را در محوطه خود برقرار کنند. سیستم‌های نظارت بر یادگیری ماشین می‌توانند در طول زمان برنامه ریزی شوند یا آموزش داده شوند تا مطابق خواسته کارکنان عمل کنند. با راه حل‌های Twenty20 کارکنان عادی هم می‌توانند به راحتی رهبری مزرعه را در دست بگیرند.
استفاده از پهپاد برای دریافت اطلاعات
AI و یادگیری ماشین داده‌ها را در زمان واقعی از طریق پهپاد دریافت کرده، تجزیه و تحلیل می‌کند تمامی اطلاعات ریز و درشت توسط این دوربین‌ها جمع آوری می‌شوند. مقدار داده‌های گرفته شده توسط سنسور‌های هوشمند و هواپیماهای بدون سرنشین دریافت می‌شود و آنها را در لحظه از تحولات مزرعه آگاه می‌کند، کارشناسان کشاورزی را با مجموعه‌های کاملا جدیدی از اطلاعات که قبلا به آنها دسترسی ندارند، فراهم می‌کند. در حال حاضر امکان ترکیب داده‌های سنسور در زمین از رطوبت، کود و سطوح مواد مغذی طبیعی برای تجزیه و تحلیل الگوهای رشد هر محصول ممکن است. یادگیری ماشین تکنولوژی جدید برای ترکیب داده‌های عظیم و ارائه مشاوره برای بهینه سازی عملکرد محصول است.
نقشه برداری
نقشه برداری یک تکنیک کشاورزی است که به الگوریتم‌های نظلرت یادگیری ماشین کمک می‌کند تا الگوهای موجود در مجموعه داده‌های بزرگ را پیدا کند و اصطلاحات آنها را در زمان واقعی درک کند. همه آنها برای برنامه ریزی محصول ارزشمند است. این امکان وجود دارد که عملکرد بالقوه یک محل را قبل از اینکه یک چرخه گیاهی آغاز شده باشد، بدانید. با استفاده ترکیبی از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل نقشه برداری 3D می‌توان میزان محصول و آفات را پیش بینی کرد.
کمک برای جلوگیری ار آفات
سازمان ملل و آژانس‌های بین المللی کشاورزی پیشرو در زمینه استفاده از پهپاد برای جلوگیری از آفات هستند. با استفاده از داده‌های دوربین مادون قرمز که توسط هواپیماهای بدون سرنشین گرفته می‌شوند می‌توان سطح سلامتی نسبی گیاهان را کنترل کرد، تیم‌های کشاورزی با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند آلودگی به آفات را پیش از وقوع پیش بینی، شناسایی و جلوگیری کنند.
رفع مشکلات کمبود کارگر
امروزه کارگر برای مزرعه کشاورزی بسیار کم پیدا می‌شود. تراکتور‌های خودران هوشمند که آنها هم یادگیری ماشین دارند، تمام عملیات کشاورزی را از راه دور اجرا می‌کنند. مزارع بزرگ کشاورزی نمی‌توانند کارکنان کافی پیدا کنند و برای صد‌ها هکتار زمین زیر کشت به رباتیک روی آورده‌اند. اجرای رباتیک عملیات بذرپاشی و کود پاشی، یکنواختی و نتیجه بهتری از راندن تراکتور توسط کارگران دارد. کشاورزی دیگر به سادگی گذشته نیست، استفاده از روبات‌ها و یادگیری ماشین بسیار پیچیده است، و هر روز کشاورزی را بیشتر با فناوری‌های کامپیوتری پیوند می‌دهد.
ردیابی و بهبود زنجیره های تأمین برای کاهش دور ریز
ردیابی و بهبود زنجیره های تأمین محصولات کشاورزی به همراه برداشتن موانع تولید محصولات تازه و سالم، همچنین رساندن آن به بازار امروزه از ضروریات است. ویروس کرونا باعث شد در سال ۲۰۲۰ یک تغییر بزرگ در برداشت و بسته بندی محصولات رخ دهد، احتمال می‌دهیم این تغییر همین گونه ادامه پیدا کند. یک سیستم ردیابی مدیریت شده با ایجاد دید بیشتر و کنترل بیشتر در بین زنجیره‌های تأمین، به کاهش دور ریز کالا‌ها کمک می‌کند. یک سیستم پیگیری و ردیابی پیشرفته می‌تواند بین جداسازی مقدار کم و یا مقدار زیاد محموله‌های ترانزیتی تفاوت ایجاد کند. اکثر سیستم‌های ردیابی پیشرفته برای کسب دانش بیشتر از وضعیت هر محموله به سنسور‌های پیشرفته متکی هستند. استفاده از سنسور‌های RFID و IoT در چرخه تولید و بسته بندی به امری عادی تبدیل شدند. طبق آزمایش انجام شده RFID توسط Walmart نشان می‌دهد کارآیی این شیوه ۱۶ برابر شیوه سنتی است.
بهینه سازی ترکیب صحیح سموم
بهینه سازی ترکیب صحیح سموم دفع آفات و محدود کردن کاربرد آنها فقط در محوطه زراعی، یکی دیگر از کاربرد‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از سنسور‌های هوشمند همراه با تصاویر زنده پهپاد، امروزه هوش مصنوعی کشاورزی، می‌تواند آلوده‌ترین مناطق یک مزرعه را تشخیص دهد و میزان سم مورد نیاز آن را محاسبه کند. با استفاده از الگوریتم‌های تحت نظارت یادگیری ماشین، آنها می‌توانند مخلوط بهینه سموم دفع آفات متناسب با میزان آلودگی یک منطقه در آنجا تزریق کنند.
پیش بینی قیمت محصولات
پیش بینی قیمت محصولات بر اساس نرخ عملکرد، در تعریف استراتژی‌های قیمت گذاری برای یک محصول بسیار ارزشمند است. دانستن میزان عملکرد و سطح کیفی محصولات به شرکت‌های کشاورزی، تعاونی‌ها و کشاورزان کمک می‌کند تا مناسب‌ترین قیمت برای محصولات خود را پیدا کنند. با در نظر گرفتن تقاضای کل یک محصول برای تعیین اینکه منحنی الاستیسیته قیمت ارتجاعی است یا الاستیک، استراتژی قیمت گذاری را مشخص می‌کند. دانستن این داده‌ها به تنهایی باعث می‌شود سالانه میلیون‌ها دلار در مشاغل کشاورزی صرف شود.
جلوگیری از نشت‌های آبیاری
یافتن نشت‌های آبیاری، بهینه سازی سیستم‌های آبیاری و اندازه گیری میزان موثر بودن آبیاری مکرر محصولات باعث بهبود میزان عملکرد می‌شود، AI در این زمینه هم مفید است. آب یک ماده با ارزش و کمیاب در بسیاری از مناطق آمریکای شمالی است، به ویژه در جوامعی که بیشتر به کشاورزی به عنوان منبع درآمد اصلی خود نگاه می‌کنند. غالبا از برنامه نویسی خطی برای محاسبه مقدار آب مورد نیاز یک مزرعه یا محصول برای رسیدن به سطح قابل قبول استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحت نظارت برای اطمینان از اینکه مزارع و گیاهان آب کافی برای رشد دارند، مناسب است.
نظارت بر دام
نظارت بر سلامت دام و نظارت بر اطلاعاتی مانند علائم حیاتی، سطح فعالیت روزانه، مصرف مواد غذایی و وزن گیری روزانه یکی دیگر از فواید یادگیری ماشین است. با آن می‌توان اطمینان حاصل کرد که همه چیز بهترین عملکرد خود را نشان می‌دهد. درک چگونگی واکنش هر نوع دام به رژیم غذایی بسیار ارزشمند است. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای درک اینکه چه چیزی گاو‌ها را خوشحال می‌کند، و باعث تولید شیر بیشتر می‌شود ضروری است. عوامل استرس زا باید شناسایی شوند و به سرعت رفع شود تا حیوانات بخوبی وزن گیری کنند.
حال که با تاثیر هوش مصنوعی در کشاورزی آشنا شدید می‌توانید از دیگر مقالات سایت اول نیوز دیدن کنید.
