Følgende artikel hjælper dig med: Smart Farming ved hjælp af AI og IoT
Introduktion: Smart Farming ved hjælp af AI og IoT
Smart farming ved hjælp af AI og IoT er ikke længere en fjern drøm, smart farms er kommet for at blive takket være fantastiske fremskridt inden for AI og IoT-enheder. I løbet af de seneste årtier har landbrugssektoren gennemgået betydelige forandringer. Alt sammen takket være fremskridt inden for teknologi. I dag er det muligt at dyrke planter selv i de mest fjendtlige klimaområder. Afgrøder er mere modstandsdygtige over for insekter, ukrudt og klimaændringer end nogensinde før. Endelig er det muligt at opdrætte højtydende husdyr.
Men på trods af alle disse fremskridt, en stor befolkning af verden er stadig underernæret. Fødevareusikkerhed er stadig et stort problem, der plager verden, især tredjeverdensnationer. Det er på grund af uforudsigelig regn, afstrømning af næringsstoffer, nye stammer af skadedyr og sygdomme og klimaændringer.
For at løse disse udfordringer, der hæmmer fødevareproduktionen, henvender forskerne sig til kunstig intelligens og smart farming. Her vil vi tage et dybdegående kig på, hvordan AI kan revolutionere landbrugsindustrien.
Hvad er Smart Farming?
Smart farming betyder brugen af forskellige teknologier, herunder UAV’er, kunstig intelligens, maskinlæring, robotteknologi og IoT, til at overvåge landbrugsdrift, reducere menneskelig arbejdskraft og øge kvaliteten og kvantiteten af landbrugsprodukter.
Det er integrationen af moderne IKT (informations- og kommunikationsteknologier) i landbruget for at optimere og strømline afgrøder og husdyrproduktion.
I dag har deres adskillige teknologier, som landmænd kan udnytte til at styre deres bedrifter, herunder:
- Lokaliseringssystemer som GPS og geografiske informationssystemer (GIS) og satellitbilleder
- Sensorer til overvågning af fugtighed, vandniveauer, jord-ph, solskin og temperatur
- Landbrugsspecifik software, der kombinerer agronomi og cybernetik for at gøre bedriftsdrift problemfri
- Kommunikation via Cellular IoT-løsninger og Low-power wide-area networks (LPWAN’er)
- Dataanalysesystemer, der giver landmændene realtidsdata om afgrøder og dyresundhed
Disse teknologier giver landmændene fuld kontrol over aktiviteterne i deres bedrifter. De hjælper dem også med at træffe informerede beslutninger, som vil gavne deres afgrøder og husdyr.
Smart farming er afhængig af Internet of Things (IoT). IoT binder alle disse teknologier sammen og skaber et databaseret system, som landmænd kan stole på for at styre deres bedrifter. Det bedste er, at de kan gøre alt dette via deres smartphone eller tablets. De behøver ikke at rejse til deres gårde regelmæssigt.
Gennem smart landbrug kan gårdejere indsamle og analysere data for at identificere problemer med deres afgrøder. Ved hjælp af den analyserede information kan de beslutte den bedste vej frem for at løse udfordringerne. Uanset om det er lave niveauer af vand eller udtømning af essentielle næringsstoffer, vil de vide, hvad de skal gøre.
Slutmålet med smart landbrug er at øge afgrødeudbyttet og samtidig reducere produktionsomkostningerne. Det understøtter også effektiv brug af ressourcer, lige fra menneskelig arbejdskraft til gødning og energi til vandforbrug.
Sådan bruges AI til forudsigelse og optimering af udbytte
Forudsigelse af afgrødeudbytte er vanskelig, fordi mange faktorer spiller ind, såsom miljø og genotype. Vi kan kun opnå nøjagtige udbytteforudsigelser efter at have forstået, hvordan disse faktorer påvirker afgrødeudbyttet. Det er her, kunstig intelligens kommer ind.
Ved at fodre maskiner med de rigtige datasæt er det muligt at forudsige afgrødeudbytte. AI-systemer kan bruge historiske data om afgrødeudbytte og sammenligne med nyere data og over tid nøjagtigt bestemme afgrødeudbytte.
Nøjagtig udbytteforudsigelse vil give avlerne mulighed for at træffe datadrevne beslutninger om bedriftsledelse. Lad os ikke glemme deres økonomi.
AI-system kan hjælpe landmænd med at identificere mængden af lys, der modtages af deres afgrødes løv. Hvis nogle planter ikke modtager nok sollys, kan de ændre afgrødeafstanden for at skabe nok plads til sollysindtrængning. Manuel observation af løvspalten er dyr og tidskrævende.
Visuelt aktiverede AI-systemer kan også observere og analysere ændringerne af planter dagligt for at bestemme deres væksthastighed. Sådanne systemer kan gøre brug af data fra infrarøde sensorer, satellitbilleder og termiske kameraer.
Når landmænd anvender gødning og pesticider, kan systemet registrere og måle afgrødernes respons. Avlere kan bruge dataene til at identificere underpræsterende afgrøder og tage de rigtige skridt for at løse årsagen til problemet.
IoT- og AI-løsninger kan integreres i autonome traktorer for at hjælpe med at indsamle realtidsdata om jordens sundhed, herunder vandstand, temperatur og PH. Landmænd kan også bruge dronekameraer, satellitbilleder og andre sensorer til at spore afgrødes sundhed. Når de analyseres, kan resultaterne hjælpe avlerne med at identificere underskud af næringsstoffer i jorden og afgrøder, skadedyr og sygdomme.
AI og automation transformerer landbruget
Store virksomheder udnytter allerede AI-kraften til at udvikle autonome traktorer, som en landmand kan fjernstyre. Selvkørende traktorer vil ikke kun reducere lønomkostningerne, men også øge effektiviteten af landbrugsdriften og afgrødeudbyttet.
Autonome droner vil give landmænd mulighed for at tage billeder af afgrøder og overvåge deres forhold på afstand. Ved at bruge UAV’erne kan avlerne anvende afgrødebehandlinger som pesticider og gødning fra luften. AI-drevne kameraer kan blive monteret på droner og indsat på store farme. Kameraerne vil hjælpe avlere med at opdage problemer med afgrøder, tælle frugter og endda forudsige afgrødeudbytte.
AI tillader også automatisering af andre landbrugsaktiviteter, såsom høst, såning, lugning og sortering af afgrøder. Faktisk, en gård i Australien udnytter kraften fra kunstig intelligens og robotter til at udføre håndfrit landbrug.
For at administrere alle de data, der kommer ind, kan landmænd gøre brug af kraftfulde og effektive AI-platforme. Datakraften kan hjælpe med at reducere omkostningerne til arbejdskraft, øge udbytteproduktionen og reducere landbrugets miljømæssige fodaftryk.
Desuden kan det hjælpe landmænd med at evaluere deres landbrugsstrategier og ressourcestyring for at opnå maksimal produktivitet og overskud.
Konklusion: Smart Farming ved hjælp af AI og IoT
AI og Smart farming er fremtiden for landbrugsindustrien. De vil forbedre landbruget ved at hjælpe med at opdage skadedyr og sygdomme, samtidig med at kvaliteten af produkterne øges. Nøjagtig forudsigelse af afgrødeudbytte via AI vil hjælpe lande med at opnå fødevaresikkerhed.
Som du kan se, er fordelen ved kunstig intelligens i landbrugsindustrien ubestridelig. Det giver mulighed for mere strategisk drift, øget effektivitet og reducerede produktionsomkostninger. Men på trods af at det er fremtiden for landbruget, kan det ikke fungere alene; det kræver anden teknologi.
Med det sagt, kommer AI-adoption med flere udfordringer, herunder mangel på forskellige datasæt og en lang læringskurve. Andre udfordringer omfatter bekymringer om privatliv og sikkerhed og digital analfabetisme.
Alligevel kan kunstig intelligens hjælpe med at løse flaskehalse i landbrugsindustrien og fremme øget fødevareproduktion.
