Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft hilft, Schädlinge, Pflanzenkrankheiten und Mangelernährung in landwirtschaftlichen Betrieben zu erkennen. KI-Sensoren können Unkräuter identifizieren und bekämpfen, bevor sie entscheiden, welches Herbizid in der Gegend eingesetzt werden soll. Präzisionslandwirtschaft, oft auch als Systeme der künstlichen Intelligenz bezeichnet, trägt dazu bei, die Gesamtqualität und Genauigkeit der Ernten zu verbessern.
Wir brauchen viel Land, um Milliarden von Menschen zu ernähren. Heute ist ein manueller Anbau nicht mehr möglich. Mittlerweile werden Ernteausfälle häufig durch Insektenschädlinge und Pflanzenkrankheiten verursacht. Angesichts der Größe moderner landwirtschaftlicher Betriebe ist es eine Herausforderung, diese Schädlingsinvasion zu erkennen und zu stoppen.
Dies fügt der Computer-Vision-Technologie eine neue Anwendung hinzu. Landwirte können Luftaufnahmen nutzen, um Frühindikatoren für Pflanzenkrankheiten oder Schädlinge auf der Makroebene zu erkennen und Pflanzenkrankheiten auf der Mikroebene anhand von Nahaufnahmen von Blättern und Pflanzen zu erkennen. Eine in diesen Studien häufig verwendete Computer-Vision-Methode sind Faltungs-Neuronale Netze. Heutzutage werden immer mehr Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft entwickelt.
Es ist erwähnenswert, dass wir den Begriff „Computer Vision“ hier sehr weit fassen. Bilder sind im Allgemeinen nicht die zuverlässigste Informationsquelle. Viele wichtige Aspekte des Pflanzenlebens lassen sich am besten mit anderen Methoden untersuchen. Oft werden spezielle Sensoren zur Erfassung hyperspektraler Bilder eingesetzt oder 3D-Laserscans werden eingesetzt, um die Pflanzengesundheit besser zu verstehen. Im Bereich der Agronomie wird diese Art von Technologie aufgrund des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft zunehmend eingesetzt.
Dieser Datentyp hat typischerweise eine hohe Auflösung und ähnelt eher Fotos als medizinischen Bildern. AgMRI ist ein Vor-Ort-Überwachungssystem. Obwohl zur Verarbeitung dieser Daten spezielle Modelle erforderlich sind, können aufgrund der räumlichen Organisation der Daten insbesondere Faltungs-Neuronale Netze eingesetzt werden.
Millionen Dollar wurden in die Pflanzenphänotypisierung und Bildgebungsforschung investiert. Die Hauptaufgabe besteht nun darin, umfangreiche Datensätze von Nutzpflanzen zu sammeln, meist in Form von Bildern oder dreidimensionalen Bildern, und phänotypische Informationen mit Pflanzengenotypen zu vergleichen. Forschungsergebnisse und Informationen können genutzt werden, um die Agrartechnologie weltweit voranzutreiben. Nicht nur die Landwirtschaft nutzt intelligente KI-Systeme, auch bei der Personalbeschaffung ist KI ein heißes Thema.
Viele autonome Agrarroboter sind in der Lage, Löcher zu graben und Samen in den Boden zu säen, wobei sie sich an etablierte Grundmuster halten und die einzigartigen Eigenschaften des Gebiets berücksichtigen. Die Roboter sind außerdem in der Lage, den Wachstumsprozess der Pflanze zu steuern und mit jeder Pflanze einzeln zu interagieren. Wenn die Pflanzen reif sind, ernten die Roboter sie und behandeln jede Pflanze wieder so, wie sie behandelt werden sollte.
Drohnen können Pflanzen automatisch besprühen. Kleine, wendige Drohnen können Gefahrstoffe präziser transportieren als größere Flugzeuge. Darüber hinaus können mit Sprühdrohnen aufgenommene Luftaufnahmen zur Datenerfassung für die am Anfang dieses Artikels beschriebenen Computer-Vision-Algorithmen verwendet werden.
Es werden zunehmend Roboter entwickelt und eingesetzt, die speziell für die Ernte entwickelt wurden. Mähdrescher sind schon lange im Einsatz, einzelne Unkräuter können von Robotern erkannt und mechanisch entfernt werden. Dies ist eine weitere bemerkenswerte Errungenschaft der modernen Robotik und Computer Vision, denn zuvor war es unmöglich, zwischen Unkraut und Nutzpflanzen zu unterscheiden oder Roboterhände zur Interaktion mit kleinen Pflanzen zu verwenden.
Obwohl viele Agrarroboter noch Prototypen sind oder nur im kleinen Maßstab getestet werden, ist die Anwendung von ML, KI und Robotik in der Landwirtschaft bereits offensichtlich. Man geht davon aus, dass in naher Zukunft immer mehr landwirtschaftliche Tätigkeiten mechanisiert werden.
Heute werden weitere Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft entwickelt. Beispielsweise wendet ein Pilotprojekt eines Unternehmens Computer Vision auf die Tierhaltung an, aber dieser Bereich hat bei Deep-Learning-Unternehmen noch kein breites Interesse geweckt.
Natürlich gibt es bereits einige Initiativen, Daten zur Viehbestandsverfolgung für maschinelles Lernen zu nutzen. Beispielsweise hat ein pakistanisches Unternehmen ein Halsband auf den Markt gebracht, das die Aktivität und Körpertemperatur von Kühen drahtlos überwachen kann. Und französische Forscher arbeiten an Gesichtserkennungstechnologie für Kühe.
Darüber hinaus gibt es Pläne, KI in der Schweinehaltung einzusetzen, einem bisher wenig genutzten Wirtschaftszweig mit einem Marktwert von Hunderten Milliarden Dollar. In modernen Betrieben werden Schweine in relativ kleinen Gruppen gehalten und die am besten vergleichbaren Tiere ausgewählt. Futter ist der Hauptausgabenfaktor in der Schweineproduktion und daher besteht das Hauptziel der heutigen Schweineproduktion darin, den Mastprozess zu maximieren.
Wenn Landwirte ein umfassendes Verständnis der Gewichtszunahme bei Schweinen hätten, könnten sie dieses Problem lösen. Normalerweise werden Tiere nur zweimal im Leben gewogen, nämlich bei der Geburt und beim Verkauf. Wenn Experten wüssten, wie jedes Ferkel an Gewicht zunimmt, könnten sie für jedes Schwein ein einzigartiges Mastprogramm oder sogar eine einzigartige Kombination von Futterzusätzen entwickeln. Dadurch wird die Produktion deutlich gesteigert.
Obwohl es nicht besonders schwierig ist, Tiere auf die Waage zu bringen, kann es für sie eine Menge Stress bedeuten und gestresste Schweine verlieren an Gewicht. Diese neue Forschung zur künstlichen Intelligenz zielt darauf ab, eine neue, nicht-invasive Methode zum Wiegen von Tieren zu entwickeln. Verwenden Sie Computer-Vision-Modelle, um aus Foto- und Videodaten das Schweinegewicht abzuleiten. Diese Schätzungen werden in bestehende traditionelle analytische Modelle des maschinellen Lernens integriert, um den Mastprozess zu verbessern.
Landwirtschaft und Tierhaltung gelten manchmal als veraltete Berufe. Heutzutage wird künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft jedoch auf vielen landwirtschaftlichen Betrieben zum gängigen Werkzeug. Der Hauptgrund für dieses Phänomen ist die große Zahl gleichzeitig ausgeübter Tätigkeiten in der Landwirtschaft.
Sie sind so mühsam, dass Deep Learning und moderne künstliche Intelligenz genutzt werden müssen, um sie zu automatisieren. Obwohl die Kulturpflanzen und Schweine identisch sind, stammen sie nicht vom selben Fließband. Jeder Tomatenstrauch und jedes Schwein erfordert einen einzigartigen Ansatz, daher ist menschliches Eingreifen unbedingt erforderlich.
Wir können aktuelle Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz nutzen, um Herausforderungen zu lösen und gleichzeitig Technologien zu automatisieren, die mit Tieren und Pflanzen interagieren und deren einzigartige Eigenschaften berücksichtigen. Ein Schwein zu wiegen ist einfacher, als zu lernen, wie man den Turing-Test besteht, und einen Traktor auf einem weiten Feld zu bedienen ist einfacher, als ein Auto bei dichtem Verkehr zu steuern.
Da die Landwirtschaft nach wie vor einer der größten und wichtigsten Wirtschaftszweige der Welt ist, können selbst kleine Effizienzsteigerungen zu erheblichen Gewinnen führen. Aus diesem Grund setzen viele Unternehmen auf künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntelligente Landwirtschaft: Computer Vision und Robotik werden zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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