Bagaimana pembelajaran mesin boleh menjadikan pertanian lebih mampan

Dalam era perubahan iklim yang pesat, mencapai kemampanan pertanian adalah penting untuk memastikan kesihatan dan kesejahteraan planet ini.

Disebabkan sumber yang terhad dan populasi yang semakin meningkat, kaedah pertanian tradisional tidak lagi mampu menyokong sistem makanan yang mampan.

Nasib baik, kemajuan teknologi semasa dalam pembelajaran mesin menawarkan laluan yang menjanjikan ke arah amalan pertanian yang lebih mampan. Dengan memanfaatkan penglihatan komputer dan analisis ramalan, petani boleh mengurangkan penggunaan air, mengawal perosak dengan sumber yang lebih sedikit dan mengoptimumkan penggunaan baja untuk mengurangkan kesan negatif alam sekitar. Artikel ini meneroka faedah alam sekitar menggunakan pembelajaran mesin dalam pertanian dan cara ia boleh membantu mencapai pertanian yang lebih mampan.

Cabaran yang dihadapi oleh pertanian hari ini

Salah satu cabaran utama yang dihadapi oleh pertanian hari ini ialah permintaan yang semakin meningkat untuk makanan untuk menampung populasi yang semakin meningkat. Menurut Tabung Kewangan Antarabangsa, populasi akan mencapai 9.7 bilion menjelang 2050. Dengan tanah pertanian yang mencapai hadnya, terdapat keperluan mendesak untuk mencari cara baharu yang lebih cekap untuk menghasilkan makanan sambil melindungi alam sekitar. Perubahan iklim juga merupakan ancaman utama, dengan keadaan cuaca yang melampau seperti banjir, kemarau dan ribut menyebabkan kerosakan yang meluas kepada tanaman dan ternakan. Selain itu, sumber semula jadi seperti air dan kesuburan tanah semakin berkurangan, dan amalan pertanian yang tidak mampan memburukkan lagi cabaran ini.

Bagaimana pembelajaran mesin boleh membantu pertanian

• Kurangkan penggunaan air

Pertanian tradisional sering menggunakan terlalu banyak air, yang memudaratkan kepada alam sekitar Mempunyai kesan yang dahsyat. Dekad pengairan berlebihan di Lembah Tengah California, misalnya, membawa kepada tahap berbahaya pengumpulan garam di dalam tanah dan menjadikannya mustahil untuk menanam tanaman di beberapa kawasan. Di bahagian lain di dunia, seperti India dan China, petani terlalu banyak mengekstrak air bawah tanah yang tidak diisi semula dengan cukup cepat, menyebabkan kekurangan air dan kemerosotan tanah.

Selain menyebabkan kehabisan sumber semula jadi seperti air dan tanah, penggunaan air yang berlebihan juga mendatangkan kesan ekonomi. Petani sering terpaksa membayar yuran yang terlalu tinggi untuk sistem pengairan atau menggunakan kaedah yang tidak cekap yang memerlukan jumlah air yang banyak tetapi menghasilkan hasil yang rendah.

Dengan teknologi penderiaan jauh yang dikuasakan oleh pembelajaran mesin, petani boleh memantau paras tanah atau menyediakan penderia automatik untuk mengesan apabila tanaman memerlukan air tambahan. Strategi ini boleh membantu meningkatkan kecekapan penggunaan air, mengurangkan kos pertanian keseluruhan, dan memastikan sumber asli tidak dibazirkan. Selain itu, pembelajaran mesin boleh digunakan untuk mengesan tanaman tahan kemarau dan mencari corak penanaman optimum berdasarkan jenis tanah dan keadaan iklim. Semua langkah ini menyumbang kepada menjadikan pengeluaran pertanian lebih mampan dalam jangka panjang.

• Mengoptimumkan Penggunaan Racun Perosak

Perosak merupakan masalah utama yang dihadapi oleh kebanyakan petani kerana ia boleh menyebabkan kerosakan besar pada tanaman dan mengurangkan hasil dengan ketara. Penyelesaian tradisional untuk masalah ini melibatkan penggunaan racun perosak, yang memberi kesan negatif kepada alam sekitar dan juga dianggap tidak mampan.

Pembelajaran mesin menawarkan penyelesaian lain yang membolehkan petani memantau dan mengawal serangga perosak dengan lebih sedikit sumber. Dengan memanfaatkan penglihatan komputer dan analisis ramalan, petani secara automatik boleh mengesan perosak dan memantau tanaman dalam masa nyata. Ini membolehkan pendekatan yang berkesan dan disasarkan untuk mengawal perosak dan mengurangkan pergantungan kepada racun perosak. Selain itu, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk memantau paras air dan keadaan tanah, membolehkan petani menentukan dengan tepat bila perosak berkemungkinan besar muncul dan mengambil langkah pencegahan.

• Optimumkan Penggunaan Baja

Walaupun penggunaan baja sintetik dalam pertanian sangat bermanfaat untuk hasil tanaman, ia berbahaya kepada alam sekitar. Lazimnya kebanyakan petani menyapukan baja ke seluruh ladang iaitu pembajaan berlebihan di kawasan tanah yang sudah mempunyai kandungan nutrien yang tinggi. Ini selalunya mengakibatkan nutrien tumpah ke sungai, tasik dan lautan terdekat, menyebabkan alga mekar berlebihan. Ini, seterusnya, sangat mengurangkan kandungan oksigen dalam air dan boleh menyebabkan kematian ikan dan hidupan akuatik yang lain.

Selain itu, baja sering menyebabkan pengasidan tanah, yang boleh memberi kesan negatif terhadap biodiversiti. Apa yang lebih menakutkan ialah pengeluaran baja sintetik juga bertanggungjawab untuk 2.1% daripada pelepasan CO2 tahunan, menurut kajian terbaru oleh Greenpeace Research Labs.

Pembelajaran mesin boleh membantu mengurangkan kesan negatif alam sekitar yang berkaitan dengan amalan ini. Dengan menggunakan teknologi pertanian ketepatan seperti pengumpulan dan analisis data automatik, petani boleh memantau keadaan tanah dalam masa nyata dan menggunakan baja dalam jumlah optimum hanya jika diperlukan. Ini membantu mengurangkan tumpahan nutrien ke dalam sungai dan tasik, mempromosikan ekosistem akuatik yang lebih sihat dan melindungi biodiversiti.

Pembelajaran Mesin Menjimatkan Pertanian

Jelas sekali, pembelajaran mesin mempunyai potensi untuk merevolusikan pertanian dan menjadikannya lebih mampan. Dengan memanfaatkan teknologi automatik seperti penglihatan komputer dan analisis ramalan, petani boleh meningkatkan hasil tanaman sambil memulihara sumber semula jadi. Ini membantu mengurangkan kesan negatif alam sekitar daripada amalan pertanian tradisional, termasuk penggunaan air, racun perosak dan baja.

Memandangkan teknologi pembelajaran mesin menjadi lebih maju dan arus perdana, tidak syak lagi kaedah ini akan menjadi asas dalam industri pertanian. Akhirnya, dengan bantuan teknologi moden, kita boleh memastikan pengurusan sumber semula jadi Bumi yang lebih baik dan mencipta masa depan yang lebih mampan untuk generasi akan datang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana pembelajaran mesin boleh menjadikan pertanian lebih mampan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!