Нейросети в агропромышленном комплексе

Строго говоря, существует четыре довольно сильно отличающихся по своей сути раздела сельского хозяйства, которые требуют своего отдельного рейтинга. Эти разделы - растениеводство,(п. 1-5) животноводство,(п. 6-9) управление парком техники и управление запасами (п. 10-12) , для удобства чтения мы их так и сгруппировали. . Третья и четвертая сферы очень похожи по своей сути на логистические задачи из раздела "Искусственный интеллект в транспорте и логистике", поэтому, для лучшего понимания тематики мы советуем дополнительно изучить примеры из этой области.

Анализируя снимки, полученные с беспилотников, искусственный интеллект может помочь работникам ферм определить места, наиболее подходящие для посева конкретных культур, на основе географических характеристик поля, химического состава почвы или любого другого параметра. Кроме того, фермеры могут использовать инструменты планирования урожая на базе искусственного интеллекта, чтобы определить, сколько каждой культуры ферме необходимо сеять в теплице в неделю, когда культуры следует пересаживать в поле и т.д. Хотя комплексный план посева выходит далеко за рамки одного только процесса посева, все же приятно знать, что с помощью таких инструментов фермеры могут сократить потребление гербицидов и удобрений на 25-35% и увеличить урожайность на 3-4%.

Используя данные от программного обеспечения точного земледелия, датчиков почвы, дронов для анализа почвы или просто изображений со смартфона по сельскохозяйственным питательным веществам решения искусственного интеллекта в сельском хозяйстве могут непрерывно отслеживать уровни питательных веществ в почве и, при необходимости, сверять их с уровнями, которые исторически приносили наилучшие урожаи на данном урожае. Чтобы сделать сельское хозяйство более устойчивым,
Если почва нуждается в удобрении, решение с искусственным интеллектом может рекомендовать наиболее подходящее удобрение, имеющееся на складе агробизнеса в данный момент, используя датчики в складских помещениях распыляя удобрения через, например, беспилотник.

Концепция устойчивого ведения сельского хозяйства требует разумного использования пресной воды. Инструменты искусственного интеллекта для управления ирригацией контролируют производительность водопотребления или автоматизируют рабочие процессы орошения. Но вы можете пойти дальше и использовать возможности нейронных сетей для анализа исторических данных о орошении, сопоставления их со статистикой состояния посевов и урожайности, а также поиска наилучших моделей потребления воды, отвечающих всем необходимым условиям.

Используя возможности прогнозирования погоды фермы могут изменять свои планы орошения, используя бесплатную дождевую воду (проверка ее качества также является возможностью для ИИ в сельском хозяйстве). Вместе с скорректированными планами орошения, основанными на мониторинге влажности почвы, это может сэкономить фермам до 50% водных ресурсов. Неплохо, правда?

Это та область, где искусственный интеллект предлагает, пожалуй, больше всего вариантов использования для сельскохозяйственного бизнеса.
Оптимизация потребления гербицидов и пестицидов направлена на то, чтобы сделать фермы устойчивыми и эффективными при одновременном обеспечении безопасности пищевых продуктов. Решения с искусственным интеллектом обнаруживают текущую активность сорняков и вредителей и адаптируют к ней действия по опрыскиванию гербицидами и пестицидами вместо того, чтобы запускать эти процессы по фиксированному графику.
Прогнозирование атаки вредителей достигается путем анализа спутниковых или беспилотных снимков, выявления закономерностей в активности вредителей и просмотра новых поступающих данных, чтобы заметить признаки, предшествующие атаке. Имея эти данные под рукой, работники фермы могут предотвращать нападения точечным проведением защитных мероприятий.
Мониторинг состояния посевов осуществляется с помощью датчиков почвы и растений, а также мультиспектральных изображений, полученных со спутников или беспилотных летательных аппаратов. Используя эти данные, решения ИИ выявляют или, если применяются более сложные неконтролируемые алгоритмы машинного обучения, прогнозируют болезни сельскохозяйственных культур.

Сравнивая текущие полевые кадры с тем, как эта культура выглядела на данном этапе вегетационного цикла в течение предыдущего сезона, решение с искусственным интеллектом может точно предсказать, когда урожай будет готов к уборке. И как только придет время сбора урожая, роботы могут начать убирать урожай с поля в той последовательности, которая минимизирует потери урожая и расходы на логистику.