Kecerdasan Buatan dalam Pertanian Masa Depan Pertanian

Kecerdasan Buatan dalam Pertanian Masa Depan Pertanian – Pertumbuhan populasi global yang diproyeksikan mencapai 10 miliar pada tahun 2050 akan memberikan tekanan yang signifikan pada sektor pertanian untuk meningkatkan produksi tanaman dan memaksimalkan hasil. Dua kemungkinan pendekatan terhadap munculnya kekurangan pangan telah dikembangkan: memperluas penggunaan lahan dan memperkenalkan pertanian skala besar, atau menggunakan praktik inovatif dan pengembangan teknologi untuk meningkatkan produktivitas lahan pertanian saat ini.

Kecerdasan Buatan dalam Pertanian Masa Depan Pertanian

barcelonaladiesopen – Ada banyak hambatan untuk mencapai produktivitas pertanian yang diinginkan – terbatas . lahan, kekurangan tenaga kerja, perubahan iklim, masalah lingkungan dan menurunnya kesuburan tanah, adalah beberapa di antaranya. — Lanskap pertanian Maju berkembang dan menyebar ke beberapa arah yang inovatif. Pertanian tentunya sudah jauh berkembang dari bajak tangan atau mesin yang ditarik kuda. Setiap musim menghadirkan teknologi baru yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan memaksimalkan hasil. Namun baik petani Perorangi maupun pelaku agrobisnis global sering kali kehilangan peluang yang dapat diberikan oleh AI pertanian dalam praktik pertanian mereka.

Di Intelliaxis, kami telah bekerja dengan sektor pertanian selama lebih dari 20 tahun dan telah berhasil menerapkan solusi teknologi dalam kehidupan nyata. Kami fokus pada pengembangan sistem inovatif untuk pengendalian kualitas, ketertelusuran, praktik kepatuhan, dan banyak lagi. Sekarang mari selami lebih dalam bagaimana teknologi baru dapat membantu kesuksesan bisnis pertanian Anda.

Manfaat Kecerdasan Buatan dalam Pertanian

Hingga saat ini, kata kecerdasan buatan dan pertanian dalam satu kalimat mungkin tampak seperti kombinasi yang sangat indah. Bagaimanapun, pertanian telah menjadi tulang punggung peradaban manusia selama ribuan tahun, menyediakan makanan dan sekaligus mendorong pembangunan ekonomi, sedangkan kecerdasan buatan yang paling mendasar baru muncul dua puluh tahun yang lalu. Meskipun demikian, ide-ide inovatif dibawa ke setiap industri, tidak terkecuali pertanian.

Dalam beberapa tahun terakhir, di dunia terjadi perkembangan pesat teknologi pertanian yang mengubah praktik pertanian. Inovasi-inovasi ini menjadi semakin penting dalam menghadapi tantangan global yang mengancam keberlanjutan sistem pangan kita, seperti perubahan iklim, pertumbuhan populasi, dan kelangkaan sumber daya. Pengenalan kecerdasan buatan memecahkan banyak tantangan dan membantu mengurangi banyak kelemahan pertanian tradisional.

Keputusan berdasarkan informasi

Negara maju mempunyai informasi. Dari memahami setiap hektar lahan yang indah hingga melacak seluruh rantai pasokan produk dan mendapatkan masukan mendalam mengenai proses pemanenan, organisasi pertanian menggunakan data untuk mendapatkan pemahaman akurat tentang setiap bagian proses pertanian. Analisis prediktif berbasis kecerdasan buatan telah membuka jalan bagi agribisnis. Petani dapat mengumpulkan dan memproses lebih banyak data dalam waktu lebih singkat dengan bantuan kecerdasan buatan. Selain itu, AI dapat menganalisis permintaan pasar, memperkirakan harga, dan menentukan waktu tanam dan panen yang optimal.

AI di bidang pertanian dapat membantu mempelajari kesehatan tanah dan mengumpulkan pengetahuan, memantau kondisi cuaca dan merekomendasikan pupuk dan pestisida. Perangkat lunak manajemen pertanian meningkatkan produksi dan profitabilitas dengan memungkinkan petani membuat keputusan yang lebih baik di setiap tahap proses pertanian.

Penghematan biaya

Meningkatkan hasil pertanian selalu menjadi tujuan para petani. Dikombinasikan dengan kecerdasan buatan, pertanian presisi dapat membantu petani menanam lebih banyak tanaman dengan sumber daya yang lebih sedikit. AI pertanian menggabungkan praktik pengelolaan tanah terbaik, teknologi kecepatan variabel, dan praktik pengelolaan data paling efisien untuk memaksimalkan hasil dan meminimalkan biaya.

Penerapan kecerdasan buatan di bidang pertanian memberikan petani wawasan real-time mengenai tanaman, membantu mereka mengidentifikasi area mana yang memerlukan irigasi, pemupukan, atau perawatan pestisida. Praktik pertanian inovatif, seperti pertanian sumbu vertikal, juga dapat meningkatkan produksi pangan sekaligus meminimalkan penggunaan sumber daya. Hasilnya adalah berkurangnya penggunaan herbisida, kualitas tanaman yang lebih baik, hasil panen yang lebih tinggi, dan penghematan yang signifikan.

Dampak Otomasi

Bertani adalah kerja keras, sehingga kekurangan tenaga kerja bukanlah hal baru. Untungnya, otomatisasi menawarkan solusi ambang batas yang bagus tanpa perlu mempekerjakan lebih banyak orang. Sementara mekanisasi mengubah pertanian yang membutuhkan keringat manusia super dan tenaga kerja hewan menjadi pekerjaan yang hanya berlangsung beberapa jam, gelombang baru otomatisasi digital kembali merevolusi industri ini.

Mesin pertanian otomatis seperti traktor Tanpa Pengemudi, irigasi cerdas, sistem pemupukan, drone pertanian berkemampuan IoT, penyemprotan cerdas, perangkat lunak pertanian vertikal, dan robot rumah kaca berbasis AI untuk panen hanyalah beberapa contohnya. Dibandingkan dengan pekerja peternakan manusia, alat berbasis AI jauh lebih efisien dan akurat.

Penerapan kecerdasan buatan di bidang pertanian memberikan petani wawasan real-time mengenai tanaman, membantu mereka mengidentifikasi area mana yang memerlukan irigasi, pemupukan, atau perawatan pestisida. Praktik pertanian inovatif, seperti pertanian sumbu vertikal, juga dapat meningkatkan produksi pangan sekaligus meminimalkan penggunaan sumber daya. Hasilnya adalah berkurangnya penggunaan herbisida, kualitas tanaman yang lebih baik, hasil panen yang lebih tinggi, dan penghematan yang signifikan.

Dampak Otomasi

Bertani adalah kerja keras, sehingga kekurangan tenaga kerja bukanlah hal baru. Untungnya, otomatisasi menawarkan solusi ambang batas yang bagus tanpa perlu mempekerjakan lebih banyak orang. Sementara mekanisasi mengubah pertanian yang membutuhkan keringat manusia super dan tenaga kerja hewan menjadi pekerjaan yang hanya berlangsung beberapa jam, gelombang baru otomatisasi digital kembali merevolusi industri ini.

Mesin pertanian otomatis seperti traktor Tanpa Pengemudi, irigasi cerdas, sistem pemupukan, drone pertanian berkemampuan IoT, penyemprotan cerdas, perangkat lunak pertanian vertikal, dan robot rumah kaca berbasis AI untuk panen hanyalah beberapa contohnya. Dibandingkan dengan pekerja peternakan manusia, alat berbasis AI jauh lebih efisien dan akurat.

Baca juga : Mengenal Chat GPT dan Cara Menggunakannya

Mendeteksi benih kuman dan hama

Selain memaklumi nilai bumi dan perkembangan tanaman, computer vision juga bisa memaklumi kehadiran hama atau benih kuman. Ini main pakai mengabdikan AI kepada menyoroti bayangan kepada menikamkan jamur, busuk, mentadak, atau musibah lain terhadap kesegaran tanaman. Dikombinasikan pakai susunan peringatan, surah ini konstruktif peladang kepada berpikir dini bagian dalam membersihkan hama atau memisahkan tanaman kepada membatasi indoktrinasi benih kuman.

AI tebakan digunakan kepada memaklumi busuk hitam formalitas pakai ketepatan lebih terbit 90%. Ia juga bisa menemui mentadak seumpama lalat, lebah, ngengat, dll., pakai taraf ketepatan yang sama. Namun, karet pengembara terlebih pembukaan teristiadat mengerahkan bayangan mentadak ini kepada menggondol konvensional pasukan fakta pedoman yang diperlukan kepada membesarkan algoritme.

Memantau kesegaran piaraan

Tampaknya lebih mudah kepada memaklumi ayat kesegaran ambang dabat piaraan dibandingkan ambang tanaman, namun ambang kenyataannya, surah ini sangat menantang. Untungnya, AI bisa konstruktif bagian dalam surah ini. Misalnya, sewarna perusahaan berstempel CattleEye tebakan meluaskan kesimpulan yang mengabdikan drone, kamera, dan computer vision kepada menilik kesegaran piaraan terbit sempang jauh. Ini memaklumi tata krama anoa yang tidak normal dan menemui tindakan seumpama melahirkan.

CattleEye mengabdikan kesimpulan AI dan ML kepada menetapkan pengaruh tuangan dapur tempuh peri angkasa terhadap piaraan dan merelakan wawasan yang berharga. Pengetahuan ini bisa konstruktif peternak mempersangat ketenteraman ternaknya tampak mempersangat penyusunan susu.

Kecerdasan Buatan dalam Pertanian

Aplikasi pestisida yang cerdas

Saat ini, karet peladang selesai mengetahui bahwa praktik pestisida selesai tersedia kepada dilakukan secara optimal. Sayangnya, kiat penerapan buku petunjuk dan otomatis mempunyai keterbatasan. Penggunaan pestisida secara buku petunjuk akan mempersangat ketelitian bagian dalam membatasi wilayah tertentu, meskipun surah ini tercapai bercita-cita kala yang tempo dan sulit. Penyemprotan pestisida otomatis lebih dini dan tidak berkeinginan berlebihan kekuatan kerja, namun seringkali kira akurat sehingga mendatangkan pengotoran angkasa.

Drone berikhtiar AI merelakan laba terbaik terbit setiap penghampiran sekaligus menjauhi kelemahannya. Drone mengabdikan lamunan komputer kepada menetapkan bujet pestisida yang akan disemprotkan di setiap wilayah. Saat masih bagian dalam periode awal, teknologi ini pakai dini menjabat lebih benar.

Pemetaan imbalan dan debat prediktif

Pemetaan imbalan mengabdikan algoritma ML kepada mengulas pasukan fakta garis secara real-time. Hal ini konstruktif peladang mengerti tuangan dan sifat tanaman mereka, sehingga memungkinkan ancangan yang lebih baik. Dengan merangkum daya upaya seumpama pemetaan 3D, fakta terbit sensor, dan drone, peladang bisa menaksir imbalan bumi kepada tanaman tertentu. Data dikumpulkan terbit sejumlah perjalanan drone, memungkinkan debat yang semakin benar pakai praktik algoritma.

Metode-tatanan ini memungkinkan prakiraan yang akurat bab imbalan penuaian di periode hadap kepada tanaman tertentu, konstruktif peladang memahami di mana dan kapan harus menghambur pangkal tempuh bagaimana membagikan benih hasil kepada menggondol faedah asal pendanaan terbaik.

Penyiangan dan pemanenan otomatis

Mirip pakai bagaimana lamunan komputer bisa memaklumi hama dan benih kuman, lamunan ini juga bisa digunakan kepada memaklumi gulma dan kelas tanaman invasif. Jika digabungkan pakai pengajaran mesin, lamunan komputer mengulas konvensional, bentuk, dan figur peparu kepada memperlainkan gulma terbit tanaman. Solusi tertulis bisa digunakan kepada memprogram robot yang mengaktualkan jabatan otomatisasi kiat robotik (RPA), seumpama penyiangan otomatis. Faktanya, robot sejenis itu selesai digunakan secara efektif. Ketika teknologi ini semakin mudah diakses, penyiangan dan pemanenan tanaman bisa sepenuhnya dilakukan oleh bot pintar.

Menyortir imbalan penuaian

AI tidak semata-mata bermanfaat kepada menemui kemahiran ayat ambang tanaman kurun tanaman sedang tumbuh. Hal ini juga memiliki bantuan setelah imbalan penuaian dipanen. Sebagian garis kiat penyaringan biasanya dilakukan secara buku petunjuk, namun AI bisa meninting perabot pakai lebih akurat.

Computer vision bisa memaklumi hama dan benih kuman ambang tanaman yang dipanen. Terlebih lagi, ia bisa menilai perabot berasaskan bentuk, konvensional, dan warnanya. Hal ini memungkinkan peladang pakai dini mengisolasi perabot ke bagian dalam sejumlah kategori – misalnya, kepada dijual ke konsumen yang absurd pakai maksud yang absurd. Sebagai perbandingan, tatanan penyaringan buku petunjuk tradisional bercita-cita berlebihan kekuatan kerja.