Inteligența artificială pătrunde și în domenii precum agricultura și ajută din ce în ce mai mult fermierii în lucruri precum irigarea de precizie, prognoza și monitorizarea randamentului. Față de acum trei ani, spre exemplu, când utilizarea inteligenței artificiale în agricultură era limitată, vremurile s-au schimbat.
Monitorizarea culturilor rămâne o aventură intuitivă, deoarece fermierii trebuie să știe cum sunt afectate culturile lor de dăunători și boli, în funcție de perioada anului, vânt și climă. Dar acest lucru se schimbă. Dronele și imaginile din satelit alimentează modele de viziune computerizată care detectează infestările fungice sau dăunătorii cu mult înainte ca ochiul uman să le poată detecta și recomandă utilizarea mai eficientă a protecției culturilor sau a pesticidelor. Dacă fermierii folosesc senzori de sol, setul de date respectiv se îmbunătățește.
La fel ca monitorizarea culturilor, prognoza randamentului prin senzori permite fermierilor să obțină mai mult decât un inventar al ceea ce au recoltat, ci și al ceea ce urmează să recolteze. De exemplu, Syngenta a creat o GenAI care permite o precizie de 95% în prognoza randamentului și care oferă, de asemenea, recomandări privind plasarea semințelor. Motivul pentru care prognoza contează este că fermierii trebuie să își concentreze logistica culturilor în avans. Și cu cât sunt mai capabil să furnizeze informații precise comercianților cu amănuntul și companiilor de transport, cu atât pierd mai puțini bani.
Un studiu comandat de Asociația Națională a Cultivatorilor de Porumb și realizat de economiști agricoli de la Virginia Tech a estimat valoarea rapoartelor WASDE (Estimări ale Cererii și Ofertei Agricole Mondiale) ale USDA direct către piața porumbului. Acesta a estimat valoarea anuală a acestor informații prognozate la aproximativ 301 milioane de dolari (258,9 milioane de euro), sau aproximativ 0,55% din valoarea totală a pieței porumbului, defalcată pe componente: estimările pe suprafață au contribuit cu aproximativ 145 milioane de dolari (124,8 milioane de euro), randamentul cu aproximativ 188 milioane de dolari (161,8 milioane de euro), producția cu aproximativ 299 milioane de dolari (257,3 milioane de euro) și estimările la export cu aproximativ 320 milioane de dolari (275,4 milioane de euro).
Nu este vorba doar despre vehicule autonome care ne conduc prin orașe
Robotica este în plină expansiune într-o lume a inteligenței artificiale, deoarece nu este vorba doar despre vehicule autonome care ne conduc prin orașe: AI se extinde și la tractoare și alte echipamente de teren, care pot fi automatizate prin intermediul inteligenței artificiale.
John Deere a făcut eforturi pentru tractoare complet autonome, iar LaserWeeder de la Carbon Robotics este un bun exemplu concret: folosește 24 de lasere, 36 de camere și 24 de GPU-uri NVIDIA pentru a identifica și elimina până la 10.000 de buruieni pe minut la peste 100 de tipuri de culturi, antrenate pe baza a 150 de milioane de imagini de plante etichetate de la mașini care funcționează deja în 15 țări.
Randament cu AI în agricultură
Irigațiile sunt o știință, una care până acum se baza exclusiv pe expertiza fermierului în cauză. Irigațiile de precizie nu sunt noi, sistemele automate de irigații există deja, dar acestea au continuat să se bazeze pe introducerea manuală a datelor de către fermieri. Sistemele de fuziune cu senzori care combină umiditatea solului, temperatura coronamentului și prognozele meteo sunt utilizate pentru a reduce consumul de apă cu aproximativ 30%, crescând în același timp randamentul în unele implementări (un caz documentat în câmpurile de trestie de zahăr din India a asociat o reducere de 30% a apei cu un câștig de 40% al randamentului).
Sistemele de pulverizare cu rată variabilă aplică în mod similar pesticide doar acolo unde este necesar, reducând volumele de substanțe chimice și creând piste de audit care ajută la respectarea reglementărilor, potrivit Euronews Next.
Cu cât exploatația agricolă este mai mare, cu atât devine mai greu să se aibă grijă de bunăstarea și utilitatea economică a animalelor. Operațiunile de creștere a animalelor prin AI utilizează viziunea computerizată și senzori portabili (accelerometre, monitoare biometrice) pentru a detecta semnele de boală cu câteva zile înainte de apariția simptomelor vizibile. Fapt ce reduce utilizarea antibioticelor și îmbunătățește rezultatele în materie de bunăstare, care sunt din ce în ce mai relevante, având în vedere presiunea tot mai mare din partea reglementărilor și a comercianților cu amănuntul asupra utilizării antibioticelor în carne și lactate.
Toate acestea sunt doar câteva dintre modurile prin care inteligența artificială începe să își facă simțită prezența tot mai mult în agricultură.