AI “Maths Robot” Membantu Mengelola Mikroiklim dan Meningkatkan Prediksi Hasil Berry

Salah satu perusahaan pertanian/hortikultura terbesar di Australia adalah Costa Group, dan perusahaan ini baru-baru ini menggunakan sistem AI yang dimaksudkan untuk meningkatkan kualitas dan hasil tanaman dengan membantu perusahaan menganalisis tanaman berry-nya. Seperti dilaporkan oleh ZDNet, sistem yang digunakan oleh Costa Group dirancang oleh The Yield, sebuah perusahaan AgTech yang berbasis di Sydney. Sistem AI ini menganalisis 14 fitur yang berbeda untuk mendapatkan wawasan yang bermakna. Fitur-fitur ini termasuk suhu, kondisi tanah, angin, cahaya, dan hujan. Informasi ini kemudian digabungkan dengan dataset yang ada dan prediksi tentang tanaman individu dikembalikan.

Costa Group mengoperasikan beberapa kebun berry yang terletak di Queensland, New South Wales, dan Tasmania. Kebun berry di lokasi-lokasi ini memiliki polytunnels, dan polytunnels ini memiliki mikroiklim mereka sendiri. Karena iklim terowongan ini dikendalikan, mereka memerlukan “layanan cuaca” mereka sendiri. Perangkat Internet of Things (IoT) di dalam terowongan mengumpulkan berbagai data yang dimasukkan ke dalam model AI. Proses ini adalah proses penciptaan model, produksi, umpan balik, dan penyempurnaan yang terus-menerus. Pembuat sistem ini menjelaskannya sebagai “maths robot”.

Model AI serupa telah digunakan untuk memprediksi hasil tanaman untuk bayam, selada, dan tanaman lainnya, namun pendiri The Yield, Ros Harvey, menjelaskan bahwa sistem mereka sangat penting karena berry sulit dipantau saat tumbuh. Tidak seperti sayuran atau buah lainnya, berry sering melewati berbagai tahap dengan sangat cepat dan satu tanaman berry dapat memiliki banyak tahap pertumbuhan pada saat yang sama. Seperti yang dijelaskan oleh Harvey kepada ZDNet:

“It’s been such a difficult problem for berry producers globally because unlike other crops, berries have many growth stages all at the same time… If you look at a berry plant, it’s fruiting, flowering, there are berries that are ready, and there are berries that are half produced because it continually fruits when it’s in season. Whereas other crops go through this linear growth stage where you harvest once at the end of the season.”

Saat ini, AI biasanya digunakan untuk hanya beberapa aplikasi yang berbeda di industri AgTech. Di antara aplikasi ini adalah pertanian presisi, robot pertanian, pemantauan hewan ternak, dan analitik drone. Pada 2018, pertanian presisi menyumbang sekitar 35,6% dari penggunaan AI di sektor pertanian. Aplikasi seperti yang dikembangkan oleh The Yield, yang membantu operasi pertanian meningkatkan hasil dan melindungi diri dari risiko dengan mendapatkan wawasan berharga tentang tren pertumbuhan, tampaknya akan melihat penggunaan yang lebih luas di masa depan.

Data yang dikembalikan oleh sistem AI memungkinkan Costa Group untuk memahami hasil yang lebih baik, yang pada gilirannya membantu perusahaan mengelola biaya logistik dan harga. Harvey memprediksi bahwa di masa depan, lebih banyak perusahaan akan mulai menggunakan aplikasi yang ditenagai oleh AI untuk mengukur hasil dan mengurangi risiko, dengan catatan bahwa karena perubahan iklim membuat cuaca lebih tidak terduga, lebih banyak perusahaan mungkin memilih untuk menggunakan polytunnels juga. Penggunaan AI di seluruh industri pertanian diprediksi akan tumbuh dengan cepat di masa depan. Pembelajaran mesin, visi komputer, dan analitik prediktif membantu operasi pertanian meningkatkan hasil dan melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit.

Seperti yang ditemukan dalam laporan terbaru tentang keadaan AI di pertanian, AI AgTech diprediksi akan tumbuh secara dramatis selama lima tahun ke depan. Pada 2018, pasar AI di pertanian bernilai sekitar 330 juta USD, namun diprediksi akan mencapai nilai sekitar 980 juta USD pada akhir 2024. Aplikasi AI lainnya di sektor pertanian termasuk robot kecil yang dirancang untuk memangkas ladang dan memantau kondisi pertumbuhan di operasi pertanian vertikal.