Sztuczna inteligencja “Matematyczny robot” pomaga zarządzać mikroklimatami i zwiększać przewidywania plonów jagód

Jedną z największych firm rolniczych i ogrodniczych w Australii jest Costa Group, a firma ta niedawno zastosowała system sztucznej inteligencji mający na celu poprawę jakości i plonów upraw przez pomoc w analizie swoich upraw jagód. Jak donosi ZDNet, system zastosowany przez Costa Group został opracowany przez The Yield, firmę AgTech z siedzibą w Sydney. System sztucznej inteligencji analizuje 14 różnych cech, aby uzyskać znaczące informacje. Cechy te obejmują temperaturę, stan gleby, wiatr, światło i deszcz. Informacje te są następnie łączone z istniejącą bazą danych, a następnie generowane są przewidywania dotyczące poszczególnych upraw.

Costa Group prowadzi kilka plantacji jagód zlokalizowanych w Queensland, Nowej Południowej Walii i Tasmanii. Plantacje jagód w tych miejscach zawierają tunele foliowe, a te tunele mają swoje własne mikroklimaty. Ponieważ klimat tych tuneli jest kontrolowany, wymagają one własnej “usługi pogodowej”. Urządzenia Internetu Rzeczy (IoT) wewnątrz tuneli zbierają szeroki zakres danych, które są wprowadzane do modelu sztucznej inteligencji. Proces ten jest ciągłym tworzeniem, produkcją,反饋iem i udoskonalaniem. Twórcy systemu opisują go jako “matematycznego robota”.

Podobne modele sztucznej inteligencji były używane do przewidywania plonów szpinaku, sałaty i innych upraw, jednak założyciel The Yield, Ros Harvey, wyjaśnił, że ich system jest kluczowy, ponieważ jagody są trudne do monitorowania podczas wzrostu. W przeciwieństwie do innych warzyw lub owoców, jagody często przechodzą przez różne etapy bardzo szybko, a pojedyncza uprawa jagód może mieć wiele etapów wzrostu jednocześnie. Jak Harvey wyjaśnił ZDNet:

“Był to taki trudny problem dla producentów jagód na całym świecie, ponieważ w przeciwieństwie do innych upraw, jagody mają wiele etapów wzrostu jednocześnie… Jeśli spojrzy się na roślinę jagodową, to owocuje, kwitnie, są jagody gotowe do zbioru, a także jagody, które są w połowie wyprodukowane, ponieważ ciągle owocuje, gdy jest w sezonie. W przeciwieństwie do innych upraw, które przechodzą przez liniowy etap wzrostu, gdzie zbiera się raz na koniec sezonu.”

Obecnie sztuczna inteligencja jest zwykle używana tylko w kilku różnych aplikacjach w branży AgTech. Wśród tych aplikacji są precyzyjne rolnictwo, roboty rolnicze, monitorowanie bydła i analiza dronów. W 2018 roku precyzyjne rolnictwo stanowiło około 35,6% wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze rolnictwa. Aplikacje takie jak ta opracowana przez The Yield, które pomagają operacjom rolniczym w zwiększaniu plonów i zabezpieczaniu się przed ryzykiem, zdobywając cenne informacje o trendach wzrostu, wydają się być gotowe do zwiększonego użycia w najbliższej przyszłości.

Dane zwracane przez system sztucznej inteligencji pozwalają firmie Costa Group na lepsze zrozumienie plonów, co z kolei pomaga firmie zarządzać kosztami logistycznymi i punktem cenowym. Harvey przewiduje, że w przyszłości coraz więcej firm będzie używać aplikacji zasilanych sztuczną inteligencją, aby ilościować plony i redukować ryzyko, zauważając, że wraz ze zmianą klimatu pogoda staje się coraz mniej przewidywalna, a więcej firm może wybrać użycie tuneli foliowych. Użycie sztucznej inteligencji w całym sektorze rolnictwa ma się szybko rozwinąć w najbliższej przyszłości. Uczenie maszynowe, analiza wizyjna i analiza predykcyjna pomagają operacjom rolniczym zwiększać plony i robić więcej z mniej.

Według niedawnego raportu na temat stanu sztucznej inteligencji w rolnictwie, AgTech sztucznej inteligencji ma się dramatycznie rozwinąć w ciągu najbliższych pięciu lat. W 2018 roku rynek sztucznej inteligencji w rolnictwie był warty około 330 milionów dolarów, jednak do końca 2024 roku ma osiągnąć wartość około 980 milionów dolarów. Inne niedawne aplikacje sztucznej inteligencji w sektorze rolnictwa obejmują małe roboty zaprojektowane do odchwaszczania pól i monitorowania warunków wzrostu w operacjach rolnictwa pionowego.