AI ในการเกษตร: การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ โรบอท และเครื่องชั่งสำหรับหมู

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้ามาในอุตสาหกรรมเกษตรและอาหารอย่างรวดเร็ว

การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์พืช

ในการเลี้ยงดูผู้คนหลายพันล้านคน คุณต้องการพื้นที่มาก มันไม่สามารถทำได้ด้วยมือในสมัยนี้ ในเวลาเดียวกัน โรคพืชและแมลงก็สามารถนำไปสู่ความล้มเหลวของพืชได้ ด้วยขนาดของธุรกิจเกษตรสมัยใหม่ การระบุและกำจัดแมลงเหล่านี้ในระยะเริ่มต้นจึงเป็นเรื่องที่ยาก

สิ่งนี้นำไปสู่พื้นที่อื่นที่สามารถใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ได้ ชาวนาใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อระบุโรคพืช ทั้งในระดับจุลภาค จากภาพถ่ายใกล้ของใบและพืช และในระดับมาโคร โดยการระบุอาการแรกของโรคพืชหรือแมลงจากภาพถ่ายทางอากาศ โครงการเหล่านี้มักจะใช้แนวทางที่ได้รับความนิยมในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ คือ โครงข่ายประสาทเทียมแบบโคนโวลูชัน

โปรดทราบว่าฉันกำลังพูดถึงการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ในความหมายที่กว้างมาก ในหลายกรณี ภาพไม่ใช่แหล่งที่ดีที่สุดของข้อมูล มีหลายด้านที่สำคัญของชีวิตพืชที่สามารถศึกษาได้ดีที่สุดในทางอื่น สุขภาพของพืชสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นได้โดยการรวบรวมภาพสเปกตรัมไฮเปอร์จากเซ็นเซอร์พิเศษหรือการทำการสแกนเลเซอร์ 3 มิติ วิธีการเหล่านี้กำลังได้รับการใช้อย่างกว้างขวางในด้านพืชวิทยา ข้อมูลประเภทนี้มักจะมีความละเอียดสูงและใกล้เคียงกับการถ่ายภาพทางการแพทย์มากกว่าภาพถ่าย หนึ่งในระบบสำหรับการติดตามพื้นที่คือ AgMRI เพื่อประมวลผลข้อมูลนี้ ต้องใช้แบบจำลองพิเศษ แต่โครงสร้างพื้นที่ของมันทำให้สามารถใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ได้ โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมแบบโคนโวลูชัน

มีการลงทุนหลายล้านในด้านการวิจัยและถ่ายภาพพืชวิทยา ประเด็นหลักคือการรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับพืช (โดยทั่วไปในรูปแบบภาพถ่ายหรือภาพสามมิติ) และเปรียบเทียบข้อมูลฟีโนไทป์ของพืชกับจีโนไทป์ของพืช ผลลัพธ์และข้อมูลสามารถใช้เพื่อปรับปรุงเทคโนโลยีการเกษตรทั่วโลก

โรบอทในเกษตรกรรม

โรบอทการเกษตรอัตโนมัติ เช่น Prospero สามารถขุดหลุมในดินและปลูกอะไรบางอย่างลงไปตามรูปแบบทั่วไปที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และคำนึงถึงลักษณะเฉพาะของภูมิประเทศ โรบอทสามารถดูแลกระบวนการเติบโต โดยทำงานกับพืชแต่ละต้นอย่างอิสระ เมื่อถึงเวลาที่เหมาะสม โรบอทจะเก็บเกี่ยวอีกครั้ง โดยรักษาพืชแต่ละต้นให้ถูกต้องตามที่ควร Prospero มีพื้นฐานมาจากแนวคิดการทำฟาร์มแบบฝูง โรบอทเหล่านี้สามารถกระจายออกไปในฟาร์มและปลูกพืชได้อย่างเป็นระเบียบ

การดูแลสัตว์เลี้ยง

มีการพัฒนาวิธีการใช้ AI ในการเกษตรอีกหลายวิธี เช่น โครงการนำร่องของ Neuromation ที่นำการมองเห็นของคอมพิวเตอร์มาใช้ในอุตสาหกรรมที่ยังไม่ได้รับความสนใจจากชุมชนการเรียนรู้ลึก เช่น การเลี้ยงสัตว์

มีการพยายามใช้การเรียนรู้ของเครื่องในข้อมูลติดตามสัตว์เลี้ยง เช่น Cowlar ที่แนะนำคอลาร์ที่ติดตามกิจกรรมและอุณหภูมิของวัวจากที่ไกล โดยใช้สโลแกน “FitBit สำหรับวัว” นักวิทยาศาสตร์ชาวฝรั่งเศสกำลังพัฒนาการจดจำใบหน้าสำหรับวัว

มีการพยายามใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ในอุตสาหกรรมที่ถูกมองข้ามมูลค่าหลายร้อยล้านดอลลาร์ เช่น การเลี้ยงหมู ในฟาร์มสมัยใหม่ หมูจะถูกเลี้ยงในกลุ่มเล็กๆ โดยเลือกสัตว์ที่คล้ายกันมากที่สุด ต้นทุนหลักในการผลิตหมูคืออาหาร และการเพิ่มประสิทธิภาพการให้อาหารเป็นงานหลักของการผลิตหมู

เกษตรกรรมที่แนวหน้าของปัญญาประดิษฐ์

เกษตรกรรมและ животноводство มักถูกมองว่าเป็นอุตสาหกรรมที่เก่าแก่ แต่ในปัจจุบัน เกษตรกรรมกำลังปรากฏตัวที่แนวหน้าของปัญญาประดิษฐ์

สาเหตุหลักคืองานหลายอย่างในเกษตรกรรมมีความซับซ้อนพอที่จะไม่สามารถทำได้ด้วยมือหรือโดยอัตโนมัติโดยไม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ลึก พืชและหมู แม้ว่าจะคล้ายกัน แต่ก็ไม่ได้ผลิตจากสายการผลิตเดียวกัน และต้องการการดูแลส่วนบุคคล

• งานหลายอย่างในเกษตรกรรมมีความซับซ้อนพอที่จะไม่สามารถทำได้ด้วยมือหรือโดยอัตโนมัติโดยไม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ลึก
• งานหลายอย่างในเกษตรกรรมมีความง่ายพอที่จะสามารถทำได้ด้วยปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ลึกในขณะนี้ การขับรถแทรกเตอร์ในพื้นที่เปิดกว้างง่ายกว่าการขับรถในเมือง และการชั่งน้ำหนักหมูง่ายกว่าการเรียนรู้ที่จะผ่านการทดสอบทัวริง

เกษตรกรรมยังคงเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ใหญ่ที่สุดและสำคัญที่สุดในโลก และการเพิ่มประสิทธิภาพเล็กน้อยจะนำไปสู่ผลประโยชน์มากมายเนื่องจากขนาดของอุตสาหกรรมนี้ การดูแลฟาร์มในสนามเป็นเรื่องที่ง่ายกว่าการขับรถในเมือง และการชั่งน้ำหนักหมูง่ายกว่าการเรียนรู้ที่จะผ่านการทดสอบทัวริง เกษตรกรรมยังคงเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ใหญ่ที่สุดและสำคัญที่สุดในโลก และการเพิ่มประสิทธิภาพเล็กน้อยจะนำไปสู่ผลประโยชน์มากมายเนื่องจากขนาดของอุตสาหกรรมนี้