AI “Математичний робот” допомагає керувати мікрокліматами та збільшувати прогнози врожаю ягід

Одна з найбільших компаній з сільського господарства/гортicultури в Австралії – Costa Group, і компанія недавно використала систему штучного інтелекту, призначену для покращення якості та врожаю культур шляхом допомоги компанії у вивченні її ягідних культур. Як повідомляє ZDNet, система, яку використовує Costa Group, була розроблена компанією The Yield, аграрною технологічною компанією, базованою в Сіднеї. Система штучного інтелекту аналізує 14 різних ознак для отримання корисних висновків. Ці ознаки включають температуру, умови ґрунту, вітер, світло та дощ. Інформація потім поєднується з існуючими даними та повертаються прогнози щодо окремих культур.

Costa Group експлуатує кілька ягідних ферм, розташованих у Квінсленді, Новому Південному Уельсі та Тасманії. Ягідні ферми в цих місцях містять полі-тунелі, і ці полі-тунелі мають自己的 мікроклімат. Оскільки клімат цих тунелів контролюється, їм потрібна власна “погода”. Пристрої Інтернету речей (IoT) всередині тунелів збирають велику кількість даних, які подаються до моделі штучного інтелекту. Процес являє собою створення моделі, виробництва, зворотного зв’язку та вдосконалення. Створники системи описують її як “математичного робота”.

Аналогічні моделі штучного інтелекту використовувалися для прогнозування врожаю шпинату, салату та інших культур, однак засновник The Yield, Ros Harvey, пояснив, що їхня система критична, оскільки ягідні культури важко контролювати під час росту. На відміну від інших овочів або фруктів, ягідні культури часто проходять через різні стадії дуже швидко, і одна ягідна культура може мати багато стадій росту одночасно. Як пояснив Harvey ZDNet:

“Це була така складна проблема для виробників ягід по всьому світу, оскільки, на відміну від інших культур, ягідні культури мають багато стадій росту одночасно… Якщо ви подивитесь на ягідну рослину, вона плодоносить, квітне, є ягіди, які готові, і є ягіди, які наполовину вироблені, оскільки вона постійно плодоносить, коли вона в сезоні. На відміну від інших культур, які проходять лінійну стадію росту, коли ви збираєте врожай один раз наприкінці сезону”.

На даний момент штучний інтелект зазвичай використовується лише для декількох різних застосувань в галузі AgTech. Серед цих застосувань є точне сільське господарство, сільськогосподарські роботи, моніторинг тварин та аналіз дронів. У 2018 році точне сільське господарство становило близько 35,6% використання штучного інтелекту в сільськогосподарському секторі. Застосування, подібні до тих, які розроблені The Yield, які допомагають сільськогосподарським операціям збільшувати врожай і захищати себе від ризику, отримуючи цінні знання про тенденції росту, здаються готовими до більш широкого використання в найближчому майбутньому.

Дані, повернуті системою штучного інтелекту, дозволяють компанії Costa Group краще зрозуміти врожай, що, в свою чергу, допомагає компанії керувати своїми логістичними витратами та ціновою політикою. Harvey передбачає, що в майбутньому все більше компаній почнуть використовувати застосунки, що працюють на штучному інтелекті, для кількісної оцінки врожаю та зниження ризику, зазначаючи, що з огляду на те, що зміна клімату робить погоду більш непередбачуваною, все більше компаній можуть вибрати використання полі-тунелів. Використання штучного інтелекту по всій сільськогосподарській галузі передбачається зростати швидко в найближчому майбутньому. Машинне навчання, комп’ютерне зору та прогностичний аналіз допомагають сільськогосподарським операціям збільшувати врожай і робити більше з меншими витратами.

Як повідомляє недавній звіт про стан штучного інтелекту в сільському господарстві, ринок штучного інтелекту в сільському господарстві очікується зростати драматично протягом наступних п’яти років. У 2018 році ринок штучного інтелекту в сільському господарстві становив близько 330 мільйонів доларів США, однак очікується, що він досягне значення близько 980 мільйонів доларів США до кінця 2024 року. Інші недавні застосування штучного інтелекту в сільськогосподарському секторі включають малі роботи, призначені для видалення бур’янів та моніторингу умов росту у вертикальних фермерських операціях.