Wenn Künstliche Intelligenz Auf Landwirtschaft Trifft, Müssen Landwirte Nicht Mehr Hart Arbeiten, Um Jedes Reiskorn Zu Verdienen
In der landwirtschaftlichen Produktion kann der Einsatz von KI-Technologien wie maschinellem Lernen, Computer Vision und Mixed Reality zur Schaffung einer intelligenten Landwirtschaft die traditionelle landwirtschaftliche Produktion effizienter gestalten.Schlüsselwörter: KI-Landwirtschaft, Mixed Reality, Computer Vision
Nach dem Qingming-Fest steht der Getreideregen bevor und vielerorts hat die Frühlingspflanzsaison begonnen.
Die chinesische Landwirtschaftskultur hat eine lange Geschichte. Seit der Jungsteinzeit gibt es dort eine relativ ausgereifte landwirtschaftliche Kultur. Es ist auch das Land der Welt, in dem erstmals Hirse und Reis angebaut wurden.
Als bedeutendes Agrarland hat mein Land die Landwirtschaft immer an erste Stelle gesetzt und die „drei ländlichen Themen“ waren auch bei den beiden Tagungen dieses Jahres ein heißes Thema. Obwohl die landwirtschaftliche Zivilisation fast 8.000 Jahre alt ist, begann sich der Einsatz mechanisierter landwirtschaftlicher Maschinen in der Produktion erst allmählich um die Gründung der Volksrepublik China herum zu entwickeln. Chinesische Bauern haben lange „Essen Sie dem Wetter entsprechend“.
In den letzten Jahrzehnten konnten durch die rasante Entwicklung der Technologie und der Agrarwissenschaften die Qualität und Effizienz aller Aspekte der Landwirtschaft auf wissenschaftlichere Weise verbessert werden, wodurch mehr als sechs Milliarden Menschen ernährt werden können.
Heutzutage wird künstliche Intelligenz zunehmend in die landwirtschaftliche Produktion einbezogen und dieses Mal wird die Produktivität der Landwirte freigesetzt. Der Umfrage zufolge haben Agrartechnologie-Startups mithilfe von KI-Innovation den Wasserverbrauch ihrer Nutzpflanzen um 951 TP3T gesenkt und gleichzeitig den Ertrag landwirtschaftlicher Flächen im Vergleich zur traditionellen Landwirtschaft um das Hundertfache gesteigert.
Der aktuellen Entwicklung nach zu urteilen, scheint die KI-Landwirtschaft gute Ergebnisse erzielt zu haben.
Simulieren Sie die Ernte vor der Bewirtschaftung
Derzeit besteht das wichtigste Mittel zur Intervention künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft darin, mithilfe von Technologien wie maschinellem Lernen große Mengen Daten in statistische Modelle einzugeben, die den Anbau und das Wachstum landwirtschaftlicher Produkte intelligent überwachen und erfassen können, wodurch die Produktionseffizienz und Produktqualität verbessert und Ratschläge und Unterstützung für die landwirtschaftliche Produktion gegeben werden.
Bauernhöfe können Unmengen an Daten über die Gesundheit der Pflanzen, das Wetter, den Boden und mehr sammeln. Die Nutzung der analytischen und prädiktiven Fähigkeiten von ML wird automatisierte intelligente Lösungen für den Pflanzenbau und die Tierhaltung hervorbringen.
Nun soll eine spezielle Simulationstechnologie schrittweise in der landwirtschaftlichen Produktion eingesetzt werden: die Mixed Reality (MR). Mischen Sie die reale und die virtuelle Welt, um eine neue Visualisierungsumgebung zu erstellen, die sowohl physische Einheiten als auch virtuelle Informationen enthält und in „Echtzeit“ erfolgen muss.
Wenn MR Mixed Reality in der Landwirtschaft eingesetzt wird, sind ihre Funktionen sehr leistungsstark. Früher wählten die Bauern die Pflanzen, die sie anbauen wollten, in der Regel auf Grundlage ihrer Erfahrungen und der Förderung in Dörfern und Städten aus. Wenn der Sojaanbau dieses Jahr nicht klappen würde, würden sie Tomaten anpflanzen. Wenn keine Tomaten wachsen würden, würden sie Paprika anpflanzen.
Alte Erfahrungen sind jedoch nicht die effektivste Lösung. Aufgrund von Witterungseinflüssen, Schädlingen und Krankheiten sowie Bewässerung kann es zu Ernteausfällen kommen. Die Kosten für Versuch und Irrtum bei herkömmlichen Methoden sind extrem hoch.
Nehmen wir beispielsweise 3D-Mapping, das die Transformation von Daten in eine virtuelle Umgebung ermöglicht. Daher kann es zum Erstellen von Pflanzplänen für verschiedene Nutzpflanzen verwendet werden und kann auch bei der Fernüberwachung oder -steuerung von Geräten usw. helfen, sodass wir das Wachstum einer bestimmten Nutzpflanze vor dem Anbau berechnen und sogar die endgültige Ernte simulieren können.
Wissenschaftler bieten Landwirten außerdem die Möglichkeit, mit MR-fähigen „Helmen“ oder „Brillen“ den Zustand ihrer Pflanzen zu beobachten. Nutzen Sie Visualisierung, Sensoren, VR und andere Technologien, um eine Echtzeitüberwachung von Farmen, Steuerungseinrichtungen, intelligentes Management usw. zu erreichen.
Natürlich ist dies nur der Anfang der Erforschung der potenziellen Schichtung digitaler Informationen in der physischen Welt. Durch den Einsatz von Vorstellungskraft zur Realisierung digitaler Simulationen können Sie die tatsächliche Ausfallrate senken und mehr potenzielle Anwendungsfälle erkunden.
Computer Vision, maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke kommen zusammen
Es gibt immer mehr Anwendungsfälle und Anwendungen für KI zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Erträge und Effizienz. Beispielsweise in folgenden Aspekten:
Computer Vision für die Automatisierung: Intelligente landwirtschaftliche Geräte werden mit Kameras, GPS und Technologie zur Verarbeitung von Videodaten ausgestattet, was intelligente Entscheidungsempfehlungen ermöglicht, ohne dass alle Daten in die Cloud gesendet werden müssen. Mithilfe von Computer-Vision-Systemen können Traktoren ihren Weg finden, Hindernisse erkennen, bestimmte Feldfrüchte ernten und vieles mehr.
Intelligente Bewässerung basierend auf maschinellem Lernen: Menschen verwenden Bewässerungsgeräte, um Pflanzen zu bewässern oder Chemikalien zu versprühen. Modernere Bewässerungssysteme nutzen integrierte ML-Technologie, um Unkraut von Nutzpflanzen zu unterscheiden und Unkraut mit Herbiziden zu besprühen. Dies bedeutet einen geringeren Einsatz von Herbiziden, was wiederum zu geringeren Kosten und einer höheren Lebensmittelsicherheit führt.
Neuronale Netze für die Bodenanalyse: Durch das neuronale Netzwerkmodell werden die Bodeneigenschaften analysiert und ein Korrelationsmodell zwischen ihnen und geeigneten Pflanzensorten erstellt. Mithilfe nichtinvasiver Bodenradar-Bildgebungstechnologie, kombiniert mit den von elektromagnetischen Induktionsbodensensoren erhaltenen Signalen, können Informationen über den Tongehalt der Bodenoberfläche gewonnen werden. Dadurch lässt sich präzise bestimmen, ob der entsprechende Boden für den Anbau von Nutzpflanzen geeignet ist, und die Effizienz und der wirtschaftliche Nutzen der Nutzpflanzenproduktion werden verbessert.
Satellitendatenanalyse kombiniert mit KI: Ein Startup namens Harvesting kann Satellitendaten analysieren und Maiserträge mithilfe eines proprietären Algorithmus für maschinelles Lernen vorhersagen, der den allgemeinen Zustand der Pflanzen erkennen kann.
Der Weg der Technologiegiganten zur KI-Landwirtschaft
Auch inländische Großunternehmen, die über die nötigen Ressourcen und Technologien verfügen, begannen im vergangenen Jahr mit der Forschung zur KI-Landwirtschaft.Sie haben bei der Entwicklung der KI-Landwirtschaft mit gutem Beispiel vorangegangen.
Das im Juni 2018 von Alibaba veröffentlichte ET Agricultural Brain kann einige landwirtschaftliche Probleme lösen. In der Schweinezucht beispielsweise nutzt KI Kameras für maschinelles Sehen und Datenanalysefunktionen, um die Wachstumsdaten von Schweinen zu beobachten und so das Überleben des Stärkeren zu erreichen.
Darüber hinaus werden Stimmabdruckerkennung und Infrarot-Temperaturmessung in Schweinefarmen eingeführt und KI wird eingesetzt, um den körperlichen Zustand von Schweinen anhand ihrer Körpertemperatur und Stimme vorherzusagen, was letztlich die Geburtskapazität der Sauen verbessert und die Sterblichkeitsrate senkt.
Im November letzten Jahres begann JD Digits außerdem mit der Arbeit an der KI-gestützten Schweinezucht. Zusätzlich zum Einsatz von KI-Kameras und Datenintelligenzsystemen haben sie auch IoT-Systeme und Robotermanagementsysteme wie Zuchtinspektionsroboter, Fütterungsroboter usw. hinzugefügt und außerdem die Technologie zur „Schweinegesichtserkennung“ eingeführt, um die Verwaltung der Farmen zu unterstützen.
Neben der Schweinehaltung hat die künstliche Befruchtung auch im Pflanzenbau gute Fortschritte gemacht. Alis ET Agricultural Brain hat über landwirtschaftliche Arbeiten an Melonen und Salat berichtet. Im vergangenen Dezember setzte das Tencent AI-Laborteam mithilfe von Reinforcement-Learning-Algorithmen das intelligente Projekt „Gurkenanpflanzung“ im Rahmen der Autonomous Greenhouse Challenge um und belegte schließlich den ersten Platz im Event „KI-Strategie“ und den zweiten Platz in der Gesamtwertung.
Die Fälle dieser großen Technologieunternehmen befinden sich noch in der Demonstrations- und Erkundungsphase und es ist möglicherweise noch ein weiter Weg, bis sie im großen Maßstab eingesetzt werden können. Dies zeigt auch, dass die Entwicklung der KI-Landwirtschaft vor einigen Herausforderungen steht.
Einerseits ist mit der Entwicklung der traditionellen Landwirtschaft die Datenmenge, die KI-Modelle analysieren und verarbeiten können, begrenzt und der Standardisierungsgrad sehr gering. Andererseits muss die technische Ausstattung für die KI-Landwirtschaft umgebaut und verbessert werden.Dies ist nicht nur eine Frage der Algorithmusstrategie, sondern auch eine Frage der Lösung technischer Probleme, beispielsweise der Unterstützung des technischen Hardware-Supports.
Doch mit der Entwicklung der Gesellschaft,Das Gewinnpotenzial durch Smart Farming ist grenzenlos. Einige vorläufige Anwendungsergebnisse haben einige Erfolge gezeigt. Durch den rationalen Einsatz von KI werden wir auf dem Weg zur intelligenten Landwirtschaft immer weiter vorankommen.