Lorsque L’intelligence Artificielle Rencontre L’agriculture, Les Agriculteurs N’ont Plus Besoin De Travailler Dur Pour Gagner Chaque Grain De Riz
Dans la production agricole, l’utilisation de technologies d’IA telles que l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et la réalité mixte pour créer une agriculture intelligente peut amener la production agricole traditionnelle vers une voie plus efficace.Mots-clés: Agriculture IA, Réalité mixte, Vision par ordinateur
Après le festival Qingming, la pluie de céréales approche et divers endroits sont entrés dans la saison des semis de printemps.
La culture agricole chinoise a une longue histoire. Depuis le Néolithique, la région possède une culture agricole relativement mature. C'est également le premier pays au monde à cultiver le mil et le riz.
En tant que grand pays agricole, mon pays a toujours donné la priorité à l’agriculture, et les « trois questions rurales » sont restées un sujet brûlant lors des deux sessions de cette année. Bien que la civilisation agricole remonte à près de 8 000 ans, l’utilisation de machines agricoles mécanisées dans la production n’a commencé à se développer progressivement qu’autour de la fondation de la République populaire de Chine. Pendant longtemps, les agriculteurs chinois « Manger selon la météo ».
Au cours des dernières décennies, avec le développement rapide de la technologie et de la science agricole, la qualité et l’efficacité de tous les aspects de l’agriculture ont été améliorées de manière plus scientifique, nourrissant plus de six milliards de personnes.
De nos jours, l'intelligence artificielle s'implique progressivement dans la production agricole, et cette fois, ce sera la productivité des agriculteurs qui sera libérée. Selon l'enquête, grâce à l'innovation technologique agricole, les startups technologiques agricoles ont utilisé la technologie innovante de l'IA pour réduire la consommation d'eau des cultures de 95%, tout en augmentant la production des terres agricoles de 100 fois par rapport à l'agriculture traditionnelle.
À en juger par le développement actuel, l’agriculture IA semble avoir obtenu de bons résultats.
Simuler la récolte avant la plantation
À l’heure actuelle, le principal moyen d’intervention de l’intelligence artificielle dans l’agriculture consiste à introduire de grandes quantités de données dans des modèles statistiques grâce à des technologies telles que l’apprentissage automatique, qui peuvent surveiller et saisir intelligemment la culture et la croissance des produits agricoles, améliorant ainsi l’efficacité de la production et la qualité des produits, et fournissant des conseils et une assistance pour la production agricole.
Les exploitations agricoles peuvent collecter des quantités considérables de données sur la santé des cultures, la météo, le sol et bien plus encore. L’utilisation des capacités analytiques et prédictives du ML apportera des solutions intelligentes automatisées à l’élevage et aux cultures.
Désormais, une technologie de simulation spécifique sera progressivement appliquée à la production agricole, à savoir la réalité mixte (RM). Mélangez le monde réel et le monde virtuel pour créer un nouvel environnement de visualisation qui contient à la fois des entités physiques et des informations virtuelles et doit être « en temps réel ».
Lorsque la réalité mixte MR est appliquée à l’agriculture, ses fonctions sont très puissantes. Autrefois, les agriculteurs choisissaient les cultures qu’ils souhaitaient cultiver, généralement en fonction de leur expérience et de la promotion qu’ils faisaient dans les villages et les villes. Si la culture du soja ne fonctionnait pas cette année, ils planteraient des tomates. Si les tomates ne poussaient pas, ils planteraient des poivrons.
Cependant, l’expérience passée n’est pas la solution la plus efficace. Des échecs de récolte peuvent survenir en raison des conditions météorologiques, des parasites, des maladies et de l’irrigation. Le coût des essais et erreurs des méthodes traditionnelles est extrêmement élevé.
Prenons maintenant l’exemple de la cartographie 3D, qui permet de transformer des données en un environnement virtuel. Par conséquent, il peut être utilisé pour créer des plans de plantation pour différentes cultures et peut également aider à la surveillance ou au contrôle des équipements à distance, etc., afin que nous puissions calculer la croissance d'une certaine culture avant l'agriculture et même simuler la récolte finale.
Les scientifiques offrent également aux agriculteurs la possibilité d’utiliser des « casques » ou des « lunettes » équipés de la résonance magnétique pour observer l’état des cultures. Utilisez la visualisation, les capteurs, la réalité virtuelle et d’autres technologies pour aider à réaliser une surveillance en temps réel des fermes, des installations de contrôle, une gestion intelligente, etc.
Bien sûr, ce n’est que le début de l’exploration de la superposition potentielle des informations numériques dans le monde physique. L’utilisation de l’imagination pour réaliser une simulation numérique peut réduire le taux d’échec réel et explorer davantage de cas d’utilisation potentiels.
La vision par ordinateur, l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux se rejoignent
Il existe un nombre croissant de cas d’utilisation et d’applications de l’IA pour améliorer les rendements et l’efficacité des exploitations agricoles. Par exemple, dans les aspects suivants :
Vision par ordinateur pour l'automatisation:Les équipements agricoles intelligents seront équipés de caméras, de GPS et de technologies de traitement des données vidéo, permettant des recommandations de prise de décision intelligentes sans avoir besoin d'envoyer toutes les données vers le cloud. Les systèmes de vision par ordinateur permettent aux tracteurs de trouver leur chemin, de détecter les obstacles, de récolter un type de culture spécifique, et bien plus encore.
Irrigation intelligente basée sur l'apprentissage automatique:Les gens utilisent des équipements d'irrigation pour arroser les plantes ou pulvériser des produits chimiques, les systèmes d'irrigation plus modernes utilisent la technologie ML intégrée pour distinguer les mauvaises herbes des cultures et pulvériser les mauvaises herbes avec des herbicides. Cela signifie une utilisation moindre d’herbicides, ce qui réduit les coûts et permet d’obtenir des aliments plus sûrs.
Réseaux neuronaux pour l'analyse des sols:Grâce au modèle de réseau neuronal, les propriétés du sol sont analysées et un modèle de corrélation est établi entre elles et les variétés de cultures appropriées. Grâce à la technologie d'imagerie radar non invasive à pénétration de sol, combinée aux signaux obtenus par des capteurs de sol à induction électromagnétique, des informations sur la teneur en argile de la surface du sol peuvent être obtenues. Cela permettra de déterminer avec précision si le sol correspondant est adapté à la plantation de cultures et d’améliorer l’efficacité de la production agricole et les avantages économiques.
Analyse des données satellitaires combinée à l'IA:Une startup appelée Harvesting est capable d'analyser les données satellites et de prédire les rendements du maïs grâce à un algorithme d'apprentissage automatique propriétaire capable d'identifier l'état général des plantes.
Le chemin des géants de la technologie vers l'agriculture basée sur l'IA
L’année dernière, de grandes entreprises nationales maîtrisant les ressources et la technologie ont également commencé des recherches sur l’agriculture basée sur l’IA.Ils ont donné l’exemple dans le développement de l’agriculture IA.
Le cerveau agricole ET lancé par Alibaba en juin 2018 peut résoudre certains problèmes agricoles. Par exemple, dans l’élevage porcin, l’IA utilise des caméras de vision artificielle et des capacités d’analyse de données pour observer les données de croissance des porcs, assurant ainsi la survie du plus apte ;
De plus, la reconnaissance des empreintes vocales et la mesure de la température infrarouge sont introduites dans les élevages porcins, et l'IA est utilisée pour prédire la condition physique des porcs grâce à leur température corporelle et à leur voix, améliorant ainsi la capacité de mise bas des truies et réduisant la mortalité.
En novembre de l’année dernière, JD Digits a également commencé à travailler sur l’élevage porcin assisté par l’IA. En plus d'utiliser des caméras IA et des systèmes d'intelligence de données, ils ont également ajouté des systèmes IoT et des systèmes de gestion de robots, tels que des robots d'inspection d'élevage, des robots d'alimentation, etc., et ont également adopté la technologie de « reconnaissance faciale des porcs » pour aider à gérer les fermes.
Outre l’élevage porcin, l’IA a également fait de bons progrès dans la culture des plantes. Le programme ET Agricultural Brain d’Ali a rendu compte des travaux agricoles sur les melons et la laitue. En décembre dernier, l'équipe du laboratoire d'IA de Tencent a utilisé des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour mettre en œuvre le projet intelligent de « plantation de concombres » dans le cadre du Autonomous Greenhouse Challenge, et a finalement remporté la première place dans l'événement « Stratégie d'IA » et la deuxième place au classement général.
Les cas de ces grandes entreprises technologiques sont encore au stade de démonstration et d’exploration, et il reste peut-être encore du chemin à parcourir avant qu’ils puissent être utilisés à grande échelle. Cela montre également que le développement de l’agriculture IA est confronté à certains défis.
D’une part, avec le développement de l’agriculture traditionnelle, la quantité de données que les modèles d’IA peuvent analyser et traiter est limitée, et le degré de standardisation est très faible ; d’autre part, l’équipement technique pour l’agriculture IA doit être reconstruit et amélioré.Il ne s’agit pas seulement d’une question de stratégie algorithmique, mais également d’une question de résolution de problèmes d’ingénierie tels que le support technique du matériel.
Cependant, avec le développement de la société,Le potentiel de profits et de gains de l’agriculture intelligente est illimité. Certains résultats préliminaires d’application ont montré un certain succès. Grâce à l’utilisation rationnelle de l’IA, nous irons toujours plus loin sur la voie de l’agriculture intelligente.