L'intelligence artificielle dans l'agriculture : comment améliorer le rendement et la qualité?

L'augmentation rapide de la population mondiale, en raison des effets de la crise climatique sur l'agriculture et de la réduction des ressources naturelles, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'agriculture n'est plus un choix, en tant que nécessité, entré dans nos vies. De nos jours, les méthodes agricoles traditionnelles ne suffisent pas à elles seules, avec des coûts accrus et une main-d'œuvre réduite, la diminution de l'efficacité est inévitable.

À ce stade, l'intelligence artificielle, les capteurs de contrôle, les drones, l'analyse des données et l'apprentissage des machines avec l'agriculture se développent également. Cette conversion de la production à la consommation vise à améliorer la qualité et l'efficacité.

Rôle de l'intelligence artificielle dans l'agriculture

L'intelligence artificielle dans l'agriculture couvre les processus de récolte, de stockage et de distribution non seulement au stade de production. TUBITAK Science publié dans Young Comme on l'a souligné, les agriculteurs sont maintenant en mesure de fabriquer avec des données en temps réel grâce à des machines agricoles et des capteurs.

Avantages de base

• Moins d'eau, d'engrais et de pesticides
• Protection de l'efficacité des sols
• Maladies et détection des maladies
• Réduire les coûts de main-d'oeuvre Étiquettes
• Plus dans mes étiquettes de données

L'agriculture de précision: utilisation efficace du soudage

L'agriculture de précision est une méthode qui permet des applications distinctes pour chaque carré du champ en utilisant la technologie. Dans ce modèle, l'intelligence artificielle est analysée en temps réel avec des satellites, des capteurs et des drones. Cette méthode assure la durabilité dans les zones où les problèmes de pénurie d'eau se posent, en particulier dans un avenir proche.

Zones d'utilisation des échantillons

• Détermination du temps nécessaire pour arroser le sol avec des capteurs d'humidité
• Voir les maladies en regardant les feuilles des plantes
• Identifier la quantité de fertilisation grâce à l'automatisation
• Utilisation de tracteurs soutenus par le GPS pour la plantation régionale

Lieu de l'apprentissage automatique dans l'agriculture

L'apprentissage automatique est basé sur l'analyse de grandes piles de données. Dans l'agriculture, la détection des maladies végétales par la photo, les prévisions de rendement, selon les prix du marché, la planification des cultures et l'analyse des risques selon les prévisions climatiques sont très utiles. Par exemple, l'agriculteur ne fabrique des images de dron que dans le domaine requis en tirant parti des modèles d'apprentissage automatique. De cette façon, le coût est réduit et la qualité devrait augmenter.

Capteurs intelligents et systèmes d'acquisition de données

Les capteurs intelligents sont le fondement de l'intelligence artificielle dans l'agriculture. Comme dans tous les domaines, la mesure n'est pas nécessaire pour l'agriculture. Il peut être facilement surveillé grâce à de nombreux capteurs de données tels que le sol, l'air, les plantes, l'eau souterraine. Les données de ces capteurs sont transférées dans l'environnement numérique et accélèrent le processus de décision pour l'application, de sorte que les processus d'irrigation, de fertilisation et de pulvérisation sont automatiquement terminés.

• Capteurs d'humidité du sol Accueil
• Appareils de mesure du pH
• Capteurs de température et de stress de la centrale Accueil
• Centres météorologiques

Drones pour l'agriculture numérique

Les Drons surveillent les zones agricoles. De cette façon, les maladies et la détection des maladies en sont les premières étapes, suivies du développement des plantes, utilisées pour la pulvérisation ciblée avec cartographie et analyse des sols. En Turquie, on estime que le rekolte est équipé de systèmes soutenus par des drones dans certaines zones pilotes. Cette situation est rendue plus efficace en termes de fabricant et d'état.

Systèmes intelligents d'irrigation

Les données de l'agriculture numérique sont analysées pour être collectées dans un système central. Agriculteurspeut suivre l'état du champ même depuis le téléphone. Les systèmes d'irrigation automatique fonctionnent avec les signaux du capteur. L'eau peut être jalouse, augmenter ou arrêter si nécessaire. Cette commodité qui augmente l'efficacité empêche l'érosion en passant par les déchets d'eau.

Efficacité et amélioration de la qualité avec l'agriculture numérique

L'intelligence artificielle dans l'agriculture rend les activités basées sur des données telles que l'excitation-extinction. Selon les nouvelles de l'Agence Anadolu Le soutien de l'État aux applications agricoles financées par l'intelligence artificielle en Turquie augmente chaque jour. Les petits producteurs peuvent accéder à la technologie.

De cette façon, la planification financière peut être effectuée plus précisément tout en réduisant les pertes de produits. Grâce à des systèmes intégrés avec prévision de l'air, il peut prendre des précautions contre des conditions telles que le gel ou l'inondation. D'autre part, ces systèmes sont considérablement réduits car ils automatisent beaucoup de choses.

L'intelligence artificielle augmente non seulement le nombre de produits dans l'agriculture soutenue. On évite les pertes de qualité que vivent souvent les producteurs de fruits-sébze. Ces dernières années, des pesticides et des substances similaires sont détectés à un stade précoce. Cette situation accroît les ventes de produits tant sur le marché intérieur qu'à l'exportation.

Agriculture durable et effets environnementaux

Il n'augmente pas l'efficacité pour bénéficier de l'intelligence artificielle dans l'agriculture, mais protège également la nature. L'utilisation inconsciente des ressources en eau est une solution à des problèmes tels que les dommages et le rejet de carbone des pesticides. Réduit l'utilisation des produits chimiques, permettant la plantation selon l'analyse des sols, tout en contribuant à la protection de la biodiversité, elle réduit également l'empreinte carbone.

L'avenir de l'agriculture est façonné par l'intelligence artificielle

Intelligence artificielle dans l'agricultureVoici quelques-unes des innovations qui seront apportées dans un avenir proche :

• Tracteurs à entraînement automatique complet
• Robots de machines à récolter
• Suivi des produits pris en charge par Blockchain
• Réseau du marché numérique
• Analyse génétique de l'élevage des semences

Comment utiliser l'intelligence artificielle dans d'autres pays en agriculture?

Un grand nombre de projets visant à transformer l'agriculture avec la coopération de l'État et du secteur privé. On s'attend à ce que les logiciels agricoles basés sur l'intelligence artificielle soient répandus en Turquie afin de réduire la perte de produits et de prévoir les risques climatiques. Dans le monde, les États-Unis et les Pays-Bas sont au premier plan.

Les agriculteurs américains ont adopté l'intelligence artificielle dans l'agriculture en peu de temps. Les moyens les plus courants sont les appareils GPS et les drones. En outre, la demande de tracteurs autonomes et d'autres véhicules agricoles augmente chaque jour. États-Unis pour mieux exécuter ces processus Institut d'intelligence artificielle pour l'agriculture durableen cas d'activité. Bien que l'agriculture de l'intelligence artificielle soit très développée, des millions d'agriculteurs du pays devraient utiliser ces technologies.

Les Pays-Bas que nous connaissons avec Laleler utilisent l'intelligence artificielle pour contrôler les serres qui cultivent ces fleurs. Grâce à l'intelligence artificielle, elle peut être appliquée au contrôle du climat. Aussi connu sous le nom de virus de fouettage lale (TBV) et utilisé des robots d'intelligence artificielle dans le cadre de la maladie qui empêche la croissance des plantes. Ces robots qui marchent sur les serres de Lale avec des paramètres GPS sensibles, il est facile de déterminer et de détruire les fleurs malades