Как изкуственият интелект може да помогне на земеделието да стане по-ефективно, устойчиво

В Nature Fresh Farms в Лимингтън, Онтарио, има нещо ново измежду редиците домати, краставици, чушки и ягоди.

Използвайки хиляди датчици във всяка оранжерия, технологията за изкуствен интелект оказва помощ на фермата да усъвършенства аспекти като осветяване, напояване и време за прибиране на реколтата.

„ Искахме да използваме технологията, с цел да ни помогне да растем повече, да имаме по-добра- вкусване на зеленчуци и просто правете повече като цяло “, сподели Кийт Брадли, вицепрезидент по осведомителни технологии и сигурност в Nature Fresh Farms.

Технологията на Intel и Dell оказва помощ на фермата да бъде самодейна вместо реактивна, сподели той, увеличавайки добивите от своите култури и намалявайки потреблението на сила и вода. Той даже оказва помощ на чиновниците да имат по-добър баланс сред професионалния и персоналния живот, добави той.

На фона на продължаващите проучвания на евентуалните изгоди от AI за селското стопанство, ферми като Nature Fresh са на първа линия за приемане.

Фермерите към този момент употребяват набор от технологии, като някои са приели високотехнологични принадлежности като дронове, с цел да изследват ферми и да търсят информация за бурени, вредители и заболявания, сподели Жаклин Кийна, ръководещ шеф на ръководената от промишлеността организация с нестопанска цел Emili. Организацията ръководи Innovation Farms, „ умна плантация “, където нови технологии се тестват и показват покрай Уинипег.

Следващата фаза на тази технология включва AI модели, употребяващи тези данни, с цел да вършат заключения, прогнози и даже решения, сподели Keena — и AI разрешава на селското стопанство да стане „ хипероптимизирано “ до по-специфично равнище от преди.

Технологията става все по-сложна, преминавайки от елементарни системи, основани на правила, към огромни езикови модели, сподели Розита Дара, помощник професор в Училището по компютърни науки на Университета на Гуелф и шеф на самодейността „ Изкуствен разсъдък за храната “.

Това има приложения за точно земеделие, сподели тя, което включва анализиране на данни от датчици, с цел да се направи решения за неща като какъв брой вода или тор да употребявате. AI може да се употребява за взимане на все по-сложни решения, които от дълго време са вземани от хората, сподели тя.

AI може да помогне за справяне с проблеми като дефицит на работна ръка и климатични провокации, сподели Даръл Петрас, основен изпълнителен шеф на Canadian Agri-Food Automation and Intelligence Network.

Като образец, неговата група е вложена в компания, наречена Croptimistic, сподели Петрас, която събира данни от полето, с цел да открива вредители, промени в цвета на културите и други евентуални стресови фактори за crop.

Изкуственият разсъдък „ може да дефинира дали има стресор, който се случва по-рано от... човешкото око може да го засече и тогава намесата на ръководството може да се случи доста по-бързо “, сподели той.

ИИ също има евентуални приложения в подбиране на зърно на полето, което може да помогне на фермера да разбере по кое време да прибере реколтата и какво да чака, когато отиде да я продаде, добави Петрас.

Може да се употребява и за намаляване на резултатите от изменящ се климат, сподели той.

Голяма част от проучванията в региона на изкуствения разсъдък и селското стопанство се вършат в институции след междинното обучение, сподели Петрас, само че по-късно би трябвало да бъдат тествани на място. Това постоянно се прави посредством „ комерсиализиращо средство “, изясни той, без значение дали е започваща компания или съществуваща компания.

Има мрежа от така наречен интелигентни ферми в цяла Канада, ръководена от Olds College of Agriculture & Technology в Алберта, чиято цел е да тества и показва нововъзникващи аграрни технологии.

Една от фермите в мрежата е Emili's Innovation Farms.

„ Ние в действителност демонстрираме по какъв начин работят в комерсиална среда и по някакъв метод смекчават риска, до момента в който изпробваме тези технологии... и по-късно споделяме с други, в това число други фермери, по какъв начин те в действителност работят като средство за ускорение на приемането и цялостното консолидиране на тези нови технологии “, сподели Кина от Емили.

Друга една от интелигентните ферми е в Olds College, където Фелипе Карп организира изследване по какъв начин да се разработят стандарти за събиране и обработка на данни за създаване на AI модели.

ИИ моделите са толкоз положителни, колкото и техните набори от данни, изясни Карп, който е теоретичен помощник в колежа и докторант по инженерство на биоресурси в университета Макгил. Фокусът му сега е върху измерването и прогнозирането на променливостта на питателните субстанции в почвата.

„ С този набор от данни ние обучихме модел на изкуствен интелект … и го използвахме, с цел да предвидим съществуването на хранителни субстанции в почвата. “

Отнема време, с цел да се разбере дали нова технология или нов метод са повлияли на реколтата, сподели Дара, и това може да бъде спънка за приемане за фермерите.

„ Понякога... това е в границите на година, в границите на един сезон или в границите на няколко години “, сподели тя.

Земеделските производители постоянно получават единствено „ една опция “ за годишна продукция всяка година, сподели Кийна.

„ И по този начин ние не мога да желая от тях да поемат огромни опасности при консолидираното на нови технологии в мащаб като част от техните интервенции в неща, които са недоказани. да могат да видят тези технологии разгърнати в цялостен мащаб и комерсиален метод, преди да могат да ги одобряват сами. “

Нивата на доверие на фермерите също са преграда, сподели Дара, изключително откакто с AI от време на време процесът на взимане на решения не е явен.

Данните са от първостепенно значение за AI моделите, добави тя, само че фермерите би трябвало да бъдат по-добре подтиквани да споделят данните си, с цел да създадат технологията по-добра.

Земеделските производители могат да се опълчват на шерването на личните си данни, сподели Карп: „ Това е едно от провокациите, пред които сме изправени, когато приказваме за създаване на по-сложни модели. “

Но с течение на времето Петрас сподели, че вижда напредък в ангажираността на фермерите.

„ Ангажираността на фермерите е безусловно сериозна “ за създаването на AI принадлежности за селското стопанство, сподели той, което може да включва дни на полеви демонстрации, конференции и семинари, сподели той.

„ Ако са го видели демонстрирано, всъщност в задния си двор посредством умна плантация, добре, тогава сме толкоз по-напред към осиновяването. “