Пройди шаг за шагом, как искусственный интеллект способствует инновациям в сельском хозяйстве, упрощая выращивание, сбор урожая и доставку фруктов с фермы к твоему столу.
Учитывая, что к 2050 году население планеты вырастет на 2 миллиарда человек, нам нужно примерно на 60% увеличить производство продуктов питания, чтобы не отставать от темпов роста. Искусственный интеллект (ИИ) помогает нам справиться с этой задачей, стимулируя инновации в сельском хозяйстве. Инновации ИИ можно использовать для наблюдения за домашним скотом, анализа роста урожая, предсказания того, когда сельскохозяйственное оборудование нуждается в обслуживании, и многого другого. Когда мы думаем о сельском хозяйстве, мы часто представляем себе только фермерство. Однако это зонтик, который охватывает множество различных функций и процессов.
Чтобы лучше понять влияние ИИ на сельское хозяйство, давай рассмотрим конкретный пример: жизненный цикл фрукта. Что происходит во время его путешествия с поля на наш стол?
В этом блоге мы рассмотрим, как искусственный интеллект помогает на каждом этапе процесса - от посадки, выращивания и сбора урожая до переработки, транспортировки и продажи фруктов. Давай приступим!
Первый шаг в жизненном цикле плодовых культур - это выбор семян и их посадка. Фермеру нужно решить, какие фрукты выращивать в данном сезоне. Методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, можно использовать для анализа больших объемов данных, чтобы помочь фермерам выбрать лучшие семена для конкретных почвенных и климатических условий. Оценивая исторические погодные условия, состав почвы и данные об урожае, ИИ может рекомендовать оптимальные сорта семян, которые с наибольшей вероятностью будут процветать. Использование ИИ для подбора семян - это постоянная область исследований с большим интересом и потенциалом.
Например, в 2018 году в рамках CGIAR Inspire Challenge было выделено 100 000 долларов на проект, использующий машинное обучение для более разумного отбора семян. Этот проект возглавили исследователи из Института BioSense и CIMMYT. Они использовали данные о различных новых сортах кукурузы, полученные с сотен оценочных площадок в Мексике, чтобы разработать модели, предсказывающие эффективность семян. Подход, основанный на данных, повышает шансы на успешный урожай и снижает риск неурожая. Как только будет выбран лучший сорт семян, компьютерное зрение может вмешаться в процесс, чтобы проверить их качество.
.avif)
Компьютерное зрение можно использовать для анализа изображений фруктовых семян с высоким разрешением, чтобы обнаружить дефекты, болезни и генетические признаки, которые могут быть не видны человеческому глазу. Различные задачи компьютерного зрения могут использоваться для анализа этих изображений, чтобы сортировать, сортировать и оценивать качество семян. Автоматизировав эти задачи, ИИ поможет гарантировать, что будут высажены только самые качественные семена, а фермеры смогут добиться более высоких урожаев.
Например, GeNee™ Sorter от Seed X - это сортировщик семян на основе искусственного интеллекта, который улучшает процесс отбора семян. Сортировщик делит семена на две категории: высококачественные семена, которые, скорее всего, прорастут, направляются в первичный ящик, а семена, которые вряд ли прорастут, сортируются во вторичный ящик. Он справляется с такими задачами, как оценка цвета, формы, размера, генетической чистоты и прогнозирование скорости прорастания. Благодаря сортировщику процент всхожести можно поднять более чем до 90 %, а значит, больше семян успешно вырастет в здоровые растения.
.avif)
ИИ также можно использовать для улучшения анализа почвы и мониторинга урожая. Дроны с продвинутыми камерами летают над фруктовыми полями, делая подробные снимки состояния почвы и растений. Эти изображения обрабатываются, чтобы создать карты, показывающие изменения влажности почвы, уровня питательных веществ и здоровья растений. На основе анализа изображений можно решать такие задачи, как обнаружение сорняков, мониторинг роста, оценка урожайности, регулировка полива, точное внесение удобрений и целенаправленная борьба с вредителями. Мониторинг в реальном времени с помощью ИИ поможет повысить урожайность фруктовых культур и будет способствовать развитию устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
Сбор урожая с поля всего на один день раньше или позже оптимального времени может снизить потенциальный доход фермера от 3,7 % до целых 20,4 %. ИИ может помочь определить лучший момент для сбора плодов. Традиционные методы сбора урожая в значительной степени зависят от ручного труда и могут быть менее эффективными и более трудоемкими. Методы сбора урожая с помощью ИИ используют передовые датчики и алгоритмы машинного обучения для анализа данных о цвете, размере фруктов и условиях окружающей среды, чтобы предсказать их спелость. Таким образом, фрукты собираются тогда, когда они в самом лучшем состоянии, что приводит к повышению урожайности и уменьшению количества отходов.
.avif)
После сбора урожая следующим ключевым этапом является сортировка и сортировка фруктов, чтобы лучшие продукты попали к потребителям. ИИ можно использовать для объемного анализа сегментации фруктов. Применяя такие модели компьютерного зрения, как Ultralytics YOLOv8можно оценить размер, форму и качество фрукта.
Процесс включает в себя получение изображений высокого разрешения фруктов на конвейерной ленте, сегментирование отдельных фруктов с помощью моделиYOLOv8 и проведение объемного анализа для измерения размера и формы, а также обнаружения дефектов. На основе анализа фрукты автоматически сортируются и распределяются по различным категориям для соответствующей упаковки, переработки или распределения. Сортировка и сортировка с помощью искусственного интеллекта повышает эффективность, точность и последовательность, уменьшает количество отходов и максимизирует ценность урожая.
После сортировки и сортировки фруктов автоматические упаковочные машины могут точно упаковать их. Системы OCR (оптического распознавания символов), управляемые искусственным интеллектом, могут проверять упаковку на точность, проверяя этикетки, штрих-коды и другую важную информацию на соответствие стандартам и нормам. Проверяя упаковку таким образом, можно избежать таких ситуаций, как просроченные продукты. ИИ может обнаружить неправильные этикетки или просроченные даты и отметить их для исправления до того, как продукты попадут к потребителям.
Теперь представим, что у тебя есть лучшие фрукты, упакованные и готовые к доставке. ИИ может улучшить логистику и транспортировку фруктов, оптимизировав маршруты. Сохранение свежести фруктов во время транспортировки и поиск наиболее эффективных маршрутов доставки - основные проблемы. Алгоритмы ИИ могут анализировать схемы движения, погодные условия и графики доставки, чтобы определить лучшие маршруты и сократить время в пути и расходы.
После того как фрукты попадают в магазин, ИИ продолжает играть важнейшую роль в управлении запасами и прогнозировании спроса. Системы ИИ могут анализировать данные о продажах, предпочтениях покупателей и сезонных тенденциях, чтобы точнее предсказывать спрос. Розничные магазины могут поддерживать оптимальный уровень запасов, основываясь на данных ИИ, и снижать риск затоваривания или истощения запасов.
Компьютерное зрение можно использовать в магазинах для контроля запасов на полках в режиме реального времени. Используя функцию распознавания объектов, камеры на базе ИИ могут определить, когда запасов мало или они неправильно расставлены, и предупредить персонал о необходимости пополнить запасы или переставить полки. Обеспечивая наличие нужного количества свежих продуктов в нужное время, ИИ помогает повысить удовлетворенность покупателей и сократить количество пищевых отходов.
ИИ потенциально может сыграть большую роль в том, чтобы помочь потребителям получать фрукты лучшего качества. Отличным примером успешной интеграции ИИ во фруктовую индустрию является компания Nature Fresh Farms. Компания Nature Fresh Farms трансформировала свои операции от семян до магазина с помощью технологий ИИ. Сенсоры и аналитика данных, работающие на базе ИИ, помогают отслеживать и управлять всем: от климата и уровня влажности в теплице до логистики транспортировки продукции. Nature Fresh Farms оптимизировала условия выращивания, контролировала полив и сократила расходы. Система искусственного интеллекта также способна доставлять продукты на полки супермаркетов в течение 24 - 48 часов после упаковки, значительно сокращая время транспортировки и сохраняя свежесть.
Несмотря на множество преимуществ, есть и потенциальные недостатки использования ИИ во фруктовой индустрии:
От выбора семян до созревания фруктов - искусственный интеллект меняет сельское хозяйство на всех этапах жизненного цикла продуктов, от ферм до твоего обеденного стола. Он помогает фермерам следить за состоянием почвы, предсказывать лучшее время для сбора урожая и точно сортировать продукты. Оптимизируя ресурсы, сокращая отходы и повышая урожайность, ИИ делает сельское хозяйство более эффективным и устойчивым. Несмотря на такие сложности, как затраты, необходимость в технических знаниях и зависимость от качества данных, преимущества ИИ во многих случаях делают эти сложности оправданными. Вот почему все больше и больше фермеров внедряют ИИ.
Будь на связи с нашим сообществом, чтобы продолжать узнавать об искусственном интеллекте! Загляни в наш репозиторий на GitHub , чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
