Khám phá cách Vision AI đang cách mạng hóa ngành nông nghiệp: từ canh tác chính xác và theo dõi khí hậu đến việc sử dụng tối ưu tài nguyên để tiết kiệm chi phí.
_(1).avif)
Trí tuệ nhân tạo có nhiều ứng dụng. Hầu hết các ngành công nghiệp có thể dễ dàng hưởng lợi từ tất cả những lợi thế mà công nghệ này mang lại ngày nay. Hãy xắn tay áo lên khi chúng ta tập trung vào một trong những điều quan trọng nhất: nông nghiệp.
Tất cả đều xoay quanh việc phân bổ nguồn lực hợp lý.
Các thuật toán học máy phân tích một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ các cảm biến, vệ tinh và máy bay không người lái để khám phá các mẫu và kết nối. Điều này cho phép sử dụng tối ưu các nguồn tài nguyên như nước, phân bón và thuốc trừ sâu.
Giám sát và quản lý cây trồng dẫn đến nhiều lợi ích, chẳng hạn như:
Nhận dạng cỏ dại là một lĩnh vực khác mà AI mang lại lợi ích cho nông dân.
Công nghệ này có thể phân biệt giữa cây trồng và cỏ dại, tạo điều kiện kiểm soát cỏ dại có mục tiêu và hiệu quả mà không cần sử dụng thuốc diệt cỏ rộng rãi.
Những lợi thế không chỉ áp dụng cho các lĩnh vực mở, mà còn cho nông nghiệp nhà kính.
Tầm nhìn trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng để theo dõi sức khỏe và hạnh phúc của vật nuôi, phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm và đảm bảo chăm sóc thú y kịp thời.
Ngoài ra, công nghệ này ngăn chặn các vụ trộm cắp và các hoạt động bất thường có thể gây ra nhiều vấn đề khác.
Một ứng dụng khác của công nghệ này là kiểm soát chất lượng. Các thuật toán có thể đánh giá chất lượng nông sản, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới tham gia vào chuỗi cung ứng. Điều này chuyển trực tiếp thành giảm chất thải và sự hài lòng của khách hàng tốt hơn.
Nhưng đây không phải là một cái gì đó mới. Nhiều công ty có uy tín trong nhiều ngành công nghiệp đã đi trước đường cong.
Trưởng phòng Kế hoạch sản xuất, Tự động hóa và Số hóa tại Audi khẳng định rằng việc tích hợp thị giác máy với AI giúp giảm 30-50% chi phí lao động liên quan đến các cuộc kiểm tra này.
.webp)
Trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu trực quan liên quan đến các kiểu thời tiết. Điều này giúp nông dân đưa ra quyết định sáng suốt về thời gian trồng và lựa chọn cây trồng để thích ứng với điều kiện khí hậu thay đổi.
Về mặt biến đổi khí hậu và nghiên cứu, AI đã làm ' công việc bẩn thỉu cho chúng ta', theo Tiến sĩ Anna Liljedahl. Chỉ để giải thích chi tiết về trường hợp chuyên môn của mình, cô ấy đang sử dụng giám sát khí hậu để thực hiện dự báo băng vĩnh cửu trên một khoảng thời gian theo mùa ở Bắc Cực.
Các quyết định dựa trên dữ liệu giúp tăng năng suất và lợi nhuận.
AI cho phép phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp cho nông dân thông tin chi tiết để ra quyết định tốt hơn trong nhiều lĩnh vực (chẳng hạn như: trồng, thu hoạch và quản lý trang trại tổng thể).
Thêm vào đó, các ứng dụng có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của từng trường hợp cụ thể. Một số người dùng có thể quan tâm nhiều hơn đến việc kiểm soát sâu bệnh trong khi những người khác có thể thích thông tin chuyên sâu hơn về đất.
Trung bình, khoảng 70% tổng lượng nước tiêu thụ trên thế giới dành cho nông nghiệp. Và trong số 70% đó, một con số khổng lồ 40% bị mất do quản lý nước kém.
Nông dân có thể tối ưu hóa hệ thống tưới tiêu bằng cách phân tích dữ liệu trực quan để xác định độ ẩm trong đất, đảm bảo sử dụng nước hiệu quả.
Hơn nữa, tự động phát hiện rò rỉ rất nhiều giúp phát hiện các khu vực sử dụng nước quá mức.
Vào cuối ngày không có thiên nhiên thì không có nông nghiệp. Nhờ giám sát, tầm nhìn AI có thể hỗ trợ bảo tồn đa dạng sinh học bằng cách phân tích tác động của các hoạt động nông nghiệp đối với các hệ sinh thái xung quanh.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, xây dựng hướng tới tương lai. Sự nở rộ của công nghệ AI trong nông nghiệp góp phần phát triển kỹ năng của khu vực nông thôn, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và bền vững.
Theo thời gian, điều này có thể dẫn đến các cộng đồng nông thôn mạnh mẽ hơn, hiện đang mất dân số ở quy mô toàn cầu. Theo FWD, 77% các quận nông thôn của Hoa Kỳ có ít người trong độ tuổi lao động (từ 15 đến 64 tuổi) hơn so với 20 năm trước.
Dân số thế giới đang gia tăng và chúng ta ước tính sẽ đạt mốc 9 tỷ vào năm 2030 (hoặc thậm chí sớm hơn). Những thách thức mới đòi hỏi các giải pháp mới và công nghệ đóng một yếu tố quan trọng.
Theo Forbes, chi tiêu toàn cầu cho nông nghiệp thông minh - bao gồm AI và học máy - dự kiến sẽ tăng gấp ba lần vào năm 2025, đạt 15,3 tỷ USD.
Bằng cách tận dụng tầm nhìn AI, nông nghiệp sẽ được hưởng lợi từ việc tăng hiệu quả, giảm tác động môi trường và cải thiện tính bền vững tổng thể.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
