Искусственный интеллект (ИИ) радикально меняет подходы ко всем сферам деятельности. В том числе и к сельскому хозяйству, интегрируясь в биотехнологические процессы и помогая противостоять глобальным вызовам, таким как изменение климата, рост населения и угрозы продовольственной безопасности. По данным ООН, к 2050 году население планеты достигнет 9,7 миллиарда, что потребует увеличения производства продовольствия на 35%. ИИ, благодаря анализу больших данных, автоматизации и прогнозированию, позволяет сельхозпроизводителям оптимизировать ресурсы, повышать урожайность и минимизировать воздействие на окружающую среду. Рассмотрим ключевые достижения ИИ в агросекторе, с акцентом на его максимально широкое использование.
1. Генная инженерия и улучшение продуктивности сельскохозяйственных культур
ИИ анализирует огромные массивы геномных данных, выявляя маркеры для желаемых характеристик, таких как устойчивость к болезням, засухе или повышенная питательная ценность. Например, ИИ помогает создавать климатически устойчивые культуры, способные выдерживать экстремальные погодные условия.
2. Точное земледелие
Точное земледелие использует ИИ для анализа данных с дронов, спутников и датчиков, предоставляя фермерам информацию о состоянии почвы, растений и потребности в поливе. Алгоритмы машинного обучения оптимизируют применение удобрений и пестицидов, снижая расходы.
3. Аналитика больших данных
Современные фермы превращаются в «фабрики данных», собирая тысячи точек получения данных о почве, влажности и урожайности. ИИ и аналитика больших данных помогают фермерам определять оптимальное время для посадки, полива и сбора урожая.
Одним из положительных примеров влияния технологий на сельхозпроизводство можно считать деятельность компании Hispatec. Она недавно представила свои новейшие разработки. Ключевым продуктом стал Margaret Professional Assistant. Этот инструмент позволяет фермерам взаимодействовать с системами управления ERPagro и Efimis через WhatsApp, запрашивать отчёты и получать рекомендации на основе данных, интегрированных с внешними источниками, такими как Реестр разрешённых фитосанитарных продуктов и официальные руководства по выращиванию. Благодаря применению ИИ система также поддерживает распознавание вредителей и этикеток продуктов по фотографиям, предлагая разрешённые методы обработки.
Читайте также
Анализ цены BTC и альткоинов на 30.04.24
Проблемы и перспективы
Несмотря на значительный прогресс, внедрение ИИ в сельском хозяйстве сталкивается с рядом проблем
Высокие затраты: Первоначальные инвестиции в ИИ-технологии могут быть неподъемными для мелких фермеров.
Ограниченная инфраструктура: Надёжный доступ к интернету необходим для работы ИИ, но во многих сельских регионах он отсутствует.
Нехватка специалистов: Для управления и интерпретации данных ИИ требуются квалифицированные кадры.
Конфиденциальность данных: Сбор больших объёмов данных вызывает вопросы о сохранности данных и защите информации.
Социальные аспекты: Автоматизация может привести к сокращению рабочих мест, что требует внимания к трудовой динамике.
В будущем ожидается, что ИИ станет более доступным, благодаря снижению стоимости технологий и улучшению инфраструктуры. А перспективы включают разработку усовершенствованных методов генной инженерии, полностью автономных фермерских систем и моделей прогнозирования климата, адаптированных для сельского хозяйства. ИИ открывает новую эру в сельхозпроизводстве, обеспечивая точность, устойчивость и производительность. Он может и будет интегрирован в повседневные процессы. Но настоящий потенциал ИИ заключается в широком применении технологий для решения глобальных проблем.
Меню 
Поиск 
Знания 
События 
Новости