С развитием технологий ИИ- решения внедряются в различные сферы нашей жизни, и сельское хозяйство не является исключением. В этой статье мы рассмотрим, как высокотехнологичные инструменты помогают бороться с вредителями, следят за здоровьем растений, состоянием почв и даже предсказывают погоду.
Сельское хозяйство является основой глобальной продовольственной системы, являясь основным источником безопасности и средств к существованию для миллиардов людей во всем мире. По мере того, как производительность сельского хозяйства увеличивалась, чтобы удовлетворить потребности растущего населения, его воздействие на окружающую среду становилось все более интенсивным.
На отрасль сельского хозяйства приходится почти четверть глобальных выбросов парниковых газов: метан от домашнего скота, закись азота от удобрений и CO2 от вырубки лесов и использования техники. Кроме того, сельское хозяйство потребляет 70 % мировых запасов пресной воды, что усугубляет ее нехватку в уязвимых регионах.
Изменения в землепользовании для активного ведения сельского хозяйства приводят к разрушению среды обитания и потере биоразнообразия, а чрезмерное использование химических веществ загрязняет почву и водные ресурсы.
По мере обострения глобального климатического кризиса устойчивые методы ведения сельского хозяйства, такие как точное земледелие, регенеративное сельское хозяйство и цифровые инновации, становятся необходимыми для смягчения экологических последствий и обеспечения безопасности продовольственных систем.
Предсказатели погоды
Современные ИИ-платформы способны использовать гиперлокальные данные со спутников, метеостанций и даже датчиков на фермах, чтобы составить точную картину погодных условий, характерных для каждого района.
Это позволяет фермерам предвидеть локальные ливни и засухи и оптимизировать орошение полей. Растения получают своевременно необходимое количество воды, и в то же время сокращаются потери водных ресурсов. Чтобы защитить посевы от болезней и вредителей до их распространения, системы собирают данные о влажности и ветре и используют их для составления графиков опрыскивания. Точные прогнозы града и заморозков помогают фермерам собирать урожай на пике спелости, снизить потери и увеличить прибыль.
Чтобы экстренно реагировать на меняющиеся условия погоды, необходимо прогнозирование в гиперлокальных масштабах (от десятков до сотен метров). Однако составление таких прогнозов с высоким разрешением в больших масштабах с помощью численных моделей прогнозирования погоды (NWP) и программ для расчета моделей является очень дорогим. Проект Deep weather использует искусственный интеллект для создания генеративной модели глубокого обучения (DL), которая принимает прогнозы WRF с плохим разрешением и выдает прогноз с высоким разрешением.
При помощи Deep weather можно получать точные локальные прогнозы и таким образом уменьшать риски для сельского хозяйства. Модель может быть использована не только в сельском хозяйстве, но и при чрезвычайных ситуациях, чтобы спасти жизни людей, а также на производствах, что становится особенно актуальным в связи с изменением климата.
Повышение урожайности и экономия ресурсов
Другие ИИ-программы способны следить за влажностью почвы в режиме реального времени. Точные датчики, установленные на полях, передают данные об уровне влажности почвы, обеспечивая полив только там и тогда, где это необходимо.
Они могут также предвидеть засуху и корректировать графики полива, предотвращая переувлажнение во время дождей. В то время как системы капельного орошения с искусственным интеллектом доставляют воду непосредственно к корням растений, сводя к минимуму испарение и снижая неэффективное использование водных ресурсов.
Одним из примеров таких умных систем является CropX. Она управляет сельским хозяйством, используя искусственный интеллект и машинное обучение.
Система CropX собирает данные с фермерских полей и информацию о погодных условиях, помогая фермерам следить за урожаем, состоянием почвы, здоровьем растений, количеством осадков. Также система дает рекомендации по орошению, болезням, питанию растений. Применяя это высокотехнологичное решение, фермеры могут использовать ресурсы более экономно, а также снижать воздействие на окружающую среду и увеличивать урожайность.
Защита растений
Некоторые ИИ-системы, применяемые в сельском хозяйстве, умеют наблюдать за состоянием растений, отслеживать изменения в их состоянии и дефиците питательных веществ. Используя эту информацию, ИИ может предугадывать проблемы, связанные с вредителями и болезнями, прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур, помогать вовремя принять превентивные меры до того, как они уничтожат урожай.
Анализируя данные, собранные с отдельных растений на полях, ИИ может точно определить участки, которые нуждаются в дополнительном уходе и удобрениях. Также программа подсказывает места, где нужно убрать сорняки или обработать почву.
Эти методы помогают фермерам оценить ожидаемый урожай на несколько недель и эффективнее распределять ресурсы, а также заключать контракты с поставщиками.
Приложение Taranis Ag Assistant предоставляет фермерам информацию о сорняках, вредителях, болезнях и дефиците питательных веществ. Программа сканирует листья растений и использует свою собственную библиотеку, информацию с данными погодных карт, чтобы рассказать, в каком состоянии находится растение.
Умная программа-ассистент может предлагать индивидуальные решения и рекомендации для каждого отдельного хозяйства, анализируя такие факторы, как погодные условия, устойчивость к гербицидам и характеристики гибридов.
Эффективное использование ресурсов
Еще одна возможность, которую может давать внедрение ИИ – это минимизация отходов, сокращение использования удобрений на фермах и сохранение здоровья животных.
Так, технологии позволяют определять области полей, где обнаружен дефицит питательных веществ, и вносить их только при необходимости, что снижает загрязнение водных ресурсов.
Также системы с ИИ могут сокращать потребление энергии. Алгоритмы анализируют работу оборудования и предлагают наиболее эффективное время для ее использования. Например, если техника работает на солнечных батареях, система укажет, что ее лучше использовать в пик активности солнца.
Система EIO Diagnostics использует ИИ для выявления проблем со здоровьем у молочных коров. Она помогает обнаружить признаки инфекции за несколько дней до появления физических признаков в вымени или молоке. Результаты выдаются менее чем за секунду без необходимости брать пробы молока или соприкасаться с животным. Это помогает снизить отходы от производства молока, сократить время лечения животного и использование антибиотиков, повысить качество продукции.
Внедрение искусственного интеллекта и цифровых платформ преобразует сельское хозяйство в более устойчивый сектор, способный смягчить последствия изменения климата. Такой инструмент, как предсказательная аналитика повышает эффективность посадки и сбора урожая, сокращая количество отходов и энергопотребление.
Кроме того, системы с искусственным интеллектом поддерживают снижение выбросов СО2 в сельском хозяйстве, оптимизируя землепользование. Цифровые технологии способны предлагать масштабируемые решения, которые повышают устойчивость, защищают экосистемы и помогают производить продукты питания в соответствии с климатическими целями.