Od mikroklime biljaka do dubokog učenja o korovima: Tech prehranjuje rastuću populaciju

Facebook Twitter LinkedIn

Očekuje se da će svjetska populacija dostići skoro 10 milijardi ljudi do 2050. godine, a farmeri su na prvim linijama u nastojanju da ih prehrane. Ova promjena stanovništva zahtijevati će porast potražnje za hranom za 50%, što znači da će farmeri morati uzgajati više hrane uz korištenje istih ili manje resursa. Oni će također morati napraviti ovu stepenastu promjenu produktivnosti i efikasnosti suočeni s brojnim izazovima svojstvenih poljoprivredi, kao što su nepredvidivo vrijeme, nedostatak radne snage i manjak obradivog zemljišta.

Farmeri zavise od jedne stvari iznad svega: zemlje. To je njihovo radno mjesto, njihova strast i način na koji obezbjeđuju za svoje porodice i sve nas, sada i u budućnosti. Imperativ je da farmeri budu u stanju da uzgajaju ono što je potrebno danas na način koji stvara dugoročnu životnu sredinu za buduće generacije. Ovi trenutni zahtjevi iziskuju inovativno razmišljanje i nova rješenja.

Jedna inovacija se već javlja: napredna poljoprivredna tehnologija.

Naravno, znanje, stručnost i vještine kritičnog donošenja odluka koje poljoprivrednici unose u svoje poslovanje su nezamjenjivi, bez obzira na to koliko tehnologija postaje sveprisutna. Međutim, napredak vještačke inteligencije (AI), IoT-a i sistema za geoprostorno pozicioniranje (GPS) pojačava ono što farmeri već rade kako bi povećali svoju efikasnost i tačnost, i na kraju povećali proizvodnju kako bi obezbijedili naš svijet. Pametne robotske mašine pojačavaju čula koja farmeri već koriste svaki dan, omogućavajući im da skaliraju ta čula, istovremeno čineći njihova zapažanja bržim, efikasnijim i preciznijim.

Vidite više uz kompjuterski vid

Kompjuterski vid, vrsta AI, pomaže farmerima da „vide“ izvan ljudskih kapaciteta. AI pokazuje šta se dešava u kritičnim momentima, informišući o važnim odlukama u trenutku. Na primjer, velika farma soje može imati otprilike 750 miliona biljaka koje rastu u jednoj sezoni. Svaka biljka soje raste u jedinstvenom mikrookruženju jer se uslovi tla mogu razlikovati od biljke do biljke. Ovi uslovi utiču na sve, od veličine samog zrna soje do roda svake biljke. Baš kao i kod odgoja djece, farmeri moraju brinuti o svakoj biljci pojedinačno. Međutim, sa 750 miliona biljaka, nemoguće je posvetiti biljkama vrijeme „jedan na jedan“ koje im je potrebno. Tu pomažu tehnologije kao što su kompjuterski vid, mašinsko učenje i senzori.

Danas, tehnološki napredna poljoprivredna oprema koristi kompjuterski vid i mašinsko učenje kako bi otkrila razliku između biljaka i korova koji ugrožavaju njihovo zdravlje, pa se samo korov prska herbicidima. Oprema koristi duboko učenje, kamere i robotiku kako bi razumjela svoje okruženje, a vremenom postaje pametnija dok „uči“ kroz slike prikupljene tokom rada. Poljoprivredna oprema sa kompjuterskim vidom može obaviti više zadataka i fokusirati se na uzgoj zdravijih, uspješnijih usjeva s manje herbicida. Rezultat su ušteda na troškovima, te istovremeno poboljšanje upravljanja okolišem.

Precizna tehnologija je ključna za održivu poljoprivrednu praksu

Poljoprivrednici se također oslanjaju na povezanost, senzore i GPS kako bi pojačali svoja zapažanja i osjetila brzinom i razmjerom iznad ljudskih mogućnosti. U posljednje dvije decenije, GPS je pomogao poljoprivrednicima da pomjeraju ogromnu opremu kroz svoja polja sa nevjerovatnom preciznošću. Zajedno sa senzorima, ove mašine razumiju svoju okolinu i kreću se kroz polja bez da pregaze usjeve. Korištenjem GPS-a za mapiranje granica polja i njegovih usjeva sa preciznošću manjom od jednog inča od uglova, poljoprivrednik može „voziti“ autonomni traktor sa pametnog telefona ili manje ovisiti o nedostatku ljudske radne snage za navigaciju po poljima. Automatskim upravljanjem prema GPS granicama, traktor može minimizirati prolaze u polju, manje zbijajući tlo i sprječavajući gaženje usjeva. GPS također oslobađa poljoprivrednike za druge zadatke visoke vrijednosti, kao što je analiza podataka sa mašina kako bi bolje informisali svoje sljedeće korake u sezoni.

Integracija ovih naprednih tehnologija omogućena je kroz poboljšanu povezanost, kao i prikupljanje i dijeljenje podataka u stvarnom vremenu putem IoT-a. Prije nego što je IoT postao stvarnost, farmeri su čekali žetvu prije nego što bi iskoristili podatke koje su prikupljali tokom cijele sezone. Zatim su ti podaci – obično kao primijenjeni podaci o ulazima i rezultatima prinosa iz svakog polja – pohranjeni u registratorima i rijetko su ih ponovo pregledavali. Bez IoT i GPS podataka, poljoprivrednici ne bi mogli donositi odluke zasnovane na podacima. Umjesto toga, oslanjali su se na instinkt, koji nije uvijek bio uspješan zbog varijabilnosti životne sredine i varijabilnosti na nivou biljaka. Danas farmeri imaju pristup podacima u stvarnom vremenu koji pokazuju šta je uspješno, a šta nije. Uz ove podatke, farmeri mogu proaktivno upravljati svojim danom, poboljšati produktivnost i povećati povjerenje da se poslovi izvršavaju prema planu i imajući na umu održivost.

Revolucioniranje poljoprivrede sa podacima

Kao što potrošači neprestano uče i razvijaju se kako bi bili održiviji, tako nam i farmeri obezbjeđuju hranu, gorivo i vlakna. Za njih je to pitanje prilagođavanja promjenama u svijetu prirode i utjecajima urbanizacije i usvajanja tehnologije za rješavanje ovih problema. Uz inovacije kao što su AI, senzori, GPS i analitika podataka, farmeri mogu maksimizirati svoju proizvodnju i podržati naš rastući svijet, istovremeno održavajući zemlju koja nam je svima tako draga našim srcima.

Članak „From Plant Microclimates to Deep Learning for Weeds, Farming Tech Feeds a Rising Population“, autorice Deanna Kovar, preveden je sa portala Industry Week.

Autor

Pit.ba Redakcija

View all posts

Od mikroklime biljaka do dubokog učenja o korovima: Tech prehranjuje rastuću populaciju

Imperativ je da farmeri budu u stanju da uzgajaju ono što je potrebno danas na način koji stvara dugoročnu životnu sredinu za buduće generacije. Ovi trenutni zahtjevi iziskuju inovativno razmišljanje i nova rješenja

Related Posts

Digitalizacija bez stresa: zašto mala preduzeća sve češće biraju cloud poslovanje

Proizvodnja 2030: Humanoidni roboti i autonomne fabrike

Amazon planira mega-investicije: Fokus na AI, robotiku, čipove i satelite

Zašto bi studenti trebali usvojiti planove zdravih obroka

Fordov BlueOval City fokusira se na lean proizvodnju, ali kako će to izgledati?

Kako izgleda Lean proizvodnja u prehrambenoj industriji?

Kategorije

Tel. +387 33 846 213
E-mail: info@www.pit.ba
| O nama | Oglašavajte se na PIT.ba

Od mikroklime biljaka do dubokog učenja o korovima: Tech prehranjuje rastuću populaciju

Imperativ je da farmeri budu u stanju da uzgajaju ono što je potrebno danas na način koji stvara dugoročnu životnu sredinu za buduće generacije. Ovi trenutni zahtjevi iziskuju inovativno razmišljanje i nova rješenja

Autor

Related Posts

Digitalizacija bez stresa: zašto mala preduzeća sve češće biraju cloud poslovanje

Proizvodnja 2030: Humanoidni roboti i autonomne fabrike

Amazon planira mega-investicije: Fokus na AI, robotiku, čipove i satelite

Zašto bi studenti trebali usvojiti planove zdravih obroka

Fordov BlueOval City fokusira se na lean proizvodnju, ali kako će to izgledati?

Kako izgleda Lean proizvodnja u prehrambenoj industriji?

Kategorije

Tel. +387 33 846 213 E-mail: info@www.pit.ba | O nama | Oglašavajte se na PIT.ba

Pratite nas

Tel. +387 33 846 213
E-mail: info@www.pit.ba
| O nama | Oglašavajte se na PIT.ba