Progresul rapid al tehnologiei, roboticii şi digitalizării a culminat cu introducerea Inteligenţei Artificiale (IA) şi în sectorul agricol, un instrument fără de care este imposibil de procesat volumul imens de date din agricultură.

Mecanizarea a transformat multe dintre activitățile agricole care necesitau muncă fizică, iar automatizarea aduce o nouă revoluţie în agricultură. Roboţii – mașinile agricole automatizate sau roboţii de muls şi de furajare – înlocuiesc forţa de muncă.

Agricultura tradiţională, cu transmiterea informaţiilor din generaţie în generaţie şi prin manuale/cărţi pare a fi depăşită de volumul uriaş de date care trebuie analizate şi interpretate pentru a spori eficienţa.

Combinate cu inteligenţa artificială, automatizarea şi robotizarea îşi amplifică exponenţial contribuţia la utilizarea celor mai bune practici de gestionare a solului şi a resurselor, minimizând în același timp cheltuielile.

Agricultura de precizie şi gestionarea culturilor

Desigur, principalele aplicații ale IA în ferme sunt legate de agricultura de precizie și de managementul culturilor.

Tehnologiile noi, dronele, senzorii IoT și viziunea computerizată culeg date în timp real despre vreme, sol, prezenţa sau absenţa bolilor şi a dăunătorilor, etc. Dar doar sistemele de inteligenţă artificială pot analiza volumul uriaş de date furnizate de imaginile din sateliţi și drone pentru a monitoriza sănătatea culturilor, umiditatea solului şi nivelurile de nutrienți, permițând aplicarea țintită, cu rată variabilă a îngrășămintelor și a produselor pentru protecţia plantelor.

Citeşte şi: 4 Roboți „plivesc” buruienile cu laser

IA, mereu cu un pas înainte

Mai mult, analiza predictivă bazată pe IA permite simularea evoluţiei viitoare a culturilor, în funcţie de numeroase variabile, inclusiv condiţiile meteorologice, pentru a recomanda cele mai bune strategii de aplicare a îngrăşămintelor.

De asemenea, algoritmii IA utilizează date în timp real despre umiditatea din sol și despre vreme, inclusiv condiţiile atmosferice (umiditate relativă, viteza vântului, etc.) pentru a regla sistemele de irigații, asigurând o utilizare optimă a rezervelor de apă. În acest fel, programele de management al fermei stimulează producția în paralel cu profitabilitatea, permițând fermierilor să ia decizii mai bune în fiecare fază de vegetaţie şi să utilizeze sustenabil resursele.

 Detectarea bolilor și a dăunătorilor

Viziunea computerizată şi inteligenţa artificială pot detecta prezența dăunătorilor sau a bolilor, iar împreună cu sistemele de alertă, aceasta îi ajută pe fermieri să acționeze rapid pentru a trata sau a izola culturile şi pentru a limita efectele negative, prevenind răspândirea.

De exemplu, folosind tehnologia inteligenței artificiale, putregaiul negru al mărului poate fi detectat cu o precizie de peste 90%. De asemenea, există numeroase aplicaţii care pot identifica insecte dăunătoare cu același grad de precizie. Desigur, cercetătorii trebuie mai întâi să colecteze imagini ale acestor insecte (sau boli) şi să antreneze algoritmul/programele de analiză pentru recunoaştere.

Monitorizarea sănătății animalelor

Într-un mod similar, IA poate să detecteze problemele de sănătate la animale. De exemplu, programele de management al efectivului pot urmări evoluţia unui set de parametri fiziologici şi de comportament al bovinelor pentru a monitoriza de la distanţă starea de sănătate.

Compania CattleEye a dezvoltat o soluție care utilizează drone şi viziunea computerizată pentru a monitoriza sănătatea bovinelor de la distanță. Sistemul detectează comportamentul atipic al bovinelor și identifică o serie de activități, inclusiv fătarea.

Un alt exemplu este aplicaţia BigFarmNet dezvoltată de Big Dutchman, un software unic de management și control pentru fermele de porci.

Reducerea costurilor operaționale

În multe ferme, tractoarele, dronele și roboții autonomi se ocupă de plantare, recoltare și plivire, detectarea dăunătorilor și a bolilor, iar algoritmii de învățare automată și viziunea computerizată identifică buruienile și dăunătorii din timp, permițând aplicarea țintită și minimă a tratamentelor.

Plivirea robotizată și pulverizarea selectivă a pesticidelor reduc utilizarea erbicidelor cu 60-90% în parcelele experimentale prin îndepărtarea mecanică a buruienilor sau prin aplicarea ţintită a micro-dozelor de erbicid. Aceste economii depind de precizia detecţiei buruienilor, a bolilor şi a dăunătorilor, precum şi de viteza de aplicare; la viteze mari, numărul de falsuri pozitive crește.

Inteligenţa Artificială – impactul economic în agricultură

În agrobusiness, inteligența artificială poate analiza cererea pieței, poate prognoza producţia şi evoluţia prețului produselor agricole. În plus, IA contribuie la optimizarea lanțului de aprovizionare prin eficientizarea logistici și reducerea risipei alimentare printr-o mai bună urmărire a stocurilor și monitorizare a transportului.

Automatizarea şi inteligenţa artificială schimbă nevoile forței de muncă, în loc să reducă necesarul de forță de muncă. Viitorii operatori vor trece de la reglarea şi conducerea manuală, la analiza datelor şi supravegherea fluxurilor de lucru mai ample.

Inteligenţa artificială se manifestă în agricultură şi prin reducerea costurile pentru derularea operaţiunilor de testare şi producere a materialului genetic şi a unor noi substanţe pentru protecţia culturii şi sănătatea animalelor.

Utilizarea IA în agricultura de precizie promite economii financiare și beneficii pentru mediu. Studiile actuale raportează o reducere a inputurilor de 15-40% și creșteri ale randamentului de 5-15%, în funcție de sector, arată indicatorii cheie de performanță/ha: costul inputurilor, randamentul şi indicatorii de mediu. Cartografierea randamentului va ajuta fermierii să înţeleagă nevoile şi caracteristicile culturilor pentru o mai bună planificare a operaţiunilor viitoare.

Câştigă fermele mari…

Provocările sunt legate de infrastructura de date/viteza de transfer, accesibilitatea pentru micii fermieri și nevoia de date de înaltă calitate. De asemenea, scalarea IA în agricultură necesită standarde pentru schimbul de date și formatele de comandă ale mașinilor pentru a creşte interoperabilitatea.

Într-o primă fază, prin utilizarea IA, fermele mari vor obține câștiguri importante datorită scalării, în timp ce micii fermieri vor avea un acces limitat şi mai scump, raportat la posibilităţile lor financiare.

Citeşte şi: Rumex RXF900 – Inteligenţa artificială şi spot-spray pentru combaterea buruienilor