Российский сельхоз бизнес только входит в стадию развития собственных информационных систем для повышения производительности и урожайности. Стали применять беспилотные летательные аппараты для обработки полей, видеосъемки и анализа материалов.
Пока только вся аналитика происходит вручную, с применением человеческих ресурсов, когда важнейшие участки могут быть пропущены, забыты. Из-за этого желаемого эффекта от цифровизации не получается достичь — деньги тратятся на разработку, внедрение и распространение технологий, однако они не приносят в большинстве случаев дополнительной прибыли или незначительной ее части.
При этом сельское хозяйство в 2023 году вошло в число приоритетных отраслей экономики России для внедрения искусственного интеллекта (ИИ).
Решение есть — машинное обучение.
Технологии с компьютерным зрением, генеративные нейросети и аналитические инструменты позволяют увеличить пользу от внедрения новых инструментов для среднего и крупного сельского бизнеса.
Сегодня я поделюсь способами применения искусственного интеллекта в этой важной сфере.
Прогнозирование урожайности
ИИ помогает анализировать исторические данные о климатических условиях гидрометео-центров района, почвенных характеристиках и культурах, на которых специализируются предприятия, чтобы предсказать будущую урожайность и помочь сельским хозяйственным предприятиям оптимизировать планирование, закупку и применение удобрений, а также производство продукции.
Анализ космических(спутниковых) снимков
Данные, полученные с дронов и спутников, могут быть обработаны с помощью ИИ для анализа роста растений, определения зон с наибольшими потребностями в уходе или обнаружения возможных проблем на полях.
Вот так выглядят снимки, собирая датасеты из которых, можно обучать нейросети для различных задач (если вы хотите узнать, возможно ли применение ИИ для потребностей вашей компании — напишите в личные сообщения, проведу для вас бесплатную консультацию).
Автоматизированная классификация и сортировка продукции
Системы компьютерного зрения на основе ИИ могут автоматически анализировать изображения сельскохозяйственной продукции — овощи, фрукты или зерновые, и определять их качество, размер, цвет и другие характеристики.
Компьютерное зрение определяет оптимальные методы сортировки и упаковки продукции с учетом ее характеристик и требований рынка.
Контроль качества
Алгоритм может обнаруживать дефекты на продукции — повреждения, пятна, механические повреждения и другие аномалии, что позволяет отсеивать некачественную продукцию.
ИИ может анализировать данные о физиологических характеристиках растений или плодов, чтобы определить их оптимальный момент сбора или созревания.
С помощью нейросетей возможно обрабатывать данные из лабораторных анализов, чтобы определить содержание питательных веществ, уровень загрязнения или примесей в сельскохозяйственной продукции.
Безопасность
Для анализа данных с различных датчиков и устройств, чтобы мониторить рабочие условия и предупреждать о возможных опасностях, таких как перегрев оборудования, опасные уровни вредных веществ или столкновения с машинами и оборудованием также используются программы с интеграцией искусственного интеллекта, которые возможно разработать для целей конкретной компании.
Системы ИИ и GPS необходимы для отслеживания местоположения работников на полях и в лесах, что позволяет оперативно реагировать на возможные чрезвычайные ситуации или убедиться, что все работники находятся в безопасности.
ИИ может быть интегрирован в системы экстренной связи и вызова помощи, чтобы в случае необходимости быстро предоставлять помощь пострадавшим или вызывать экстренные службы.
Если для вас статья показалась интересной — поделитесь ей с руководителем. Мы также публикуем подобные полезный материалы в Telegram канале
