Pertanian cerdas
Realitas campuran (MR) dan kecerdasan buatan (AI) dapat meningkatkan output dan efisiensi pertanian. Dan kasus penggunaan baru dan aplikasi dalam pertanian sedang muncul. Misalnya, teknologi ini dapat memungkinkan petani mengatur kesehatan tanaman dengan lebih baik, melakukan analisis tanah, mengelola peralatan dari jarak jauh, dan lebih banyak lagi, membuka peluang baru untuk pertumbuhan.
Bahkan di dunia modern kita, pertanian tetap merupakan industri inti. Manusia yang terlibat dalam agribisnis bekerja siang dan malam untuk meningkatkan hasil panen dan pertumbuhan ternak. Teknologi mixed reality (MR) dan artificial intelligence (AI) mewakili beberapa cara terbaru dan paling menarik yang dicari oleh para inovator agribisnis ini untuk mengubah pertanian klasik menjadi pertanian pintar.
Mengapa MR Berguna untuk Pertanian Cerdas?
Teknologi pemetaan 3D memungkinkan kita untuk mengubah bidang menjadi lingkungan virtual. Dengan demikian, petani dapat membuat berbagai skenario budidaya tanaman, membantu pemantauan atau kontrol peralatan jarak jauh, dan banyak lagi. Kami baru saja mulai mengeksplorasi informasi digital potensial layering ke dunia fisik kita. Bayangkan Anda seorang petani, dan biarkan imajinasi Anda mengeksplorasi kasus penggunaan potensial.
Pembelajaran Mesin dalam Pertanian
Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI). Ini adalah teknik yang berasal dari statistik komputasi di mana, dalam kasus klasik, Anda memasukkan data dalam jumlah besar ke dalam model statistik untuk "melatih" mereka untuk mengenali pola dalam data masa depan.
Di bidang pertanian, ML dapat berfungsi sebagai berikut: Anda memberi dataset dataset algoritma ML Anda. Misalnya, Anda mengunggah beberapa foto dengan deskripsi seperti "jagung," "gandum," "gulma," "kedelai," dll. Anda melatih algoritme dengan benar untuk mengidentifikasi hal-hal seperti itu ketika, misalnya, kamera traktor otonom mulai mengambil dalam gambar yang kami — dan sekarang algoritme ML Anda — akan tahu adalah “jagung,” “gandum,” dll. Dan algoritme Anda idealnya akan terus meningkat seiring waktu.
Kebun dapat menghasilkan banyak data berguna tentang kesehatan tanaman, cuaca, tanah, dan banyak lagi. Mengingat kemampuan ML, para pemimpin agribisnis tidak dapat mengabaikan nilai potensial aplikasi ML dalam pertanian.
Kasus Penggunaan MR dan AI di Pertanian Cerdas
Campuran Realitas: Seperti yang telah kita bahas, aplikasi di pertanian memberikan petani kesempatan untuk mengamati kondisi tanaman menggunakan "helm" atau "kacamata" yang mendukung MR. Semua data umpan kamera akan diproses secara tepian atau dikirim ke cloud secara penuh Analisis ML skala.
Autonomous Tractors: Ini pertama kali muncul pada tahun 2012. Spesialis menambahkan navigasi radio, laser gyroscope, dan kecerdasan buatan ke sebuah traktor. Alhasil, traktor itu bisa mengikuti rute yang sebelumnya diikuti oleh seorang pengemudi. Tujuan utama kecerdasan buatan dalam pertanian adalah untuk melatih sistem untuk menjadi otonom.
Computer Vision: Dengan teknologi semacam ini, traktor atau peralatan pertanian pintar lainnya akan dilengkapi dengan kamera, GPS, dan konektivitas (mungkin seluler) yang mampu menangani throughput data umpan video, yang signifikan. Namun, pemrosesan tepi dapat memungkinkan beberapa deteksi objek pada traktor tanpa mengharuskan semua data dikirim ke cloud. Sistem visi komputer memungkinkan traktor menemukan jalan, mendeteksi rintangan, memanen jenis tanaman tertentu tetapi tidak yang lain, dll.
Irigasi Cerdas yang difungsikan oleh AI: Orang menggunakan irigasi untuk menyiram tanaman atau menyemprotkan bahan kimia, tetapi hari ini, sistem irigasi yang lebih modern dengan teknologi ML terintegrasi mampu membedakan gulma dari tanaman dan menyemprot yang pertama dengan herbisida. Itu berarti lebih sedikit herbisida diterapkan, dan, karenanya, menurunkan biaya dan makanan yang lebih aman.
Satelit dengan AI: Startup yang disebut Harvesting mampu menganalisis data satelit dan memprediksi hasil jagung melalui algoritma pembelajaran mesin eksklusif yang dapat mengidentifikasi kondisi umum pabrik.
Ketika masyarakat kita semakin dekat dan semakin dekat ke pertanian pintar, keuntungan dan manfaatnya secara teori tidak terbatas. Hasil aplikasi pertanian cerdas saat ini cukup baik. Namun, melalui kecerdasan buatan dan realitas campuran, kita bisa melangkah lebih jauh.