banner

Meniny

pocasie16

                   3 dni  10 dní

 

vub_092018

AIUmelá inteligencia prichádza aj do poľnohospodárstva

AGROBIZNIS

Informácie znamenajú znalosti. Potrebujeme však i efektívne nástroje k tomu,

 

aby sme sa v kvante dát dokázali vyznať a využiť v náš prospech. To by malo byť úlohou umelej inteligencie, ktorá si postupne dláždi cestu i do agrosektora.

Čo sa týka poľnohospodárstva, aktuálne vo svete badať tri základné oblasti, kde sa umelá inteligencia začína uplatňovať vo väčšom merítku: Poľnohospodárske roboty, monitoring rastlín a pôdy a prognostická analytika.

 

Poľnohospodárske roboty

Prvou oblasťou sú poľnohospodárske roboty. Firmy vytvárajú a programujú autonómne roboty, aby tieto mohli s čo najväčšou presnosťou a efektivitou vykonávať ľudské práce ako napríklad zber plodín a to pri väčšom výkone a tempe ako to dokáže ľudská pracovná sila. Roboty majú budúcnosť v poľnohospodárstve predovšetkým z dôvodu, že pracovných síl v odvetví z roka na rok ubúda. V živočíšnej výrobe je čoraz väčší problém nájsť zamestnanca, čo pociťujú i slovenskí poľnohospodári. To isté platí i pre špeciálnu rastlinnú výrobu, pre ktorú je navyše špecifická sezónnosť prác, čo znamená, že pracovníka na trvalý pracovný pomer nemusí byť pre zamestnávateľa ľahké efektívne vyťažiť počas celeho roka. Dobrým príkladom môže byť zber jahôd. V USA údajne nedostatok sezónnych pracovníkov vedie ku každoročným stratám tržieb v tomto odvetví v miliónoch USD. I preto firma Harvest CROO Robotics vyvinula robota, ktorý dokáže za deň zozbierať úrodu takmer zo 4 ha jahodoviska a nahradiť tak prácu až 30 ľudí. Toto je len jedna z ukážok ako môže umelá inteligencia v podobe robotiky pomôcť odvetviu.

Monitoring rastlín a pôdy

Druhou oblasťou, kde sa začína umelá inteligencia uplatňovať čoraz častejšie, je monitoring rastlín a pôdy. Úlohou vývojárov v tomto prípade je priniesť počítačovú víziu a samotne sa učiace algoritmy na spracovanie dát zachytených dronmi či technológiami na báze softvéru určených na monitoring zdravia rastlín a pôdy. Umelá inteligencia v tomto prípade vystupuje ako hlavný nástroj pre triedenie dát a vyvodzovanie záverov na základe vopred zadefinovaných algoritmov. Príkladom môže byť nemecký start-up PEAT, ktorý vytvoril samoučenlivú aplikáciu Plantix, ktorá identifikuje potenciálne defekty a deficiencie živín v pôde.

Prognostická analytika

Tretia oblasť, kde si začína nachádzať umelá inteligencia svoje miesto v agrosektore, je prediktívna analytika. V tomto prípade sú vyvíjané strojovo sa učiace modely k tomu, aby sledovali a prognózovali rôzne environmentálne dopady na úrodu plodín, napríklad dopady klimatických zmien. Príkladom môže byť americký program aWhere, ktorý využíva strojom učiace sa algoritmy prepojené so satelitmi na predikciu počasia, analýzu udržateľnosti plodín a vyhodnocovanie fariem na prítomnosť chorôb a škodcov.

Snímka: internet

Ceny na burze MATIF sú v EUR/t a ceny na burze CBoT v UScent/bušel

ucb_300x300

banner-lemken-0518

banner-pottinger

 

Ponuka našej vydavateľskej skupiny

 

chov pole mechanizacia

sady vinoteka agromagazin