Согласно прогнозу численности населения мира ООН-2022, население Индии может достичь 166,8 крор к 2050 году. И с этим растет спрос на продовольствие и рабочие места. Традиционные методы ведения сельского хозяйства были недостаточны для достижения этих целей. В результате были разработаны новые автоматизированные процессы. Сельское хозяйство изменилось благодаря искусственному интеллекту. Искусственный интеллект имеет потенциал для решения проблем, с которыми сталкиваются фермеры, таких как изменение климата, заражение вредителями и сорняками, которые снижают урожайность. Эта технология предназначена для защиты урожайности от различных факторов, таких как изменение климата, рост населения, проблемы с рабочей силой и проблемы продовольственной безопасности. ИИ используется в таких приложениях, как прогнозирование погоды и автоматическая настройка машин для идентификации болезней или вредителей. Используя датчики и другие устройства, встроенные в роботов и дроны, искусственный интеллект может использоваться в сельском хозяйстве для орошения, прополки, опрыскивания и т.д. Эти технологии позволят сократить расход воды на орошение, потребление пестицидов, точное применение гербицидов, поддерживать плодородие почвы и помогать в эффективном земледелии. Использование рабочей силы, тем самым увеличивая производительность и улучшая качество. Основная цель этой работы - проанализировать преимущества и недостатки искусственного интеллекта в сельском хозяйстве и возможность его внедрения в Индии.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ПРОИЗВОДСТВО ПРОДОВОЛЬСТВИЯ, СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Sunil Meghwanshi*1
1 Maharana Pratap University Of Agriculture And Technology, Udaipur, India
According to the United Nations World Population Forecast-2022, India's population may reach 166.8 crores by 2050. And with this the demand for food and work is also increasing. The traditional practices of farmers were not sufficient to meet these objectives. As a result, new automated processes were developed. Agriculture has changed as a result of artificial intelligence. Artificial intelligence has the potential to solve challenges faced by farmers such as climate change, pest and weed infestations that reduce yields. This technology is designed to protect crop yields from various factors such as climate change, population growth, labor issues and food security concerns. AI is being used in applications such as weather forecasting and automatic machine adjustment for disease or pest identification. By using sensors and other devices incorporated in robots and drones, artificial intelligence can be used in agriculture for irrigation, weeding, spraying, etc. These technologies will reduce irrigation water, pesticide consumption, precise application of herbicides, maintain soil fertility and help in efficient farming. Utilization of manpower, thereby increasing productivity and improving quality. The main objective of this work is to analyze the advantages and disadvantages of artificial intelligence in agriculture and the opportunity to implement it in India.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE, FOOD PRODUCTION, AGRICULTURAL PROBLEMS, AGRICULTURAL DIGITALIZATION
К 1960-м годам ИИ уже был разработан в информатике. Джон Маккарти, часто называемый «основателем» этой области, впервые определил искусственный интеллект в 1956 году как «науку и технику создания интеллектуальных машин». В 1983 году исследователи написали о первом использовании компьютеров в сельском хозяйстве. Это ознаменовало начало искусственного интеллекта в этой области. История замены людей машинами в сельском хозяйстве восходит к 1794 году, когда Эли Уитт изобрел хлопкоочистительную машину, которая использовалась для извлечения семян из хлопковых волокон. Это произвело крупную революцию в хлопковой промышленности, увеличив скорость удаления семян из хлопковых волокон. Машина могла удалять семена из 50 фунтов хлопковых семян за один день. В XX веке компьютеры представили машины с искусственным интеллектом в сельскохозяйственном секторе.
В настоящее время в этой области было проведено много исследований, чтобы выяснить, где можно применить искусственный интеллект для улучшения сельского хозяйства. Многие страны внедрили его и увидели лучшие результаты. Сельское хозяйство изменилось благодаря искусственному интеллекту. Искусственный интеллект имеет потенциал для решения проблем, с которыми сталкиваются фермеры, такие как изменение климата, заражение вредителями и сорняками, которые снижают урожайность. Эта технология предназначена для защиты урожайности от различных факторов, таких как изменение климата, рост населения, проблемы с рабочей силой и проблемы продовольственной безопасности. Эти технологии позволят сократить расход воды на орошение, потребление пестицидов, точное применение гербицидов, поддерживать плодородие почвы и помогать в эффективном земледелии. ИИ используется в таких приложениях, как прогнозирование погоды и автоматическая настройка машин для идентификации болезней или вредителей. Мониторинг урожая, орошение и борьба с вредителями с использованием датчиков и роботов могут помочь сэкономить ресурсы, повысить эффективность, а также улучшить производительность и качество. ИИ стал важным инструментом в решении сельскохозяйственных проблем и помощи экспертам по всему миру в поиске лучших решений. Использование рабочей силы, тем самым увеличивая производительность и улучшая качество.
Искусственный узкий интеллект (ИУИ): Также известный как слабый ИИ, включает применение ИИ только к конкретным задачам. Например: Алекса, Сири, София, Самоуправляемые автомобили.
Искусственный общий интеллект (ИОИ): Также известный как сильный ИИ, включает машины, которые обладают способностью выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек. Например: Роботы в сельском хозяйстве.
Искусственный сверхинтеллект (ИСИ): Это термин, относящийся к тому времени, когда возможности компьютеров превзойдут человеческие.
В сельском хозяйстве искусственный интеллект может использоваться многими способами, такими как прогнозирование погоды, управление водными ресурсами, борьба с сорняками, улучшение роста сельскохозяйственных культур, обнаружение болезней и вредителей, обеспечение питательными веществами и опрыскивание удобрениями. Агроботы или роботы с ИИ были разработаны для работы как современные комбайны, увеличивать урожайность и работать быстрее, чем человеческий труд. Искусственный интеллект становится все более популярным в Индии. Многие регионы приняли эту систему, привлекая молодежь и поощряя интерес к сельскому хозяйству и фермерству.
Датчики - это устройства, которые обнаруживают или измеряют физические свойства, такие как температура, свет, давление или движение, а затем преобразуют их в сигналы, которые могут быть интерпретированы другими устройствами или системами. Они играют важную роль во многих приложениях, включая потребительскую электронику, автомобильные системы, промышленную автоматизацию, здравоохранение и мониторинг окружающей среды. Таким образом, датчики используются в области сельского хозяйства для улучшения работы тракторов и другого оборудования. Они также используются на климатологическом уровне, с метеостанциями, расположенными на сельскохозяйственных участках, и почвенными датчиками, которые показывают показатели плодородия почвы, такие как влажность.
Спутниковые снимки захватываются с помощью камер, установленных на спутниках, вращающихся вокруг Земли, обеспечивая вид с высоты птичьего полета на большие площади. Аэрофотоснимки, с другой стороны, делаются с самолетов, дронов или воздушных шаров и предлагают более детальную перспективу меньших площадей. Оба типа изображений используются для различных целей, включая картографирование, городское планирование, мониторинг окружающей среды, сельское хозяйство, реагирование на стихийные бедствия и наблюдение.
Сельскохозяйственные роботы, также известные как агроботы, - это автоматизированные машины, предназначенные для выполнения различных задач в сельском хозяйстве. Эти задачи включают посадку, полив, прополку, сбор урожая и мониторинг здоровья сельскохозяйственных культур. Они направлены на повышение эффективности, снижение затрат на рабочую силу и оптимизацию использования ресурсов в фермерских операциях. Примеры включают автономные тракторы, дроны для мониторинга урожая, роботизированные комбайны и роботизированные прополочные машины.
Управление почвой и ИИ могут пересекаться различными способами, в основном через анализ данных и точное земледелие. ИИ может помочь анализировать данные о почве для оптимизации управления питательными веществами, прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, обнаружения эрозии почвы и рекомендации персонализированных обработок для конкретных условий почвы. Дроны или датчики с ИИ могут собирать данные в реальном времени для мониторинга здоровья почвы, уровня влажности и содержания питательных веществ, позволяя фермерам принимать обоснованные решения и минимизировать воздействие на окружающую среду.
Прогнозирование погоды с использованием искусственного интеллекта включает использование алгоритмов машинного обучения для анализа огромных объемов данных о погоде и генерации точных прогнозов. Модели ИИ могут обрабатывать данные со спутников, метеостанций, радиолокационных систем и других источников, чтобы понять закономерности и корреляции в погодных условиях. Эти модели могут включать различные факторы, такие как атмосферное давление, температура, влажность, скорость ветра и исторические данные о погоде, чтобы предсказать будущие погодные условия.
Кумар и Ашок разработали автоматического робота для посева семян, который состоит из одной роботизированной руки, которая сеет семена из контейнера для семян. Используя умно построенный механический механизм, эта технология полностью автоматизирует процедуру посева семян. Этот робот экономит время и деньги, уменьшая усилия и общую стоимость посева семян.
Цель состоит в том, чтобы использовать технологии, включая искусственный интеллект, для оптимизации использования воды в сельскохозяйственном секторе. Важно, чтобы мы построили систему орошения, которая гарантирует правильное использование водных ресурсов, поскольку 85 процентов пресной воды используется в сельскохозяйственных операциях по всему миру. Почва должна поддерживаться влажной для роста растений, и это орошение. Низкая урожайность сельскохозяйственных культур является прямым результатом неэффективных систем орошения, которые также могут способствовать расточительству водных ресурсов и выщелачиванию химических веществ в почву.
Управление сорняками обычно относится к стратегиям и практикам, используемым для контроля и сокращения роста и воздействия нежелательных растений, часто называемых сорняками, в сельскохозяйственных районах. Сорняки являются одной из основных вещей, которые снижают ожидаемую прибыль фермера. Следовательно, лабораторно испытанные гербициды с ИИ для определения правильной дозы распыления и правильного распыления в желаемой области, снижая расходы и шансы повреждения урожая.
Производство сельскохозяйственных культур относится к процессу выращивания сельскохозяйственных культур для сельскохозяйственных целей, особенно для потребления человеком, корма для животных или промышленного использования. Проблемы, такие как непредсказуемое изменение климата, быстро растущее население и бедность, подтолкнули к принятию искусственного интеллекта для обеспечения устойчивого сельского хозяйства.
Управление вредителями и болезнями в сельском хозяйстве включает различные стратегии, такие как культурные практики, биологический контроль, химический контроль и интегрированные подходы к управлению вредителями. Из-за этого искусственный интеллект используется для идентификации сельскохозяйственных болезней и предоставления рекомендаций по лечению. Традиционные фермеры полагались на свой опыт для борьбы с болезнями растений и вредителями. Бизнесы теперь используют ИТ-системы для всего, от борьбы с вредителями до анализа болезней и рекомендаций по контролю.
Точное земледелие, также известное как прецизионное сельское хозяйство, - это фермерский подход, который использует технологии для оптимизации урожайности и эффективности сельскохозяйственных культур. Он включает использование спутниковых изображений, GPS, датчиков, дронов и других передовых инструментов для мониторинга и управления сельскохозяйственными культурами, почвой и условиями окружающей среды с точностью.
Сбор урожая обычно относится к процессу сбора созревших сельскохозяйственных культур с полей. К сожалению, часто фрукты/урожай повреждаются в процессе. В контексте ИИ для сбора урожая сельскохозяйственных культур и фруктов это обычно включает использование робототехники, компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения для автоматизации процесса идентификации и сбора созревших сельскохозяйственных культур или фруктов с полей или садов.
Будущие перспективы искусственного интеллекта в сельском хозяйстве обширны и многообещающи. Некоторые потенциальные области применения включают точное земледелие, мониторинг и управление сельскохозяйственными культурами, обнаружение вредителей и болезней, автономную технику, прогнозную аналитику для прогнозирования погоды и урожайности, и оптимизацию использования ресурсов, таких как вода и удобрения. ИИ может повысить эффективность, производительность и устойчивость в сельском хозяйстве, приводя к улучшению урожайности сельскохозяйственных культур, сокращению расточительства ресурсов и лучшему принятию решений для фермеров.
Проблемы ИИ в сельском хозяйстве охватывают такие вопросы, как качество и доступность данных, адаптируемость к разнообразным средам, интерпретируемость и доверие, связь и инфраструктура, стоимость, доступность, этические и социальные последствия, и нормативные рамки, требующие совместных усилий для эффективного решения и широкого внедрения. Решение этих проблем потребует сотрудничества между исследователями, политиками, фермерами и разработчиками технологий, чтобы обеспечить положительный вклад ИИ в устойчивость и устойчивость сельскохозяйственных систем.
Вывод о роли искусственного интеллекта в сельском хозяйстве заключается в том, что он предлагает огромный потенциал для революции в отрасли путем повышения эффективности, производительности и устойчивости. Технологии на основе ИИ, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и прогнозная аналитика, могут оптимизировать различные аспекты земледелия, включая мониторинг сельскохозяйственных культур, обнаружение болезней, точное земледелие и прогнозирование урожайности. Однако успешная реализация требует решения проблем, таких как проблемы конфиденциальности данных, доступ к технологиям, и обеспечение того, чтобы решения ИИ были адаптированы к местным условиям. В целом, ИИ обещает преобразовать сельское хозяйство и решить глобальные проблемы продовольственной безопасности в ближайшие годы.