Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και τα οφέλη της στο χωράφι

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι η προσομοίωση της ανθρώπινης νοημοσύνης μέσω υπολογιστικών μηχανών. Η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς συμπεριλαμβανομένου και του αγροτικού. Οι πρακτικές της τεχνητής νοημοσύνης που εφαρμόζονται στο χωράφι αποδεικνύουν ότι συμβάλλουν σημαντικά στη βελτιστοποίηση των γεωργικών εργασιών και στην αύξηση της ποιότητας και της ποσότητας των παραγόμενων αγροτικών προϊόντων.

Κύριες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στη γεωργία

Η βασικότερη πρόκληση που έχει να αντιμετωπίσει καθημερινά η γεωργία είναι να διαχειριστεί αποτελεσματικά το φυσικό περιβάλλον ώστε να καλύπτονται οι βιολογικές απαιτήσεις των καλλιεργειών. Οι κύριοι παράγοντες που επηρεάζουν την απόδοση των καλλιεργειών είναι η παραγωγικότητα του εδάφους, η προσβασιμότητα στο νερό, το κλίμα και τα παράσιτα ή οι ασθένειες. Αυτούς τους ανομοιογενείς μεταξύ τους παράγοντες προσπαθούν οι ερευνητές να διαχειριστούν μέσω της τεχνητής νοημοσύνης ώστε να βελτιώσουν τη διαχείριση και να αυξήσουν την παραγωγικότητα του αγροτικού τομέα εξοικονομώντας χρήματα και φυσικούς πόρους. 

Οι  κύριες γεωργικές πρακτικές όπου εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη είναι:

• Διαχείριση καλλιεργειών

Ορθολογική χρήση των εισροών (π.χ. φυτοπροστατευτικά προϊόντα) στη γεωργική εκμετάλλευση.

• Διαχείριση νερού

Βελτιστοποίηση του προγράμματος άρδευσης στη γεωργική εκμετάλλευση ώστε να εξασφαλίζεται η ευρωστία και η υψηλή παραγωγικότητα των καλλιεργειών, ενώ ταυτόχρονα θα επιτυγχάνεται και εξοικονόμηση πολύτιμου αρδευτικού νερού.

• Διαχείριση εδάφους

Στοχευμένες εφαρμογές με βάση τις ιδιαίτερες ανάγκες του εδάφους ανάλογα με την τοποθεσία και τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά που το χαρακτηρίζουν όπως για παράδειγμα η περιεκτικότητά του σε οργανική ουσία. 

• Λίπανση

Εφαρμογή των αγροχημικών σε μη ορθολογικές αναλογίες προκαλεί περιβαλλοντική και οικονομική ανησυχία για τους αγρότες, μειώνοντας τη βιωσιμότητα της εκμετάλλευσης. 

• Πρόβλεψη απόδοσης των καλλιεργειών

Αποτελεί ένα σημαντικό ζήτημα για την αποτελεσματική και βιώσιμη χρήση των πόρων όπως τα λιπάσματα. Επιπλέον, η συγκεκριμένη εφαρμογή μπορεί να βοηθήσει στον καλύτερο σχεδιασμό του πλάνου της καλλιέργειας ώστε να επιτυγχάνεται πάντα η μέγιστη δυνατή αποδοτικότητα και κερδοφορία της εκμετάλλευσης.

• Ταξινόμηση καλλιεργειών

Σχετίζεται με το ποιες καλλιέργειες είναι κατάλληλες να καλλιεργηθούν ανάλογα με τις εδαφοκλιματικές και οικονομικές συνθήκες και μπορεί να συνδυάσει την επεξεργασία εικόνας και τη μηχανική μάθηση (deep learning).

• Πρόβλεψη προσβολής από ασθένειες και διαχείριση παρασίτων

Αποτελεί καίριο σημείο που καθορίζει τη βιωσιμότητα μιας αγροτικής εκμετάλλευσης καθώς, επηρεάζει σημαντικά την απόδοση και την ποιότητα των καλλιεργειών. Επομένως, η επιτυχημένη διαχείρισή τους μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την παραγωγικότητα της εκμετάλλευσης και να αυξήσει την κερδοφορία.

Παρακολούθηση της πιθανότητας εμφάνισης συμπτωμάτων προσβολής από εχθρούς και ασθένειες

Τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης στον γεωργικό κλάδο

Οι τεχνολογίες IoT (Διαδίκτυο των πραγμάτων), big data και cloud computing χρησιμεύουν ως ένα εργαλείο υποστήριξης και αποτελούν απαραίτητη προϋπόθεση για την εφαρμογή συγκεκριμένων τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης, όπως η μηχανική όραση, η ρομποτική, η μηχανική μάθηση, η εικονική πραγματικότητα (AR & VR) κ.λπ.

Οι κύριες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που εφαρμόζονται είναι οι εξής:

• Ρομποτική και αυτοματισμός των αγροτικών εργασιών

Χρήση μηχανημάτων, λογισμικού υπολογιστών και άλλων τεχνολογιών για την εκτέλεση εργασιών που υποκαθιστούν ή αναπαράγουν τις ανθρώπινες ενέργειες, με απώτερο στόχο τη μείωση της ανάγκης της ανθρώπινης παρουσίας στην εκμετάλλευση.

• Μη επανδρωμένα εναέρια αεροσκάφη (drones)

Γνωστά και ως drones αποτελούν αεροσκάφοι χωρίς κάποιον πιλότο που ελέγχονται ασύρματα από απόσταση.

• Μηχανική μάθηση (machine learning)

Είναι ένα σύστημα που μπορεί αυτόνομα να τροποποιήσει τη συμπεριφορά του με βάση τη “δική του εμπειρία” με την εφαρμογή διαφορετικών αλγορίθμων, που χρησιμοποιούνται για την ακρίβεια της πρόβλεψης και αξιολόγησης της απόδοσης.

• Νευρωνικά δίκτυα (Artificial neural network)

Είναι υπολογιστικά συστήματα εμπνευσμένα από τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου, τα οποία μπορούν να μαθαίνουν συνεχώς νέα πράγματα και να προσαρμόζονται σε νέες συνθήκες και περιβάλλοντα.

• Βαθιά μάθηση (Deep learning)

Βασίζεται σε ένα σύνολο πολύπλοκων αλγορίθμων που σχετίζονται με τον κλάδο της μηχανικής μάθησης, το machine learning και λειτουργούν με το να βρίσκουν μοτίβα από εικόνες με σκοπό την ακριβή αναγνώριση αντικειμένων ή την κατηγοριοποίηση τους σε κλάσεις και κατηγορίες.

• Γενετικός αλγόριθμος (Genetic algorithm)

Είναι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται ευρέως σε εφαρμογές μηχανικής μάθησης που εμπνέονται από τις διαδικασίες της βιολογικής εξέλιξης για την επίλυση προβλημάτων και τη μοντελοποίηση εξελικτικών συστημάτων.

• Μηχανική όραση (Computer Vision)

Αφορά περιπτώσεις που για την επίλυση προβλημάτων χρειάζεται να αξιοποιηθούν μέσα όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η παρακολούθηση κίνησης και η αναγνώριση διαφόρων ενεργειών. Για αυτούς τους σκοπούς, η μηχανική όραση αξιοποιεί μεθόδους που σχετίζονται με την απόκτηση, την ανάλυση και την αυτόματη εξαγωγή συμπερασμάτων μέσω χρήσης εικόνων.

Διαχωρισμός προσβολών από την τούτα (πράσινα κελιά) σε σχέση με προβολές από λιριόμυζα (μωβ κελιά) με τη χρήση μηχανικής όρασης. 

• Ψηφιακά αντίγραφα (digital twins)

Πρακτικά, ένα ψηφιακό αντίγραφο συνιστά μια πιστή αναπαράσταση ενός πραγματικού αντικειμένου ή οργανισμού σε ψηφιακή μορφή. Γενικά, χρησιμοποιούνται για την απομακρυσμένη διαχείριση του πραγματικού αντικειμένου. Για παράδειγμα, το ψηφιακό αντίγραφο μιας αγελάδας μπορεί να ειδοποιεί τον κτηνοτρόφο σε περίπτωση που υπάρχει κίνδυνος προσβολής του ζώου από κάποια ασθένεια ώστε να μπορεί να λάβει τα απαραίτητα μέτρα εγκαίρως βελτιστοποιώντας την παραγωγικότητα και την αποδοτικότητα.

• Internet of things (IoT)

Η εφαρμογή των IoT συστημάτων βοηθούν στην παρακολούθηση των καλλιεργειών χρησιμοποιώντας αισθητήρες και αυτοματοποιώντας διάφορες καλλιεργητικές εργασίες όπως η άρδευση. Με τα συστήματα αυτά οι παραγωγοί μπορούν εύκολα να παρακολουθούν τις συνθήκες του αγρού σε πραγματικό χρόνο οπουδήποτε και αν βρίσκονται.

• Cloud computing

Το cloud computing χρησιμοποιείται συχνά για τη συλλογή, ανάλυση και αποθήκευση δεδομένων στις γεωργικές εκμεταλλεύσεις. Οι ασύρματοι αισθητήρες που συνδέονται με το cloud συλλέγουν δεδομένα από το χωράφι, τα οποία στη συνέχεια αναλύονται από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης σε πραγματικό χρόνο ώστε οι αγρότες να μπορούν να έχουν καθαρή εικόνα για την κατάσταση υγείας της καλλιέργειάς τους και του περιβάλλοντος (μετεωρολογικά, εδαφολογικά δεδομένα κ.λπ.). Μέσω των αισθητήρων μπορεί να γίνεται παρακολούθηση της υγρασίας, του pH, της θρεπτικής κατάστασης, της θερμοκρασίας του εδάφους κ.λπ..

• Big Data

Τα Big Data αναφέρονται στη συλλογή μεγάλου όγκου δεδομένων τα οποία είναι πολύπλοκα και μη επεξεργασμένα. Τα δεδομένα αυτά συλλέγονται από διάφορες πηγές (αισθητήρες, μετεωρολογικοί σταθμοί, γεωργικά μηχανήματα). Λόγω της πολυπλοκότητας, τα “μεγάλα δεδομένα” δεν μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία από απλές εφαρμογές επεξεργασίας και διαχείρισης δεδομένων και απαιτούν προηγμένα εργαλεία που μπορούν να τα αναλύσουν και να τα επεξεργαστούν.

Πηγή εικόνων: edenlibrary.ai