Οι Βραζιλιάνοι ανέπτυξαν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης με το οποίο κατά τη διάρκεια της βιομηχανικής επεξεργασίας του βαμβακιού εντοπίζουν επιμολύνσεις (από πλαστικά κλπ.) και τις απομακρύνουν. Η επιμόλυνση είναι πολύ σημαντικό πρόβλημα στην κλωστοϋφαντουργία και η αντιμετώπιση της δίνει ένα πολύ σημαντικό πλεονέκτημα.
Η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τη βραζιλιάνικη παραγωγή και επεξεργασία καλλιεργειών. Τα έξυπνα συστήματα επιτρέπουν στους κτηνοτρόφους σιτηρών να προβλέψουν τη συγκομιδή, να καταπολεμήσουν τα παράσιτα και να βελτιστοποιήσουν την εφαρμογή αζώτου. Στην επεξεργασία βαμβακιού, η αυτοματοποιημένη τεχνολογία όρασης εντοπίζει τις προσμείξεις, αυξάνοντας την παραγωγικότητα κατά 30% και επιβάλλοντας τιμές ασφαλίστρων.
Η βραζιλιάνικη γεωργία γίνεται επίκεντρο μετασχηματισμού που καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη (AI). Στην καλλιέργεια σιτηρών, η τεχνολογία έχει χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη της παραγωγικότητας και τη βελτιστοποίηση της χρήσης των εισροών. Στην επεξεργασία βαμβακιού, η τεχνητή νοημοσύνη έχει προσφέρει οφέλη, ιδίως όσον αφορά τη μείωση των απωλειών.
Δεν λείπουν τα παραδείγματα της εφαρμογής της τεχνολογίας για την επίτευξη νέων ανταγωνιστικών πλεονεκτημάτων στη βραζιλιάνικη αγροτική επιχείρηση. Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει τα κύρια παραδείγματα παρακάτω.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη Μεταμορφώνει Τον Έλεγχο Των Πάγων Της Σόγιας
Μία από τις πιο σημαντικές προόδους είναι ο έλεγχος των παρασίτων. Έξυπνες παγίδες που χρησιμοποιούν αισθητήρες και κάμερες για τον εντοπισμό παρασίτων υιοθετούνται σε περισσότερα από 50.000 εκτάρια (χα) σόγιας σε γόπλα σόγιας στο Μάτο Γκρόσο και Μπαΐα. Αυτές οι συσκευές στέλνουν δεδομένα σε συστήματα που προσδιορίζουν τον τύπο και την ποσότητα των εντόμων που συλλαμβάνονται, καθώς και αναγνωρίζουν τα μοτίβα προσβολής με την πάροδο του χρόνου.
Καλλιέργεια σόγιας που επηρεάζεται από την Sp Spodoptera sp. Πάχος
Με βάση αυτές τις αναλύσεις, το σύστημα υποδεικνύει την ιδανική στιγμή για την εφαρμογή φυτοφαρμάκων και προειδοποιεί ακόμη και πότε μπορεί να αποφευχθεί η εφαρμογή. Ως αποτέλεσμα, ήταν δυνατή η μείωση της χρήσης εντομοκτόνων έναντι του επιβλαβούς οργανισμού Spodoper, το οποίο προκαλεί βλάβη στις καλλιέργειες σόγιας, κατά περισσότερο από 20%.
Πηγή: Conab
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης βοηθήσει τους αγρότες να προβλέψουν τις αποδόσεις των καλλιεργειών και την καλύτερη στιγμή για τη συγκομιδή. Στην καλλιέργεια σόγιας στο νότο, χρησιμοποιούνται μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που ονομάζονται νευρωνικά δίκτυα LSTM. Η LSTM μαθαίνει από δεδομένα από προηγούμενες συγκομιδές και στη συνέχεια χρησιμοποιεί δορυφορικές και μετεωρολογικές πληροφορίες για να κάνει προβλέψεις.
Αυτά τα μοντέλα μπορούν να εκτιμήσουν την απόδοση των καλλιεργειών με μικρό περιθώριο σφάλματος, μεταξύ 0,2 και 0,42 τόνων/χα. Είναι δυνατόν να γνωρίζουμε 30 έως 45 ημέρες εκ των προτέρων πώς θα είναι η συγκομιδή. Αυτή η ακρίβεια επιτρέπει στους παραγωγούς να σχεδιάσουν καλύτερα, προβλέποντας αποφάσεις σχετικά με την πώληση και τη μεταφορά της συγκομιδής. Αυτό φέρνει περισσότερη ασφάλεια και ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Συγκομίζοντας σόγια
Έξυπνοι αισθητήρες μείωσαν τα απόβλητα αζώτου στην παραγωγή καλαμποκιού
Στα χωράφια καλαμποκιού στις κύριες περιοχές παραγωγής, ο συνδυασμός των οπτικών αισθητήρων και της τεχνητής νοημοσύνης έχει κάνει την εφαρμογή του αζώτου, ενός απαραίτητου λιπάσματος, πιο ακριβή. Αυτό είναι σημαντικό, ιδίως αν ληφθεί υπόψη ότι οι διεθνείς τιμές των λιπασμάτων παραμένουν αυξημένες.
Πηγή: Παγκόσμια Τράπεζα
Οι αισθητήρες, εγκατεστημένοι σε γεωργικό εξοπλισμό όπως οι συγκομιδές, συλλαμβάνουν πληροφορίες από τα φυτά σε πραγματικό χρόνο, καταγράφοντας παραμέτρους όπως το χρώμα των φύλλων – ένας δείκτης της ποσότητας αζώτου που απορροφά το φυτό.
Αυτά τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία από αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης που ορίζουν την ιδανική δόση λιπασμάτων για κάθε περιοχή της καλλιέργειας. Ως εκ τούτου, παρατηρήθηκε βελτίωση άνω του 30% στην αποδοτικότητα της χρήσης αζώτου, εξασφαλίζοντας μεγαλύτερη αξιοποίηση της εισροής και καλύτερη απόδοση των καλλιεργειών.
Πηγή: Conab
Η Τεχνητή Νοημοσύνη Ανιχνεύει Μοτέρ Με 95% Ακρίβεια
Στην επεξεργασία βαμβακιού, τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης που βασίζονται στο YOLOv5 – έναν τύπο τεχνητής νοημοσύνης που είναι ικανός να διακρίνει αντικείμενα σε εικόνες και βίντεο σε πραγματικό χρόνο – επιτυγχάνουν ήδη έως και 95% ακρίβεια στον εντοπισμό μολυσματικών παραγόντων, όπως τα φύλλα και άλλες ακαθαρσίες.
Μπέιλ από βαμβάκι στο Μάτο Γκρόσο
Κατά τη διάρκεια αυτής της διαδικασίας, οι ίνες περνούν από κάμερες εγκατεστημένες στις γραμμές επεξεργασίας, οι οποίες καταγράφουν εικόνες με μεγάλη ταχύτητα. Αυτές οι εικόνες αποστέλλονται σε έναν υπολογιστή, όπου το μοντέλο αναλύει κάθε πλαίσιο και εντοπίζει αυτόματα τις ακαθαρσίες.
Με βάση αυτή την ανίχνευση, τα αυτοματοποιημένα συστήματα μπορούν να διαχωρίσουν καθαρό υλικό από μολυσμένο υλικό, εξασφαλίζοντας μεγαλύτερη καθαρότητα και ομοιομορφία του προϊόντος. Δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι οι βιομηχανίες που έχουν υιοθετήσει αυτό το είδος της ευφυούς διαλογής έχουν καταγράψει αυξήσεις έως και 30% στην παραγωγικότητα και μείωση των απωλειών.
