ახლა, როდესაც მსოფლიო ნელ-ნელა გაიხსნა Covid-19 ჩაკეტვისგან, ჩვენ ჯერ კიდევ არ ვიცით მისი პოტენციური გრძელვადიანი გავლენა.თუმცა, ერთი რამ შეიძლება სამუდამოდ შეიცვალოს: კომპანიების მოქმედების წესი, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება ტექნოლოგიას.სოფლის მეურნეობის ინდუსტრიამ დაიკავა თავი უნიკალურ მდგომარეობაში, რათა მოახდინოს რევოლუცია მისი ფუნქციონირების გზაზე ახალი და არსებული ტექნოლოგიებით.
COVID-19 პანდემია აჩქარებს ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიის მიღებას
მანამდე, ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების გამოყენება სოფლის მეურნეობაში უკვე მზარდი იყო და Covid-19-ის პანდემიამ მხოლოდ დააჩქარა ეს ზრდა.დრონების მაგალითად, ვერტიკალური აპლიკაციები სასოფლო-სამეურნეო დრონების სფეროში 2018 წლიდან 2019 წლამდე გაიზარდა 32%-ით. გარდა 2020 წლის დასაწყისში არეულობისა, მაგრამ მარტის შუა რიცხვებიდან ჩვენ რეალურად ვნახეთ 33%-იანი ზრდა სასოფლო-სამეურნეო დრონების გამოყენებაში. მარტო აშშ-ში.
სოფლის მეურნეობის პროფესიონალები სწრაფად მიხვდნენ, რომ დრონის მონაცემების გადაწყვეტილებებში ინვესტირებას მაინც შეეძლო ღირებული სამუშაოს შესრულება, როგორიცაა საველე გამოკვლევები და შორიდან დათესვა, და ამავდროულად იცავდა ადამიანებს.სოფლის მეურნეობის ავტომატიზაციის ეს ზრდა გააგრძელებს ინდუსტრიის ინოვაციებს პოსტCOVID-19 ეპოქაში და პოტენციურად გააუმჯობესებს მეურნეობის პროცესებს.
ჭკვიანი დარგვა, დრონების და სასოფლო-სამეურნეო ტექნიკის ინტეგრაცია
ერთ-ერთი სასოფლო-სამეურნეო აქტივობა, რომელიც შესაძლოა განვითარდეს, არის მეურნეობის პროცესი.ამჟამად, დრონის პროგრამულ უზრუნველყოფას შეუძლია ავტომატურად დაიწყოს მცენარეების დათვლა მიწიდან გაჩენისთანავე, რათა გაზომოს საჭიროა თუ არა ამ ტერიტორიაზე ხელახალი დარგვა.მაგალითად, DroneDeploy-ის ხელოვნური ინტელექტის დათვლის ხელსაწყოს შეუძლია ავტომატურად დათვალოს ხილის ხეები და ასევე დაგვეხმაროს იმის გაგებაში, თუ რომელი თესლები უკეთესად მოქმედებენ სხვადასხვა ტიპის ნიადაგში, მდებარეობაში, კლიმატში და სხვა.
დრონის პროგრამული უზრუნველყოფა ასევე სულ უფრო და უფრო ინტეგრირდება აღჭურვილობის მართვის ინსტრუმენტებში, რათა არა მხოლოდ აღმოაჩინოს მოსავლის დაბალი სიმკვრივის ადგილები, არამედ შეიტანოს მონაცემები პლანტატორებისთვის ხელახლა დარგვისთვის.ხელოვნური ინტელექტის ამ ავტომატიზაციამ ასევე შეიძლება გასცეს რეკომენდაციები, თუ რომელი თესლი და მოსავალი უნდა დარგოს.
ბოლო 10-20 წლის მონაცემების საფუძველზე, სოფლის მეურნეობის პროფესიონალებს შეუძლიათ განსაზღვრონ, რომელი ჯიშები იმოქმედებენ საუკეთესოდ პროგნოზირებულ კლიმატურ პირობებში.მაგალითად, ფერმერთა ბიზნეს ქსელი ამჟამად აწვდის მსგავს სერვისებს მონაცემთა პოპულარული წყაროების მეშვეობით, ხოლო AI-ს აქვს უნარი უფრო ჭკვიანურად და ზუსტად მოახდინოს აგრონომიული რჩევების ანალიზი, პროგნოზირება და მიწოდება.
ხელახლა წარმოსახული მოსავლის სეზონები
მეორეც, მოსავლის სეზონი მთლიანობაში გახდება უფრო ეფექტური და მდგრადი.ამჟამად, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს, როგორიცაა სენსორები და აგრომეტეოროლოგიური სადგურები, შეუძლიათ გამოავლინონ აზოტის დონე, ტენიანობის პრობლემები, სარეველები და კონკრეტული მავნებლები და დაავადებები კვლევის ველებში.მაგალითისთვის ავიღოთ Blue River Technology, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს და კამერებს მფრქვეველზე, რათა აღმოაჩინოს და მიზანმიმართოს პესტიციდები სარეველების მოსაშორებლად.
მაგალითისთვის ავიღოთ Blue River Technology, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს და კამერებს მფრქვეველზე, რათა აღმოაჩინოს და დაამიზნოს პესტიციდები სარეველების მოსაშორებლად.დრონებთან ერთად, მას შეუძლია ეფექტურად დაეხმაროს ამ სასოფლო-სამეურნეო მიწებზე არსებული პრობლემების გამოვლენასა და მონიტორინგს, შემდეგ კი ავტომატურად გაააქტიუროს შესაბამისი გადაწყვეტილებები.
მაგალითად, დრონის რუკების შედგენას შეუძლია აზოტის დეფიციტის გამოვლენა და შემდეგ შეატყობინოს სასუქის მანქანებს, რომ იმუშაონ დანიშნულ ადგილებში;ანალოგიურად, დრონებს შეუძლიათ აგრეთვე აღმოაჩინონ წყლის უკმარისობა ან სარეველების პრობლემები და მიაწოდონ ინფორმაცია რუქის შესახებ AI-ს, ასე რომ მხოლოდ კონკრეტული მინდვრები ირწყვება ან უბრალოდ მიმართული შესხურება ჰერბიციდი სარეველებზე.
მინდვრის მოსავალი შეიძლება უკეთესი იყოს
დაბოლოს, ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით, მოსავლის აღებას აქვს პოტენციალი უკეთესი გახდეს, რადგან მინდვრების მოსავლის თანმიმდევრობა დამოკიდებულია იმაზე, თუ რომელ მინდვრებს ექნებათ პირველი მოსავალი მომწიფებული და მშრალი.მაგალითად, სიმინდის მოსავალს, როგორც წესი, სჭირდება ტენიანობის დონე 24-33%, მაქსიმუმ 40%.ვინც არ გაყვითლებულა ან მოყავისფროა, მოსავლის აღების შემდეგ მექანიკურად უნდა გაშრეს.დრონებს შეუძლიათ დაეხმარონ მევენახეებს იმის განსაზღვრაში, თუ რომელ მინდვრებს აქვთ ოპტიმალურად გამხმარი სიმინდი და განსაზღვრონ, სად უნდა მიიღონ პირველი მოსავალი.
გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის შერწყმა სხვადასხვა ცვლადებთან, მოდელირებასთან და თესლის გენეტიკასთან ერთად ასევე შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს, თუ რომელი ჯიშის თესლის მოსავალი იქნება პირველი, რაც შეიძლება აღმოფხვრას ყველა ვარაუდი დარგვის პროცესში და მწარმოებლებს საშუალებას მისცემს მოსავლის უფრო ეფექტურად აღება.
სოფლის მეურნეობის მომავალი პოსტკორონავირუსის ეპოქაში
COVID-19-ის პანდემიამ უდავოდ გამოწვევები მოუტანა სოფლის მეურნეობას, მაგრამ ასევე მოუტანა მრავალი შესაძლებლობა.
ერთხელ ბილ გეითსმა თქვა: ”ჩვენ ყოველთვის ვაფასებთ ცვლილებას მომდევნო ორი წლის განმავლობაში და ვაფასებთ ცვლილებას მომდევნო ათი წლის განმავლობაში”.მიუხედავად იმისა, რომ ცვლილებები, რომელსაც ჩვენ ვიწინასწარმეტყველებთ, შეიძლება მაშინვე არ მოხდეს, მომდევნო ათეულ წელიწადში დიდი შესაძლებლობები არსებობს.ჩვენ დავინახავთ, რომ დრონები და ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენებენ სოფლის მეურნეობაში ისე, როგორსაც ვერც კი წარმოვიდგენთ.
2021 წელს ეს ცვლილება უკვე ხდება.ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება შექმნას პოსტ-COVID მეურნეობის სამყარო, რომელიც უფრო ეფექტური, ნაკლებად ფუჭად და ჭკვიანია, ვიდრე ადრე.
