Τη λύση λοιπόν σε πολλά από αυτά τα προβλήματα έρχεται να δώσει η ψηφιοποίηση διαφόρων διαδικασιών με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει φέρει την επανάσταση και στον γεωργικό τομέα, διευκολύνοντας και ενισχύοντας το έργο των γεωργών.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε:

- Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στη γεωργία και ποια η σημασία της

- Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στη γεωργία

- Προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στη γεωργία

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη στη Γεωργία και Ποια η Σημασία της;

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) στη γεωργία αναφέρεται στην αξιοποίηση διαφόρων μεθόδων AI στον γεωργικό κλάδο, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους, μηχανική μάθηση και εργαλεία AI, για απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών από τα δεδομένα και αυτοματοποίηση χειρωνακτικών διαδικασιών.

Σύμφωνα με το Statista, η αξία της τεχνητής νοημοσύνης στην παγκόσμια αγορά γεωργίας εκτιμάται στα 1,7 δισεκατομμύρια δολάρια για το 2023 και προβλέπεται να αυξηθεί σε περίπου 4,7 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2028.

Με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί που δραστηριοποιούνται στον γεωργικό τομέα, μπορούν να πραγματοποιήσουν προγνωστικές αναλύσεις για τη ζήτηση της αγοράς, το πώς θα κυμανθούν οι τιμές και φυσικά να καθορίσουν πιο μεθοδικά και στρατηγικά τους βέλτιστους χρόνους σποράς και συγκομιδής.

Σαν αποτέλεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη στη γεωργία μπορεί να βοηθήσει στην ενίσχυση της παραγωγής και στην αύξηση της κερδοφορίας.

Μέσα από τη διερεύνηση της υγείας του εδάφους και την παρακολούθηση των καιρικών συνθηκών, οι αγρότες μπορούν να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις σε κάθε στάδιο της διαδικασίας καλλιέργειας.

Ακολούθως, ας δούμε με ποιους τρόπους χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στη γεωργία.

 Πώς Χρησιμοποιείται η Τεχνητή Νοημοσύνη στη Γεωργία;

Η τεχνητή νοημοσύνη συνδυαστικά με την ανάλυση μεγάλων δεδομένων παρέχει τη δυνατότητα στις αγροτικές επιχειρήσεις να λαμβάνουν συστάσεις με βάση δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, αυξάνοντας τη συνολική παραγωγικότητα.

Πάμε λοιπόν να δούμε με ποιους τρόπους μπορεί να εφαρμοστεί το AI στη γεωργία.

Χαρτογράφηση απόδοσης

Η χαρτογράφηση απόδοσης (yield mapping) χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για ανάλυση big data σε πραγματικό χρόνο, προκειμένου οι εταιρείες αγροτικής παραγωγής να κατανοούν και να προγραμματίζουν καλύτερα τις καλλιέργειές τους.

Τα δεδομένα μπορούν να συλλεχθούν από διάφορες πηγές όπως από μέσα από αισθητήρες και γεωργικά drones που λειτουργούν με IoT.

Με αυτό τον τρόπο μπορούν να πραγματοποιηθούν προβλέψεις με ακρίβεια για το πότε είναι η κατάλληλη περίοδος για κατανομή πόρων με μεγαλύτερο ποσοστό επιτυχίας και απόδοσης επένδυσης.

Ακόμη, μέσω της υπολογιστικής όρασης μπορεί να ανιχνευθεί η παρουσία παρασίτων στις καλλιέργειες και έτσι η εκάστοτε εταιρεία παραγωγής να είναι σε θέση να δράσει γρήγορα και να απομονώσει τις καλλιέργειες, αποτρέποντας την εξάπλωση ασθενειών.

Yield Estimation | Big Blue Data Academy & AgroApps

Ενίσχυση αυτοματοποιημένων συστημάτων άρδευσης

Ο ανθρώπινος παράγοντας ενέχει την πιθανότητα λάθους.

Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στον εντοπισμό κάποιας διαρροής στα συστήματα άρδευσης, χάρει στους αλγορίθμους οι οποίοι μέσα από την ανάλυση δεδομένων, μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα και ανωμαλίες.

Ακόμη, οι αλγόριθμοι AI σε συνδυασμό με αισθητήρες IoT, μπορούν να βελτιστοποιήσουν την αυτόνομη διαχείριση καλλιεργειών, εξοικονομώντας νερό και ενισχύοντας τη βιωσιμότητα.  

Διαλογή των προϊόντων της συγκομιδής

Οι διαδικασίες αξιολόγησης των προϊόντων συγκομιδής πραγματοποιούνται συνήθως χειροκίνητα με αποτέλεσμα να είναι χρονοβόρες.

Μέσω του AI, τα προϊόντα μπορούν να αξιολογηθούν και να ταξινομηθούν με μεγαλύτερη ακρίβεια, διαχωρίζοντας τα προϊόντα με κριτήρια όπως το σχήμα, το μέγεθος και το χρώμα.

Αφού λοιπόν είδαμε τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στο γεωργικό τομέα καθώς και τους τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιείται, ας δούμε ποιες είναι μερικές προκλήσεις που έχει δημιουργήσει η χρήση του AI στη γεωργία.

 Ποιες Προκλήσεις Έχει Φέρει η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Γεωργία;

Η έλλειψη εξοικείωσης και πρακτικών γνώσεων αναφορικά με τη τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει τους ανθρώπους και τις εταιρείες να είναι κάπως δύσπιστοι αρχικά, μιας και η γεωργία παραδοσιακά ταυτιζόταν με την χειρωνακτική εργασία αποκλειστικά.

Ακόμη, ένας άλλος προβληματισμός αφορά την ανάγκη για μια κοστοβόρα αρχική επένδυση σε λύσεις AI.

Παρότι αυτοί οι προβληματισμοί είναι λογικό να υπάρχουν, είναι εύλογο να πούμε πως η τεχνητή νοημοσύνη αν αξιοποιείται με ορθό τρόπο και με σεβασμό στους κανονισμούς, μόνο οφέλη μπορεί να έχει.

Έτσι, η έλλειψη ενδεχομένως πρακτικών γνώσεων πάνω στην τεχνητή νοημοσύνη είναι κάτι που μπορεί να καλλιεργηθεί μέσα από κατάλληλες εκπαιδεύσεις και επιχειρηματικά προγράμματα.

Επίσης, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι βεβαίως μια αυτόνομη τεχνολογία, αλλά λειτουργεί συμπληρωματικά ενισχύοντας τις υπάρχουσες γεωργικές πρακτικές και την κερδοφορία μακροπρόθεσμα.

 Με Λίγα Λόγια

Όπως είδαμε, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μεταμορφώσει πραγματικά τον αγροτικό τομέα. Ωστόσο, η πλήρης αξιοποίηση των δυνατοτήτων της απαιτεί εξειδικευμένους επαγγελματίες με γνώσεις στην επιστήμη των δεδομένων, οι οποίοι διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο. Αν σας ενδιαφέρει να γίνετε μέρος της "ψηφιακής" γεωργίας, τα μαθήματά μας στην επιστήμη των δεδομένων σας παρέχουν τις απαραίτητες γνώσεις και δεξιότητες για να ανταποκριθείτε στις προκλήσεις του μέλλοντος.