A tecnologia de IA capacita a mecanização agrícola (Parte 2)

Iii.Desafios enfrentados pela AI - Mecanização Agrícola Pobilizada

1. Desafios técnicos

Dificuldade em coleta e processamento de dados

Os dados de coleta e processamento são árduos. A diversidade e as características biológicas dos objetos de produção agrícola apresentam desafios à coleta de dados. Diferentes culturas variam significativamente em ambientes de crescimento (como diferenças no tipo de solo, intensidade da luz, altitude etc.) e características fisiológicas (resistência variável a pragas e doenças entre diferentes variedades, ciclos de crescimento etc.). Isso dificulta a obtenção de dados unificados, abrangentes e precisos. Por exemplo, a coleta de dados de umidade do solo em áreas montanhosas e montanhosas é desafiadora devido a terrenos complexos, o que impede a colocação de sensores e a transmissão de sinal. Além disso, o ambiente complexo e mutável das terras agrícolas, incluindo fatores climáticos (chuvas e inundações fortes podem danificar sensores, e ventos fortes podem afetar o monitoramento do UAV) e atividades de animais e plantas (os animais podem danificar equipamentos, e as ervas daninhas podem bloquear as culturas, afetando a precisão de coleta de imagens), pode interferir na coleta de dados. Em termos de processamento de dados, dado o grande volume e a complexidade dos dados agrícolas, são necessários requisitos de alta tecnologia para limpeza de dados, análise e estabelecimento de modelos de dados eficazes. Algoritmos avançados são necessários para lidar com uma grande quantidade de dados de diferentes fontes e com diferentes estruturas. Por exemplo, o processamento de dados de imagem requer algoritmos complexos, como redes neurais convolucionais em aprendizado profundo. No entanto, a operação desses algoritmos geralmente exige hardware alto (como recursos de computação de GPU), que a maioria das empresas agrícolas ou agricultores individuais não pode pagar.

Necessidade urgente de melhorar a precisão e adaptabilidade do algoritmo

Embora os algoritmos de IA possam ser aplicados à mecanização agrícola em alguns cenários, sua precisão ainda não atende totalmente aos requisitos. Por exemplo, na identificação de pragas e doenças, alguns sintomas semelhantes podem ser mal julgados. Alguns sintomas iniciais de pragas e doenças não são óbvios e, quando detectados, eles já podem ter causado danos irreparáveis ​​às culturas. Além disso, devido a diferenças regionais em ambientes geográficos, variedades de culturas e métodos de plantio na produção agrícola, a adaptabilidade dos algoritmos existentes em diferentes regiões é ruim. Um algoritmo treinado em uma área pode se tornar inaplicável em outra área devido a mudanças em fatores como fertilidade e clima do solo, necessitando de ajustes e otimizações para diferentes regiões. Isso requer coleta de dados contínuos e reciclagem de modelos, que é um processo complexo e caro.

2. Desafios financeiros e de custo

Altos custos de investimento em P&D

A tecnologia de IA é um campo de alta tecnologia, com enorme investimento em P&D. Por exemplo, o desenvolvimento de um robô de IA agrícola agrícola avançado requer apoio financeiro substancial, desde o design de hardware (compras e fabricação de sensores de alto desempenho, atuadores precisos, estruturas mecânicas estáveis, etc.) ao desenvolvimento de software (desenvolvimento de algoritmos, mineração de dados e aprendizagem, inteligente Design do sistema de controle, etc.). Para universidades ou instituições de pesquisa, elas precisam de uma grande quantidade de fundos de pesquisa científica do governo ou de outras organizações. Para as empresas, elas enfrentam riscos financeiros significativos. Se os resultados de P&D não tiverem valor de promoção de mercado ou o efeito do aplicativo for ruim, a empresa poderá sofrer perdas. Alguns começam - as empresas agrícolas de IA agrícolas, sem uma fonte estável de fundos, acham difícil sustentar o trabalho de P&D de alto custo por um longo tempo, resultando em progresso de pesquisa científica lenta ou mesmo falhada.

Altos custos de compra e manutenção de equipamentos

As máquinas agrícolas equipadas com tecnologia de IA são muito mais caras que as máquinas agrícolas tradicionais. Por exemplo, um trator inteligente com um sistema de navegação automático de alta precisão e funções complexas de reconhecimento de imagem é muito mais caro do que um trator tradicional. Para os operadores agrícolas compostos principalmente por agricultores individuais, o custo de compra é uma barreira difícil de atravessar. Além disso, esse equipamento possui uma estrutura complexa e alto conteúdo técnico. Uma vez que ele se depara, o custo de manutenção também é alto. A manutenção pode exigir técnicos profissionais e ferramentas especiais de testes e manutenção, que o pessoal comum de manutenção de máquinas agrícolas pode não ser capaz de lidar. Isso faz com que os agricultores hesitem em adotar a IA - maquinaria agrícola capacitada devido a preocupações com altos custos de uso, limitando assim a popularização e aplicação da tecnologia de IA na mecanização agrícola.

3. Dilemas de popularização e popularidade de talentos

Escassez de talentos profissionais

O campo da combinação da tecnologia de IA com a mecanização agrícola é um assunto interdisciplinar que requer talentos compostos proficientes tanto na tecnologia de IA quanto no conhecimento agrícola. Atualmente, há uma grave escassez de tais talentos. Por um lado, a maioria dos talentos treinados por universidades e outras instituições educacionais são talentos de tecnologia pura de IA ou profissionais agrícolas, sem um sistema curricular e um ambiente prático que combina os dois. Por outro lado, os empregos nesse campo são relativamente árduos, principalmente localizados em áreas ou campos rurais, que não são muito atraentes para os talentos. Por exemplo, um empresa de P&D de robôs agrícolas precisa de especialistas agrícolas para fornecer conhecimento agrícola, como ciclos de crescimento de culturas e especificações de operação de máquinas agrícolas, e engenheiros de IA para otimizar algoritmos e escrever programas para o robô, mas é difícil encontrar talentos que são proficientes em ambos os aspectos.

Dificuldade em popularizar o conhecimento entre os agricultores

Para os agricultores, os principais participantes da produção agrícola, a tecnologia de IA é uma tecnologia emergente relativamente avançada que é difícil de entender e dominar. Os agricultores geralmente têm um baixo nível educacional e capacidade limitada de aceitar novas tecnologias. Muitos agricultores nem sequer são proficientes em operações básicas de telefonia móvel e tecnologias da Internet, muito menos entender e aplicar a tecnologia de IA. Além disso, há uma falta de canais de treinamento eficazes e métodos para popularizar o conhecimento entre os agricultores. Por exemplo, alguns novos programas de treinamento em tecnologia para os agricultores são muito abstratos e carecem de explicações práticas baseadas em casos, ou os treinadores têm habilidades profissionais limitadas. Como resultado, os agricultores acham difícil dominar verdadeiramente o conhecimento de aplicação da tecnologia de IA em mecanização agrícola, dificultando a promoção do uso da tecnologia de IA na produção agrícola real.

4. Ambientes de aplicativos e desafios de segurança de dados

Ambiente agrícola complexo e mutável

O ambiente de produção agrícola é complexo, incluindo diversos terrenos (montanhas, planícies, colinas etc.) e condições climáticas (clima extremo como chuvas fortes, seca e ventos fortes), que afetam bastante a aplicação prática da tecnologia de IA. Por exemplo, em áreas montanhosas, o terreno ondulado pode bloquear sinais de satélite, afetando a precisão da navegação de máquinas agrícolas inteligentes; O clima severo pode interferir nas operações de coleta de dados dos UAVs. Além disso, diferentes cenários de culturas e produção agrícola têm requisitos distintos para dispositivos de IA. Por exemplo, um robô que colhe a IA usado em pomares precisa se adaptar a características como a altura da árvore e a distribuição de frutas, o que representa requisitos mais altos para a aplicabilidade e flexibilidade de dispositivos de hardware e algoritmos de software. A maioria das tecnologias tradicionais de IA é desenvolvida com base em ambientes ideais ou industriais. Em um ambiente agrícola complexo, são necessárias mais modificações de personalização e localização para o funcionamento normal.

Problemas de segurança de dados e proteção de privacidade

Durante o processo de mecanização agrícola, a tecnologia de IA precisa coletar e analisar uma grande quantidade de dados relacionados à produção agrícola, que envolvem informações confidenciais, como recursos terrestres de uma fazenda, variedades de culturas, planos de semeadura e colheita. Depois que os dados vazam, podem ser explorados maliciosamente por concorrentes ou representar uma ameaça à segurança agrícola nacional. Por exemplo, se o plano de plantio de um agricultor vazar, poderá ser manipulado pelos especuladores de mercado, causando flutuações anormais nos preços agrícolas do produto. Ao mesmo tempo, os métodos de armazenamento e compartilhamento de dados baseados em nuvem, dependentes da tecnologia de IA, também têm riscos de segurança, como ser vulnerável a ataques de hackers ou vazamentos internos. Garantir a segurança de dados e a proteção de privacidade é um dos desafios que devem ser enfrentados no processo de mecanização agrícola capacitada.

Autor: The Hanzhong Woodcutter

Fonte: Rede de notícias de máquinas agrícolas