A tecnologia de IA capacita a mecanização agrícola (Parte 3)

Ⅳ. Tendências de desenvolvimento da tecnologia de IA em mecanização agrícola no futuro

1. Melhoria contínua no nível de inteligência

Integração de tecnologias abrangentes de detecção: futuros equipamentos de mecanização agrícola integrarão mais tipos de tecnologias de sensor para alcançar todas - percepção redonda e multi -nível do ambiente de terras agrícolas e crescimento de culturas. Além dos sensores existentes, como temperatura, umidade e sensores de luz, os sensores hiperespectrais serão introduzidos para analisar a composição dos nutrientes da colheita e infecções iniciais de pragas e doenças do estágio; Os biossensores podem detectar a atividade dos microorganismos no solo. A integração e mineração de dados de vários sensores podem entender com mais precisão as mudanças de estado durante o crescimento da colheita, fornecendo dados mais abundantes e abrangentes para o sistema de IA para tomar decisões mais precisas. Por exemplo, combinando imagens hiperespectrais com a medição de características eletrofisiológicas da planta, pode ser feito um julgamento precoce e preciso do estresse da seca e a absorção de nutrientes, e as contramedidas oportunas podem ser tomadas para melhorar o rendimento e a qualidade das culturas.

O aprendizado de reforço profundo facilita uma melhor decisão - tomada: com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de reforço profundo na tecnologia de IA, o sistema de tomada de decisão na mecanização agrícola será otimizado. Por exemplo, nas operações de irrigação, o sistema de IA baseado em algoritmos de aprendizado de reforço profundo aprende continuamente as estratégias ideais de irrigação para diferentes culturas em diferentes estágios de crescimento, sob diferentes condições do solo e ambientes climáticos, de modo a obter decisões de irrigação mais precisas e evitar desperdícios de desperdício de desperdício de desperdício de recursos hídricos. Em termos de escolha de produtos agrícolas, o sistema pode julgar de forma abrangente o tempo de escolha mais preciso e a ordem de escolha de prioridade com base em vários fatores, como maturidade da colheita e valor de mercado, maximizando os benefícios da produção agrícola. Esse algoritmo de aprendizado de reforço profundo também pode fazer com que as máquinas agrícolas funcionem de maneira mais inteligente em coordenação, como uma equipe inteligente, ajustando dinamicamente os métodos e caminhos de trabalho de acordo com fatores como suas posições e estados de trabalho e melhorando a eficiência geral das operações de terras agrícolas.

2. Desenvolvimento diversificado e em grande escala de robôs agrícolas

Desenvolvimento de funções diversificadas: Os tipos de futuros robôs agrícolas serão mais abundantes. Além dos robôs existentes, robôs de proteção de plantas e robôs para escolher, robôs como robôs precisos de fertilização e robôs de detecção de sementes de culturas também serão desenvolvidos. Os robôs precisos de fertilização podem calcular e aplicar com precisão uma certa quantidade de fertilizante de acordo com fatores como a fertilidade do solo e os requisitos de nutrientes da colheita, alcançando mais manejo científico da fertilização e melhorando a utilização de fertilizantes. Os robôs de detecção de sementes de colheita podem detectar indicadores de maneira rápida e não destrutiva, como taxa de germinação de sementes, saúde e pureza para garantir a qualidade das sementes para a semeadura. Para os ciclos de crescimento e características de diferentes culturas, os robôs agrícolas também terão desenvolvimento de funções mais diversificado e detalhado. Por exemplo, haverá robôs especiais de poda de videira para cultivo de uva e robôs refinados para cobertura para o cultivo de algodão.

Promoção e aplicação em grande escala: com a maturidade da tecnologia e a redução dos custos, os robôs agrícolas serão aplicados mais amplamente e massivamente na produção agrícola. Eles se moverão gradualmente de campos experimentais em pequena escala e parques de demonstração agrícola modernos para as grandes terras agrícolas da área de agricultores comuns. Isso reduzirá bastante a intensidade do trabalho dos agricultores e resolverá o atual problema da escassez de mão -de -obra rural. Além disso, no processo de aplicação em grande escala, robôs agrícolas e outras máquinas e equipamentos agrícolas alcançarão uma interconexão e interoperabilidade mais extensas, construindo uma rede inteligente de produção agrícola. Por exemplo, vários robôs agrícolas podem colaborar para concluir todas as operações de processo de semeadura, irrigação, capina e colheita em uma grande escala de terras agrícolas. Os robôs podem compartilhar informações como o progresso da operação e as condições de crescimento da colheita em tempo real, tornando a gerência mais eficiente e a produção mais lucrativa.

3 Integração profunda com outras tecnologias emergentes

Desenvolvimento colaborativo da IA ​​e da Internet das Coisas (IoT): a integração da tecnologia de IA e IoT estará mais próxima. Na futura mecanização agrícola, os dispositivos baseados em IoT fornecerão uma fonte de dados mais estável e extensa para a IA. A conexão abrangente de equipamentos de máquinas agrícolas, instalações agrícolas e o ambiente de terras agrícolas pela tecnologia da IoT permite que a IA obtenha dados maciços em tempo real para análise e decisão. Por exemplo, a rede de sensores de IoT conecta todos os equipamentos de irrigação, dispositivos de fertilização e máquinas agrícolas. A IA usa os dados enviados por esses dispositivos para otimizar todo o processo de produção agrícola e obter um trabalho colaborativo mais razoável entre os dispositivos IoT. Ao mesmo tempo, a tecnologia de IA pode dotar a IoT com inteligência, permitindo que os dispositivos de IoT tenham a capacidade de julgamento inteligente e decisão autônoma - tomada. Essa sinergia tornará a produção agrícola mais automatizada, inteligente e eficiente.

Inovação através da combinação de IA com biotecnologia e nanotecnologia: a combinação de IA e biotecnologia tocará mais potencial de produção agrícola. Por exemplo, analisando dados de genes biológicos através da IA, o processo de criação de excelentes variedades de culturas pode ser acelerado. A tecnologia de IA é usada para simular o movimento e a interação das biomoléculas para desenvolver novos pesticidas e fertilizantes biológicos. A combinação de IA e nanotecnologia também trará novas inovações à mecanização agrícola. A combinação de nanossensores e tecnologia de IA pode monitorar e analisar mais informações de nível micro -nível na produção agrícola (como o impacto da estrutura de partículas do solo em nanoescala nas raízes da colheita e alterações na estrutura molecular das membranas celulares das culturas). Novos materiais desenvolvidos pela nanotecnologia (como nano -revestimentos para melhorar a resistência à corrosão e as propriedades de limpeza de equipamentos de máquinas agrícolas) podem melhorar o desempenho dos equipamentos de mecanização agrícola, enquanto a tecnologia de IA executa a integração de dados, o controle otimizado e outras tarefas nessas tarefas nessas Inovações tecnológicas, promovendo conjuntamente o progresso tecnológico da mecanização agrícola.

V. Experiências de países em capacitar a mecanização agrícola com a tecnologia de IA

1. Experiências dos Estados Unidos em mecanização agrícola habilitada para IA

A aplicação de profundidade da tecnologia GPS no gerenciamento de máquinas agrícolas: as fazendas americanas geralmente são grandes - escalas com um alto nível de mecanização. O GPS é amplamente aplicado ao gerenciamento de máquinas agrícolas. Os mapas de GPs e terrenos geográficos são instalados em máquinas agrícolas, permitindo todas as informações de atividade das máquinas agrícolas durante operações de campo (como rotas mecânicas, tempo de operação, procedimentos de lavoura, variedades de culturas, identificação e carregamento de materiais de produção e reposição de combustível mecânico) a serem gravado com precisão digitalmente.

Dessa forma, os produtores agrícolas podem se conectar a equipamentos de máquinas agrícolas através de um computador para obter monitoramento e gerenciamento abrangentes da produção agrícola. Por exemplo, os produtores agrícolas podem organizar com precisão a aplicação de pesticidas e fertilizantes em diferentes parcelas e para diferentes culturas em diferentes ciclos de produção, de acordo com os registros de GPS e as informações do mapa, evitando os problemas de omissão ou fertilização repetida e aplicação de pesticidas. Além disso, a faixa de uso de máquinas agrícolas pode ser bloqueada de acordo com sinais de GPS e cercas eletrônicas para garantir que as máquinas agrícolas possam operar apenas na área especificada, percebendo a função anti -roubo das máquinas agrícolas.

Colaboração entre tecnologia de sensoriamento remoto e sistemas inteligentes de máquinas: os Estados Unidos usam a tecnologia de sensoriamento remoto para obter uma grande quantidade de informações sobre as colheitas de terras agrícolas, como estágios de crescimento de culturas, estado nutricional, níveis de saúde e estados físicos como luz, temperatura, umidade , ar, teor de umidade do solo e nutrientes. E essas informações são transmitidas ao sistema inteligente de máquinas.

O sistema de máquinas inteligente analisa esses dados com a ajuda da inteligência artificial e formula medidas de gerenciamento de produção para obter controle inteligente do crescimento das culturas. Tome o Monsanto como exemplo. Eles usam satélites de sensoriamento remoto e tecnologia de varredura fotoelétrica de UAV para obter regularmente imagens infravermelhas de terras cultivadas e enviar essas imagens para o sistema inteligente de controle de crescimento, realizando assim o gerenciamento científico e o controle dos vínculos de produção, como semeadura de culturas, fertilização, irrigação e pulverização. Ao melhorar o rendimento e a qualidade das culturas, é alcançado um equilíbrio entre a utilização eficaz de recursos e a proteção do ambiente ecológico.

2.

Máquinas inteligentes e estratégia de integração de informações modernas: tendo em vista a situação atual da escassez de recursos em seu próprio país, o Japão lançou uma estratégia secundária de tecnologia de geração de máquinas inteligentes + informações modernas. Eles transformam o conhecimento e a experiência do plantio em modelos digitais e gerenciam a produção agrícola através da Internet das Coisas e Máquinas com inteligência artificial. Por exemplo, quando as culturas são afetadas por pragas e doenças, as máquinas agrícolas com sensores inteligentes e funções de análise de IA podem coletar rapidamente informações de crescimento das culturas e compará -las com os dados de crescimento de culturas saudáveis ​​no modelo digital para detectar prontamente problemas de doença e tomar prevenção correspondente e medidas de controle.

Em termos da plataforma de otimização de culturas digitais, o Japão fez medidas inovadoras. Os agricultores podem ver a situação real do tempo dos estágios de crescimento das culturas, riscos de doenças e ervas daninhas nessa plataforma e também ver a situação futura simulada e obter sugestões de medição de gerenciamento fornecidas pela inteligência artificial. Nesse processo, combinando navegação por GPS, sistemas de informações geográficas e sensores, a plataforma está conectada a UAVs, tratores e robôs com câmeras e sensores. Esses robôs ou máquinas inteligentes podem realizar tarefas pesadas ou perigosas, como pulverização de pesticidas, colheita e descarregamento, e podem melhorar continuamente os métodos de gerenciamento de produção agrícola com base nos big data coletados pelos sensores e no aprendizado de máquina de máquinas inteligentes para obter alta qualidade agrícola de qualidade aumento da produção.

Vi. Várias sugestões para promover a tecnologia de IA para capacitar a mecanização agrícola

1. Aumente o investimento em pesquisa e desenvolvimento de tecnologia e inovação

Pesquisa e desenvolvimento colaborativos de tecnologias multi -campo: a aplicação da tecnologia de IA em mecanização agrícola requer o desenvolvimento colaborativo de tecnologias em vários campos. O governo e as empresas devem aumentar a intensidade do investimento em pesquisa e desenvolvimento em tecnologia de sensores, tecnologia de visão computacional, algoritmos de aprendizado de máquina, etc. Por exemplo, na pesquisa e desenvolvimento da tecnologia de sensores, desenvolver solo mais preciso, durável e de baixo custo Sensores de umidade, sensores de monitoramento do estado de crescimento das culturas, etc. Esses sensores podem fornecer fontes de dados mais precisas para algoritmos de IA, assim como os olhos do sistema de IA, fornecendo suporte para a operação precisa de equipamentos de máquinas agrícolas.

Incentive as instituições e empresas de pesquisa a cooperar em projetos de pesquisa e desenvolvimento de robôs agrícolas, máquinas agrícolas inteligentes, etc. Por exemplo, os cursos de ciência da computação e engenharia mecânica em universidades podem cooperar com as empresas agrícolas de fabricação de máquinas agrícolas a desenvolver conjuntos agrícolas, adequados para diferentes ambientes e diferentes ambientes e necessidades de culturas. Os pesquisadores da universidade podem fornecer algoritmos e tecnologias de controle inteligentes, enquanto as empresas são responsáveis ​​por aspectos como o design da estrutura mecânica e a otimização de processos de fabricação, criando conjuntamente equipamentos inovadores de máquinas agrícolas.

Pesquisa e desenvolvimento destinados a necessidades agrícolas especiais: como a produção agrícola tem suas particularidades, incluindo a complexidade do crescimento das culturas e a diversidade de ambientes de terras agrícolas, é necessária pesquisa e desenvolvimento técnico especiais para essas necessidades especiais. Por exemplo, ao desenvolver robôs inteligentes para diferentes colheitas, características como sensibilidade, forma e identificação de maturidade das culturas precisam ser consideradas. Para o desenvolvimento de robôs para frutas relativamente delicadas, como os morangos, é necessário evitar danos às frutas durante o processo de seleção o máximo possível.

Na pesquisa e desenvolvimento de equipamentos de máquinas agrícolas para terras agrícolas em terrenos complexos, como campos de terraços nas áreas montanhosas do sul, desenvolvem equipamentos de máquinas agrícolas pequenas, leves e flexíveis. Essas máquinas agrícolas devem ser capazes de atender às necessidades de operação de terrenos pequenos e irregulares. No processo de pesquisa e desenvolvimento, o design do sistema de energia, o mecanismo de caminhada e os componentes de operação precisa ser considerado de forma abrangente para garantir que a maquinaria agrícola possa se mover livremente e completar operações como semeadura, fertilização e colheita em terrenos complexos.

2. Melhore a transformação inteligente e a atualização de máquinas agrícolas

Transformação inteligente de hardware de equipamentos de máquinas agrícolas: para equipamentos de máquinas agrícolas existentes, seu hardware pode ser transformado e atualizado de forma inteligente. Por exemplo, instale sistemas de navegação inteligentes e kits de sensores em equipamentos tradicionais de máquinas agrícolas, como tratores e colheitadeiras. O sistema de navegação inteligente pode permitir que as máquinas agrícolas obtenham navegação automática, viajam e opere de acordo com rotas predefinidas e melhorar a precisão e a eficiência da operação. O kit de sensores pode monitorar o status de trabalho e os parâmetros de operação de equipamentos de máquinas agrícolas, como velocidade do motor, temperatura do óleo, profundidade de operação etc. Esses dados podem ser transmitidos ao sistema de controle da maquinaria agrícola ou de uma plataforma de monitoramento remoto, ativando os operadores ou os gerentes para entender o status de operação da maquinaria agrícola em tempo real e descobrir e lidar com falhas potenciais em tempo hábil.

Em termos dos principais componentes das máquinas agrícolas, como a atualização inteligente do motor, a tecnologia inteligente de injeção de combustível e a tecnologia de falhas de falhas do motor podem ser adotadas. A tecnologia inteligente de injeção de combustível pode ajustar automaticamente o volume de injeção de combustível de acordo com a carga de operação e as condições ambientais da maquinaria agrícola, melhorar a utilização de combustível e reduzir o consumo de combustível e a poluição ambiental. A tecnologia de auto -diagnóstico de falha do motor pode monitorar vários parâmetros operacionais do mecanismo em tempo real. Depois que uma situação anormal é detectada, ela pode localizar rapidamente a causa da falha e lembrar ao operador a realização de manutenção, reduzindo o tempo de inatividade das máquinas agrícolas devido a falhas.

3. Atualização inteligente de software de equipamentos de máquinas agrícolas

A atualização inteligente do software de equipamentos de máquinas agrícolas é igualmente importante. Desenvolva o software de sistema de controle inteligente adequado para equipamentos de máquinas agrícolas e otimize o processo de operação de máquinas agrícolas por meio de algoritmos de software. Por exemplo, na atualização do software de semeadores, os algoritmos para ajustar automaticamente parâmetros de operação, como taxa de semeadura, espaçamento semeada e profundidade de semeadura de acordo com os tipos de culturas, condições do solo e requisitos de semeadura. Esses algoritmos são estabelecidos com base em uma grande quantidade de dados experimentais e experiência em especialistas agrícolas e são continuamente otimizados e aprimorados por meio de coleta e análise de dados.

Use o aprendizado de máquina e os algoritmos de inteligência artificial para analisar e extrair os dados de operação histórica das máquinas agrícolas, de modo a prever e otimizar o arranjo de futuras tarefas de operação. Por exemplo, de acordo com os tempos de semeadura e colheita dos anos anteriores, bem como dados como leis de mudança climática e condições de umidade do solo, prevêem os melhores tempos de semeadura e colheita para o próximo ciclo e organizam os planos de agendamento e operação de máquinas agrícolas com antecedência antecipadamente Para obter o gerenciamento científico da produção agrícola, melhore a eficiência da utilização das máquinas agrícolas e aumente os benefícios da produção agrícola.

4. Fortalecer a construção de recursos de dados agrícolas

Melhoria da rede de coleta de dados: a criação de uma rede completa de coleta de dados agrícolas é a base. Implante amplamente vários sensores em terras agrícolas, incluindo sensores de solo, sensores meteorológicos, sensores de crescimento de culturas etc. Por exemplo, os sensores de fertilidade do solo podem ser uniformemente definidos em uma fazenda de grande escala, de acordo com uma certa densidade e layout para garantir a aquisição de abrangente e abrangente e Informações precisas dos dados de fertilidade do solo.

Use UAVs, sensoriamento remoto de satélite e outros meios para coletar dados macro - de terras agrícolas. Os UAVs podem realizar regularmente inspeções aéreas das terras agrícolas para obter dados de imagem de crescimento de culturas; O sensoriamento remoto de satélite pode cobrir uma área maior e obter informações como o índice de vegetação e o tipo de terras agrícolas do uso da terra. Essa coleta de dados significa se complementar e pode fornecer suporte a todos os dados redondos para a produção agrícola.

Construção da plataforma de gerenciamento e compartilhamento de dados: liderada pelas associações do governo ou do setor, estabeleça uma plataforma unificada de gerenciamento e compartilhamento de dados agrícolas. Essa plataforma é responsável pelo gerenciamento, armazenamento e backup centralizado de vários dados agrícolas coletados para garantir a segurança e a integridade dos dados. Por exemplo, use a tecnologia de computação em nuvem para criar um grande centro de armazenamento de dados de capacidade para facilitar a consulta de dados, a recuperação e a análise.

Em termos de compartilhamento de dados, formule regras e mecanismos razoáveis ​​de compartilhamento de dados para diferentes entidades de produção agrícola (como agricultores, empresas de máquinas agrícolas, instituições de pesquisa agrícola, etc.). Permitir que os dados agrícolas circulem e sejam compartilhados entre várias entidades em premissas legais e compatíveis. Por exemplo, as empresas de máquinas agrícolas podem desenvolver equipamentos de máquinas agrícolas inteligentes mais adequadas, de acordo com os dados de terras agrícolas e as condições de plantio de culturas fornecidas pelos agricultores; As instituições de pesquisa agrícola podem usar os dados compartilhados para experimentos de pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias e variedades agrícolas.

5. Cultive uma equipe de talentos profissionais

Otimização de configurações profissionais relevantes e programas de treinamento em universidades: em termos de ensino superior, universidades agrícolas e universidades de ciências e engenharia devem atribuir mais importância ao cenário de cursos e à construção de sistemas curriculares relacionados à aplicação da tecnologia de IA na mecanização agrícola. Por exemplo, adicione cursos relevantes, como tecnologia de IA, tecnologia de sensores e design inteligente de máquinas agrícolas em cursos de engenharia agrícola. No ensino do currículo, preste atenção à combinação de teoria e prática e aumenta os vínculos de ensino, como análise de casos reais e operações experimentais.

As universidades podem cooperar com empresas de máquinas agrícolas e instituições de pesquisa para estabelecer bases de estágio ou programas de treinamento conjunto. Por exemplo, os alunos podem interpor nas linhas de produção de empresas de máquinas agrícolas para entender o processo de transformação de fabricação e inteligência de equipamentos de máquinas agrícolas; Participe de projetos de inovação relevantes das instituições de pesquisa para dominar profundamente os métodos de pesquisa de aplicativos da tecnologia de IA em mecanização agrícola e melhorar a capacidade prática de operação e a capacidade de resolução de problemas dos alunos.

Treinamento técnico e atualização de conhecimento para pessoal em exercício: Conduzir tecnologia regular de IA e treinamento de operação de máquinas agrícolas inteligente para profissionais agrícolas existentes (incluindo operadores de máquinas agrícolas, técnicos agrícolas, etc.). Esses treinamentos podem ser realizados em uma combinação de métodos online e offline. Por exemplo, os recursos de aprendizado on -line podem ser fornecidos através de plataformas de cursos on -line, e os operadores de máquinas agrícolas podem estudar independentemente de acordo com seus próprios acordos de tempo; Os treinamentos offline e centralizados podem ser organizados e os especialistas podem fornecer orientação e operações face a face para aprofundar a capacidade de compreensão e aplicação dos profissionais de novas tecnologias.

Forneça mecanismos de incentivo para incentivar os profissionais agrícolas a atualizar continuamente seus conhecimentos e melhorar suas habilidades. Por exemplo, estabeleça subsídios de habilidades profissionais e forneça certos subsídios econômicos àqueles que passam na avaliação de novas tecnologias relevantes; Estabelecer um canal de promoção de habilidades profissionais, vincular recursos técnicos e níveis de conhecimento com tratamento salarial, promoção de carreira etc. e estimular o entusiasmo da aprendizagem dos profissionais agrícolas.

Autor: The Hanzhong Woodcutter

Fonte: Rede de notícias de máquinas agrícolas