A tecnologia de IA capacita a mecanização agrícola (Parte 1)

A tecnologia de IA desencadeia a transformação da indústria, abrindo vasto espaço para o desenvolvimento de máquinas agrícolas

Por um lado, o empoderamento da IA ​​promoverá a melhoria do gerenciamento de máquinas agrícolas e o aumento da segurança operacional. Por outro lado, fornecerá novas oportunidades de emprego e dará origem a várias novas ocupações. Já estamos a caminho da IA ​​- mecanização agrícola capacitada. É necessário melhorar o sistema de suporte de políticas que se concentra em destacar as aplicações de produtos e incentivar o desenvolvimento inteligente, construir um sistema conjunto de pesquisa e desenvolvimento liderado por aplicativos corporativos e promovido pela integração da indústria, academia, pesquisa e aplicação, crie um legal e ambiente de desenvolvimento padronizado baseado na padronização e cultivar uma equipe de talentos que entendem a tecnologia, podem gerenciar e são bons em operações práticas.

I. Status da aplicação da tecnologia de IA em mecanização agrícola

A importância da mecanização agrícola na sociedade moderna é evidente. Pode melhorar a eficiência da produção, reduzir os custos de mão -de -obra e aumentar os benefícios econômicos da agricultura. A integração da tecnologia de IA com ela multiplicará a eficiência do aplicativo e a qualidade das máquinas agrícolas, dotando máquinas agrícolas com as funções de aprendizado e tornando -a tão inteligente quanto um especialista.

O aprendizado de máquina facilita o processamento de dados agrícolas
A tecnologia de aprendizado de máquina desempenha um papel crucial na análise de dados agrícolas. Pode ajudar os agricultores a coletar e analisar dados como umidade e temperatura do solo, fornecendo uma decisão - tomando base para o plantio científico. Por exemplo, através da análise de uma grande quantidade de dados de umidade do solo, o aprendizado de máquina pode determinar com precisão quando as culturas precisam de irrigação. Ao mesmo tempo, na análise da qualidade do produto agrícola, ele pode identificar automaticamente problemas como doenças, pragas e conteúdo de petróleo, garantindo a segurança alimentar. Também pode prever o crescimento das culturas, ajudando os agricultores a formular planos de plantio razoáveis, reduzir o desperdício de recursos e é aplicado em campos de gestão agrícola, como irrigação inteligente e fertilização de precisão, melhorando a eficiência geral da produção. Os recursos de mineração e análise de dados da tecnologia de aprendizado de máquina na agricultura fornecem suporte ao gerenciamento científico e preciso da agricultura.

Aprendizado profundo para identificação e monitoramento de culturas
A tecnologia de aprendizado profundo pode identificar com precisão diferentes tipos de culturas, treinando modelos, melhorando a precisão da classificação. Os agricultores podem usar algoritmos de aprendizado profundo para analisar o status de crescimento das culturas em tempo real e obter sugestões oportunas de plantar. Na identificação de pragas e doenças, o aprendizado profundo desempenha um papel insubstituível, sendo capaz de julgar com rapidez e precisão a ocorrência de pragas e doenças e ajudar os agricultores a lidar com problemas em tempo hábil, evitando a propagação de pragas e doenças. Além disso, a tecnologia profunda - aprendizado também pode prever o rendimento de culturas, fornecendo uma base científica para a tomada de decisão - como planejamento de terras agrícolas, seleção de variedades e suprimento de mercado, tornando o plantio agrícola mais racional e lucrativo.

O valor da visão computacional na navegação e operação de máquinas agrícolas
A tecnologia de visão computacional simula a função dos olhos humanos para obter navegação inteligente das máquinas agrícolas. Essa tecnologia melhorou bastante a precisão e eficiência das operações de máquinas agrícolas, tornando mais precisas as operações das máquinas agrícolas nos campos. Por exemplo, ele pode manter um espaçamento razoável da linha durante o arado. Durante a operação de máquinas agrícolas, a tecnologia de visão computacional possui aplicações em muitos cenários práticos, como monitoramento das terras agrícolas, identificação do status de crescimento da colheita e identificação de pragas e doenças, fornecendo dados precisos para a produção agrícola, permitindo problemas no processo de produção agrícola a ser descoberto e resolvido em tempo hábil. Além disso, quando os robôs agrícolas estão operando, a tecnologia de visão computacional os ajuda a alcançar a colheita automática e a inspeção da qualidade das culturas, promovendo bastante o processo de automação da produção agrícola e o nível de controle da qualidade do produto agrícola.

Serviços de processamento de linguagem natural e informações agrícolas
A tecnologia de processamento de linguagem natural tem um bom desempenho na análise dos dados de texto relacionados à Agricultural - sendo capaz de extrair automaticamente os principais pontos de conhecimento, melhorando assim a eficiência da recuperação do conhecimento agrícola. A pergunta do conhecimento agrícola - o sistema de resposta com base no PNL pode entender e analisar as necessidades de consulta dos usuários e fornecer rapidamente respostas precisas e práticas de conhecimento agrícola. Essa tecnologia também é usada para construir um gráfico de conhecimento agrícola, integrando informações agrícolas dispersas, fornecendo decisão - fazendo suporte e serviços de informação personalizados para os agricultores e aprimorando a eficiência dos agricultores na obtenção e uso de vários tipos de informações no processo de produção e operação agrícolas .

A tecnologia da Internet das Coisas integra a inteligência de máquinas agrícolas
A Tecnologia da Internet das Coisas instala sensores em máquinas e equipamentos agrícolas para obter uma transmissão real de informações agrícolas, melhorando a precisão e a natureza científica das atividades de produção agrícola. Depois de ser combinado com máquinas e equipamentos agrícolas, ele pode coletar uma grande quantidade de informações intimamente relacionadas à produção agrícola, como solo, temperatura e ar, criando assim um ambiente ideal para o crescimento das culturas. Por exemplo, monitorando informações como temperatura e umidade do solo através da tecnologia da Internet das Coisas, o controle inteligente do sistema de irrigação pode ser realizado para garantir um bom ambiente para o crescimento das culturas. A Internet das Coisas também pode alcançar o gerenciamento automatizado de equipamentos de mecanização agrícola em operações como semeadura, fertilização, irrigação e pulverização, tornando as operações de produção agrícola mais eficientes e precisas. Além disso, apóia a rastreabilidade dos produtos agrícolas, registrando informações sobre a produção, processamento e transporte de produtos agrícolas, melhorando a confiança dos consumidores na qualidade e segurança dos produtos agrícolas, aumentando o valor de mercado dos produtos agrícolas e, por sua vez, promovendo a promoção do Processo de produção agrícola mais padronizado.

Algoritmos de inteligência artificial otimizam a decisão agrícola - tomada
Um papel importante dos algoritmos de inteligência artificial é integrar uma grande quantidade de dados agrícolas e dados meteorológicos. Através da poderosa integração e análise de profundidade de dados maciços, fornece aos agricultores sugestões científicas sobre o plantio e a colheita, evitando o impacto das condições climáticas adversas e faltando as melhores estações agrícolas na produção. Por exemplo, de acordo com mudanças na precipitação, temperatura e outros dados meteorológicos, combinados com os requisitos do ciclo de crescimento das culturas, os tempos de semeadura e colheita são razoavelmente organizados. Também pode fornecer aos agricultores as melhores sugestões de combinação de culturas, melhorando a eficiência da produção das terras agrícolas. Ao considerar as características de crescimento de diferentes culturas, demanda do mercado e efeitos complementares, a estrutura de plantio das terras agrícolas é otimizada para alcançar o benefício máximo da produção agrícola.

Ii. Como a tecnologia de IA melhora a eficiência da mecanização agrícola

Melhorando a eficiência do gerenciamento de terras agrícolas

Coleta e análise de dados precisos. Com vários dispositivos avançados (como sensores, drones, satélites, etc.), a tecnologia de IA pode coletar uma grande quantidade de informações relacionadas às terras agrícolas, incluindo condições do solo (fertilidade, nutrientes, umidade, textura etc.), informações de crescimento da colheita ( Altura da planta, área foliar, status de pragas e doenças, etc.) e dados climáticos (temperatura, umidade, luz, precipitação etc.). Por exemplo, a tecnologia de detecção remota - sensor de satélite pode obter informações sobre vegetação de área grande - as terras agrícolas, os drones podem realizar coleta de imagens de alta resolução para áreas específicas, e os sensores podem monitorar a umidade e a temperatura do solo em tempo real. Esses dados são analisados ​​e processados ​​pela Machine - Aprendizagem e Algoritmos de Aprendizagem da Tecnologia da IA, permitindo o domínio preciso da situação geral das terras agrícolas. Por exemplo, a distribuição da fertilidade do solo pode ser determinada com precisão, de modo a planejar um plano de fertilização mais científico. Diferentes áreas de fertilidade podem ser tratadas de maneira diferente, evitando a fertilização ou a fertilização insuficiente e a melhoria da eficiência da fertilização, aumentando assim a eficiência do gerenciamento das terras agrícolas.

Alcançar a decisão de operação automatizada - tomando
Na gestão das terras agrícolas, a tecnologia de IA pode tomar automaticamente decisões de operação com base nos dados coletados. Tomando a irrigação como exemplo, quando o sensor de umidade do solo detecta que a umidade do solo é menor que a umidade adequada necessária para o crescimento das culturas, o sistema inteligente baseado em IA pode iniciar imediatamente o equipamento de irrigação e calcular com precisão a quantidade de irrigação e a duração de acordo com os fatores como tipo de cultura, estágio de crescimento e tipo de solo, alcançando a irrigação precisa. Em termos de ervas daninhas, o robô inteligente de ervas daninhas pode distinguir entre culturas e ervas daninhas usando o sistema de reconhecimento inteligente da IA, remover com precisão as ervas daninhas, reduzir os erros de operação manual e melhorar a eficiência da erva. Além disso, durante o período de colheita, através da análise e julgamento da maturidade das culturas por IA, o melhor tempo de colheita pode ser determinado e, ao mesmo tempo, a rota de colheita de máquinas agrícolas pode ser planejada automaticamente para evitar operação cruzada e reduzir Perdas de colheita, melhorando a eficiência da colheita.

Monitoramento contínuo e ajuste dinâmico
A tecnologia de IA pode monitorar continuamente o efeito de implementação das medidas de gerenciamento de terras agrícolas. Por exemplo, após a fertilização ou pulverização, através de reconhecimento de imagem e tecnologia de monitoramento de sensores, a resposta de crescimento das culturas e a prevenção e controle de pragas e doenças podem ser detectadas. Se o efeito não for satisfatório, o sistema de IA poderá fazer ajustes dinâmicos de acordo com dados reais - tempo. Por exemplo, medidas como aumentar a quantidade de fertilizantes ou alterar o tipo de pesticida podem ser tomadas para garantir a eficácia da gestão das terras agrícolas, mantendo as terras agrícolas em um estado de produção ideal e, finalmente, melhorando a eficiência geral da gestão das terras agrícolas.

Otimizando operações de máquinas agrícolas
Navegação inteligente e planejamento de caminhos em operações de máquinas agrícolas. Nas operações de máquinas agrícolas, tecnologias como visão computacional e sistema de navegação por satélite de Beidou na tecnologia de IA podem alcançar a navegação inteligente das máquinas agrícolas. As máquinas agrícolas podem dirigir automaticamente de acordo com os requisitos de rota de operação e precisão predefinidos, especialmente em operações de terras agrícolas em grande escala, evitando o desvio que pode ocorrer na direção manual. Por exemplo, um trator não tripulado pode dirigir com precisão ao longo do caminho planejado durante as operações de semeadura ou lavoura, garantindo um espaçamento uniforme da linha e melhorando a utilização da terra. E ao encontrar obstáculos ou precisar ajustar a área de operação, o sistema de IA pode planejar o caminho para garantir a continuidade e a eficiência da operação. Essa navegação inteligente e sistema de planejamento de navegação melhorou bastante a precisão e a padronização das operações de máquinas agrícolas, reduziu a entrada de mão -de -obra e o aumento da eficiência da operação.
Ajuste automático dos parâmetros de operação. A combinação de IA e máquinas agrícolas permite que as máquinas agrícolas ajustem automaticamente os parâmetros de operação de acordo com o ambiente de operação e as condições da colheita. Por exemplo, quando um drone de Plant -Protection está executando uma tarefa de pulverização, ele pode usar a tecnologia de reconhecimento de IA para julgar a altura, a densidade e outras condições das culturas abaixo em tempo real e depois ajustar automaticamente os parâmetros de operação, como Altura do voo, vazão de pulverização e largura de pulverização para garantir que os pesticidas sejam pulverizados de maneira uniforme e precisa nas colheitas, melhorando a eficiência do uso de pesticidas e protegendo completamente as colheitas. Outro exemplo é a colheitadeira inteligente, que pode ajustar automaticamente os parâmetros de operação, como velocidade de corte e velocidade de debulhar de acordo com fatores como rendimento e umidade das culturas, garantindo o progresso suave da colheita e redução de perdas, melhorando assim a eficiência da operação da máquina agrícola.
Falha aviso precoce e pré -manutenção. A tecnologia de IA também pode obter alerta precoce e pré -manutenção de máquinas agrícolas. Ao instalar sensores em máquinas agrícolas para coletar vários dados, como temperatura, pressão e vibração durante a operação do equipamento, os algoritmos AI analisam e comparam esses dados. Se for constatado que alguns dados se desviam do intervalo normal, eles fornecerão um aviso antecipado de possíveis riscos de falhas, lembrando o operador a verificar e manter em tempo hábil. Por exemplo, quando os sensores nas situações de detecção do motor, como temperatura muito alta do óleo e vibração anormal do eixo de manivela, o sistema de IA emitirá um alarme em tempo hábil. Isso ajuda a lidar com problemas quando a falha não ocorre ou está em sua infância, reduzindo o tempo de interrupção da operação causado pelas falhas do equipamento e melhorando a confiabilidade operacional e a eficiência do trabalho das máquinas agrícolas.

Melhorando a colaboração de industrialização agrícola
Compartilhamento de informações e operações colaborativas. A tecnologia de IA ajuda a alcançar o compartilhamento de informações em todos os links da cadeia da indústria agrícola. Desde o fornecimento de insumos agrícolas até a produção agrícola e, em seguida, até o processamento e as vendas de produtos agrícolas, todas as entidades participantes podem compartilhar informações relevantes através da plataforma construída pela tecnologia de IA. Por exemplo, os fornecedores de insumos agrícolas podem ajustar os tipos de suprimento e quantidades de fertilizantes, sementes, pesticidas etc. em tempo hábil, de acordo com o plano de plantio analisado pela IA; Os produtores agrícolas também podem ajustar a estrutura de plantio de acordo com as necessidades das empresas de processamento de produtos agrícolas. No vínculo de produção agrícola, diferentes máquinas e equipamentos agrícolas também podem obter operações colaborativas. Por exemplo, máquinas de semeadura, máquinas de fertilização e máquinas de irrigação podem ser conectadas através da rede de IA e podem realizar automaticamente operações colaborativas em sequência de acordo com o estágio de crescimento da colheita e as condições do solo, melhorando a eficiência geral e a continuidade da produção agrícola.
Controle de qualidade e produção padronizada. Em termos de controle de qualidade dos produtos agrícolas, a tecnologia de IA pode detectar rapidamente a aparência, a qualidade interna e os componentes nutricionais dos produtos agrícolas por meios como reconhecimento de imagem e análise espectral. Por exemplo, no processo de classificação após a colheita de frutas, o sistema de reconhecimento de IA pode classificar rapidamente os frutos de acordo com fatores como tamanho, cor e se existem defeitos. Isso pode garantir que os produtos agrícolas atendam aos requisitos de qualidade padronizados e melhorem a competitividade do mercado dos produtos. Além disso, o monitoramento da produção - do processo com base na tecnologia de IA pode garantir que a produção agrícola seja realizada em estrita conformidade com processos padronizados, desde o uso de pesticidas e fertilizantes no estágio de plantio até as especificações de operação no estágio de colheita. Essa produção padronizada ajuda a expandir a escala da indústria agrícola e a melhorar a eficiência geral da agricultura.

Autor: The Hanzhong Woodcutter

Fonte: rede de notícias de máquinas agrícolas