농업과 농사는 오늘날에도 여전히 존재하는 가장 전통적인 직업 중 하나입니다. 기술의 진보는 종자 파종 및 수확 절차에 혁명을 일으켰습니다. 게다가 로봇 기술과 분석 도구의 광범위한 사용으로 수확량 품질을 검사하기가 더 쉬워졌습니다. 그것은 전체 식품 공급망에서 다양한 농업 일자리를 개선했습니다. 무엇보다도 인공 지능의 가장 최근 혁신은 인간의 뇌를 능가하여 기능합니다. 그것은 성공적인 확장을 위한 획기적인 통계와 결과를 제공합니다.
AI는 데이터 분석 및 추정에 도움이 됩니다.
이 현대 기술은 재배, 파종 및 경작 기능을 완전히 변형시켰습니다. 농부가 씨앗의 품질을 분석하고 실시간 시나리오에서 기상 조건을 예측하는 데 도움이 됩니다. 그와 함께 풍부한 수확량에 대한 추정치를 제시하고 자원을 적절히 활용하는 데 기여합니다. 토양의 품질을 결정하고 데이터 포인트를 계산하여 다음 수확량을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 이전 농업이 인식되는 방식을 혁신했습니다 AI검색.
AI는 농장 지점의 정확도 향상을 지원합니다.
AI는 계절 예측 모델의 정확도 수준을 결정하는 데 사용됩니다. 이는 향후 몇 달 동안의 기후 압력을 정확하게 예측하고 파종 기간을 계획할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. AI를 통해 얻은 정보는 농부가 풍부한 수확을 재배하고 키우는 데 중요한 위치를 차지합니다. 그 외에도 AI는 우주로 이동하여 작물의 전반적인 상태를 분석하고 실시간으로 문제를 검사했습니다. 따라서 AI 솔루션은 딥 러닝과 컴퓨터 비전으로 지원되는 작물의 초기 단계 문제를 감지할 수 있습니다.
AI는 농장 위치의 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
AI는 계절 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다. 다음 달의 기후 압력을 정확하게 추정하고 파종 시즌을 계획할 수 있습니다. AI를 통해 수집된 지식은 농부가 큰 수확을 재배하고 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 AI는 우주에 배치되어 작물의 전반적인 상태를 분석하고 실시간으로 문제를 검사합니다. 따라서 AI 기술은 딥 러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 작물의 초기 문제를 진단할 수 있습니다.
AI는 일자리 손실을 다룬다
전통 시대에는 셀 수 있는 사람 몇 명만이 농업 산업에 들어갔습니다. 이는 노동력 부족으로 이어집니다. 인력 부족을 해결하기 위해 AI 농업 챗봇이 인간을 대신했습니다. 이러한 봇은 인간보다 생산적이고 효율적이며, 품질 기준을 유지하면서도 일괄 수확량을 빠르게 생성합니다. 그 외에도 노동 비용과 잡초 발생 가능성을 줄입니다. 그들은 농업적 어려움을 해결하기 위해 제안을 하고 농부와 협의합니다. 여기에는 인지적 발전이 포함되어 있어 회전을 접고 에이커에서 최상의 것을 추출하여 100억 명의 경제에 공급합니다.
AI는 수확을 자동화합니다
수확 자동화의 배후에서 감독자는 작물의 움직임과 기울어진 성장을 추적합니다. 빠른 프로세스로 전체 밭에 제초제를 뿌리고 상당한 속도로 작물을 수확할 수 있습니다. 작물 생산을 유지하고 노동자들이 다른 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Harvest CROO Robotics Strawberry 로봇은 인간의 개입 없이 딸기를 수확하고 포장하도록 설계되었습니다.
농업 정보 관리 주기에서 인공지능의 역할
AI를 사용하여 농업 데이터를 관리하는 것은 여러 면에서 유익할 수 있습니다.
위험 관리
예측 분석은 농부가 작업 과정에서 발생하는 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
AI는 식물 성장 데이터를 사용하여 악천후, 질병, 해충에 더 강한 작물을 추천합니다.
토양 및 작물 건강 분석
AI 알고리즘은 토양 샘플의 화학적 구성을 검사하여 어떤 영양소가 부족할 수 있는지 감지할 수 있습니다. AI는 작물 질병을 발견하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.