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Veröffentlicht am Juli 18, 2020Juli 21, 2020 von Diana Avilez

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft ist ein Werkzeug, das wie etwas aus Science-Fiction aussieht, aber in Wirklichkeit zum Nutzen der weltweiten Produzenten umgesetzt wird, insbesondere für diejenigen, die mit Präzisionslandwirtschaft arbeiten.

In dieser Art der Landwirtschaft verwenden sie eine Reihe von Technologien, die auf dem Feld angewendet werden, um die notwendigen Informationen für die Entscheidungsfindung zu sammeln, die der Landwirt antizipieren muss. Auf diese Weise bestimmen sie, was wo und wann gepflanzt werden soll, und können sogar das Volumen ihrer Ernte vorhersagen.Daher stützt es sich auf künstliche Intelligenz (KI), Maschinen führen Aufgaben aus, die technisch sein können, oder die Nachahmung induktiver und deduktiver Prozesse des menschlichen Denkens. Um dies zu erreichen, setzen Wissenschaftler auf elektronische Schaltungen und ausgeklügelte Computerprogramme, die mit Daten gefüttert werden, um die Funktionsweise des Gehirns elektronisch zu kopieren.

Diese Art des “Lernens” ist eine Rechenmethode, bei der Programmierer keine bestimmte Funktion platzieren, sondern den Computer trainieren, Muster zu erkennen. Zum Beispiel lernen sie das Verhalten gesunder und kranker Blätter, um zu bestimmen, wo ein Herbizid versprüht werden soll und wo nicht. Dank dieser Algorithmen können Maschinen auch feststellen, wann es sich um einen Ausbruch handelt und wann es sich um Unkraut handelt.

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft, Schlüssel zur Produktivität

KI funktioniert nur, wenn sie auf spezialisierte Maschinen angewendet wird, die bestimmte Funktionen erfüllen und so programmiert sind, dass sie ein zuvor festgelegtes Ziel erfüllen. In der Landwirtschaft ist einer der Bereiche mit dem größten Potenzial die Analyse von Informationen aus dem Ausland, dh zu wissen, wie sich Pflanzen in ihrer Umgebung entwickeln, und mit diesen Informationen Vorhersagen zu treffen.

Die Daten zur Anwendung von KI in der Landwirtschaft werden in der Regel mit Sensoren, Drohnen oder Traktoren erfasst und schlagen den Landwirten dann die Maßnahmen vor, die sie während ihres landwirtschaftlichen Jahres durchführen müssen. Ein Beispiel hierfür ist die Berücksichtigung des Verhaltens der Regenfälle in verschiedenen Zeiträumen und die Wahl einer Bewässerungsmethode oder sogar einer Änderung des Erntetyps.

Wie es sich auf Pflanzen auswirkt

Pflanzen benötigen im Boden zurückgehaltenes Wasser, um physiologische und biologische Prozesse durchzuführen. Dies wird als Wasserbedarf bezeichnet.

Dieser Ressourcenbedarf variiert je nach Kultur, Umweltbedingungen, Landbewirtschaftung und der Wachstumsphase, in der er sich befindet. Um es zu lösen, gibt es Anbauführer, aber diese Führer enthalten nur allgemeine Vorschläge für die Vorbereitung des Landes und analysieren nicht lokal die Bedürfnisse jedes Produzenten, deshalb ist die Verwendung von Anwendungen, die mit den spezifischen Informationen von jedem arbeiten, so relevant.Diese Technologien könnten insbesondere Regionen zugute kommen, in denen das Problem durch die hohe Variabilität der Regenfälle und die Abhängigkeit der Landwirte von Sturmpraktiken verstärkt wird, eine Art Landwirtschaft, die vom Verhalten des Regens während der Produktionszyklen abhängt und die Fähigkeit des Bodens, Feuchtigkeit aufzunehmen und zu speichern. Die durch diese Praktiken verursachten Unsicherheiten sind eine Belastung für die Erzeuger, die von Regenmangel, Verzögerungen, Hagel und sogar Dürre betroffen sind, da die einzige Wasserquelle für ihre saisonalen Pflanzen Niederschläge sind.Darüber hinaus geht die FAO davon aus, dass der Klimawandel die landwirtschaftlichen Praktiken beeinträchtigen und zu einem Risiko für die Ernährungssicherheit und die Arbeit eines großen Teils der Bevölkerung weltweit werden wird. Daher ist die Förderung von Innovationen dieser Art eine dringende Aktivität, um die landwirtschaftliche Produktivität zu erhalten und sogar zu steigern.

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