Blog

Posted on July 18, 2020juli 21, 2020 by Diana Avilez

Artificial Intelligence in agriculture is a tool that looks like something out of science fiction, but in reality is being implemented for the benefit of worldwide producers, especially for those who work with precision farming.

in dit type landbouw maken zij gebruik van een reeks technologieën die op het veld worden toegepast, om de nodige informatie voor de besluitvorming te verzamelen die de landbouwer moet anticiperen. Dit is hoe ze bepalen wat te planten, waar, wanneer, en kan zelfs het volume van hun gewassen te voorspellen.

daarom is het gebaseerd op kunstmatige intelligentie (AI), machines voeren taken uit die technisch kunnen zijn of de imitatie van inductieve en deductieve processen van het menselijk denken. Om dit te bereiken, vertrouwen wetenschappers op elektronische circuits en geavanceerde computerprogramma ‘ s, die met gegevens worden gevoed om het functioneren van de hersenen elektronisch te kopiëren.

dit type “leren” is een rekenmethode waarbij programmeurs geen specifieke functie plaatsen, maar de computer trainen om patronen te herkennen. Ze leren bijvoorbeeld het gedrag van gezonde en zieke bladeren om te bepalen waar een herbicide moet worden gespoten en waar niet. Dankzij deze algoritmen kunnen machines ook bepalen wanneer het een uitbraak is en wanneer het onkruid is.kunstmatige intelligentie in de landbouw, sleutel tot productiviteit

AI werkt alleen als het wordt toegepast op gespecialiseerde machines die specifieke functies vervullen en zijn geprogrammeerd om een eerder vastgesteld doel te bereiken. In de landbouw, een van de scopes met het grootste potentieel is de analyse van informatie uit het buitenland, dat wil zeggen, weten hoe gewassen te ontwikkelen in hun omgeving en, met deze informatie, het maken van voorspellingen.

de gegevens om AI toe te passen in de landbouw worden meestal genomen door middel van sensoren, drones of tractoren, en vervolgens aan de boeren de acties voorstellen die zij gedurende hun hele landbouwjaar moeten uitvoeren. Een voorbeeld hiervan is het rekening houden met de manier waarop de regen zich in verschillende perioden heeft gedragen en op basis daarvan kiezen voor een irrigatiemethode of zelfs een verandering in het gewas.

hoe het van invloed zal zijn op gewassen

gewassen hebben water nodig dat in de bodem wordt vastgehouden om fysiologische en biologische processen uit te voeren. Dit staat bekend als waterbehoefte.

deze vraag naar hulpbronnen varieert afhankelijk van het gewas, de milieuomstandigheden, het Landbeheer en de groeifase waarin deze wordt aangetroffen. Om het op te lossen, zijn er teeltgidsen, maar deze gidsen bevatten alleen algemene suggesties voor de voorbereiding van het land en analyseren niet lokaal de behoeften van elke producent, dat is de reden waarom het gebruik van toepassingen die werken met de specifieke informatie van elk van hen is zo relevant.

deze technologieën kunnen met name ten goede komen aan regio ‘ s waar het probleem nog wordt versterkt door de grote variabiliteit van de regenval en de afhankelijkheid van boeren van stormpraktijken, een soort landbouw die afhankelijk is van het gedrag van de regen tijdens productiecycli en het vermogen van de bodem om vocht op te vangen en te conserveren. De onzekerheid die door deze praktijken wordt veroorzaakt, is een last voor de producenten, die worden getroffen door een tekort aan regen, vertragingen, hagel en zelfs droogte, aangezien de enige bron van water voor hun seizoensgewassen neerslag is.daarnaast verwacht de FAO dat klimaatverandering de landbouwpraktijken zal beïnvloeden en een risico zal worden voor de voedselzekerheid en het werk van een groot deel van de wereldbevolking. Het bevorderen van dit soort innovaties is dan ook een dringende activiteit om de landbouwproductiviteit in stand te houden en zelfs te verhogen.

neem de tijd en ga onze blog elke week bezoeken.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.