Сообщения

Нанотехнології в агросфері

Нанотехнології Нанотехнології, що є продовженням досліджень, проведених у всьому світі науки, зараз є однією з причин розвитку сільськогосподарської практики в усьому світі. Наночастинки, що використовуються в сільському господарстві, роблять культури більш здоровими, ніж звичайно. Крім цього, є й інші переваги, пов'язані з включенням нанотехнологій у сільське господарство. Вони більш наукові та специфічні та зазвичай аналізуються біологічними експертами. Наночастинки викидають пестициди і добрива в поле у відповідні моменти часу. Місце, де вони вивільняються, також фіксується і, таким чином, робочий тиск зменшується в деякій мірі. Таке завдання, в кінцевому рахунку, зробить культуру більш здоровою. 

Зображення, що допомагають охороняти здоров'я рослин/ґрунтів

Изображение
Багато фермерських господарств використовують технологію безпілотної техніки для забезпечення високоякісної обробки зображень, що допомагає контролювати посіви при скануванні та аналізі полів для збору необхідних даних для сільського господарства. Ця технологія візуалізації може також допомогти в ідентифікації сільськогосподарських культур та їхньому прогресі, включаючи їхнє здоров'я та визначення їх готовності. Наприклад, зображення можуть допомогти фермерам визначати, наскільки дозріли їхні культури, і коли вони будуть готові до збирання.  Крім того, технологія візуалізації може допомогти в загальному управлінні полем, надаючи оцінки в реальному часі, визначаючи, де конкретні культури можуть потребувати більше води, добрив, ґрунту або пестицидів. Машинне навчання також використовується для аналізу стану рослин або стану ґрунту. Інноваційні ШІ та компанії з машинного навчання розробили технології, які використовують машинне навчання для надання фермерам і робітникам знань

ШІ для аграрія

Изображение
Навіщо аграрію впроваджувати системи штучного інтелекту? Щоб зібрати весь необхідний для аналізу масив даних, потрібно здійснити 4-5 облетів дронами на рік — на певних стадіях розвитку рослин. Під час цього моніторингу робиться багато чітких знімків і вони залишаються в базі. Фото дозволяють нам бачити, що з культурами в кожній частині поля. Та це дуже велика кількість інформації. Людина просто фізично не може проаналізувати такий масив, саме тому й було впроваджено технологію штучного інтелекту. Ця система продовжує вчитись, але вже досить якісно розрізняє на знімках пшеницю, ріпак, пирій, свиріпу. В цьому році ми літали над пшеницею, яка посіяна після ріпака. В даному випадку ріпак потрібно було розглядати як бур’ян. Проте якби вони літали по ріпаку, то цю культуру вже потрібно було б розглядати як основну. Це суто український кейс, в Бразилії чи США ще цього не робили. Які переваги надає це рішення Зібравши всю необхідну інформацію, програмі знадобиться близько дво