Zemědělství a umělá inteligence: Dokonalé spojení
Na první pohled se to možná nezdá, ale moderní technologie a zemědělství k sobě patří. I tento velmi tradiční obor prožívá revoluci díky novým technologiím, které mění jak živočišnou, tak rostlinnou výrobu.
Od špičkových strojů s centimetrovou přesností pojezdu přes precizní setí a cílené hnojení a aplikaci pesticidů se moderní zemědělství dostalo až k využívání umělé inteligence (AI), která nyní mění pravidla hry při zpracování zemědělských dat.
Proč je AI tou správnou volbou pro zemědělství?
AI vyniká v jedné klíčové oblasti: dokáže zpracovat a analyzovat obrovské množství dat, a to často mnohem lépe než člověk. Možná už jste slyšeli o jejím využití ve zdravotnictví, kde trénované modely dokáží odhalit třeba rakovinu plic dříve než lidští lékaři.
Důležité je si uvědomit, že AI se neučí sama od sebe. Potřebuje být „naučena“ na základě obrovského množství příkladů. Tomuto procesu se říká strojové učení (machine learning). A právě to je klíč k jejímu využití ve zpracování zemědělských dat.
Jak AI pomáhá v praxi?
Pojďme se podívat na dva konkrétní příklady, jak už dnes AI pomáhá zemědělcům:
Tvorba map relativního výnosového potenciálu (RVP)
Představte si mapy, které vám přesně ukáží, jaký výnosový potenciál má každá část vašeho pole. Abychom jich dosáhli, ukázali jsme umělé inteligenci tisíce polí a půdních bloků. Na těchto pozemcích (dělených půdních blocích) se v průběhu let pěstovalo mnoho různých plodin, které vykazovaly různé vegetační indexy. Klíčové bylo naučit AI rozeznat jednotlivé plodiny a oddělit data od sebe.
Díky tomu, že AI prošla dostatečným množstvím snímků rozdělených člověkem, naučila se samostatně identifikovat různé plodiny pěstované na jednom honu. To nám umožňuje vytvářet mapy RVP v maximální kvalitě a přesnosti i přes různá legislativní omezení.
Zpracování výnosových dat
Výnosová data z kombajnů jsou často plná chyb způsobených různými faktory během sklizně. Než je můžeme smysluplně využít, je nutné je vyčistit. A přesně tady přichází na řadu umělá inteligence a pokročilé algoritmy zpracování dat!
Na následujících obrázcích vidíte rozdíl. Na levém jsou „syrová“ data z kombajnu – tak, jak k nám dorazí přímo ze sklízecí techniky. Na dalším obrázku vidíte vyčištěná výnosová data. Na první pohled je vidět markantní rozdíl. I když jsou však výnosová data vyčištěná, stále nejsou pro běžnou práci plně použitelná. Teprve po následném zpracování do podoby výnosové mapy si můžeme udělat přesnou představu o rozdílech mezi jednotlivými zónami a o rozpětí výnosů. Takto zpracovanou mapu také můžeme využít pro další využití pro vylepšení map RVP.
Budoucnost zemědělství s AI
Toto byly jen dvě ukázky, kde umělou inteligenci aktuálně využíváme. V blízké budoucnosti budeme nacházet a uvádět stále další a další uplatnění. Při rozhodování v každodenní zemědělské praxi, kde je potřeba pracovat s velkým množstvím dat, která je nutné rozpoznávat, vyhodnocovat a analyzovat, bude AI v nejbližších letech nezastupitelná. Člověka a jeho myšlení nikdy zcela nenahradí, může se však stát velmi dobrým spolupracovníkem a pomocníkem.
Máte zájem se dozvědět více o tom, jak může AI pomoci právě vašemu podniku? Neváhejte nás kontaktovat!
Můžete se také přihlásit k odběru našeho newsletteru (dole na stránce blogu), nebo nás sledovat na Facebooku nebo Instagramu.
