Inteligența artificială (AI) transformă cu rapiditate peisajul agricol global, oferind soluții inovatoare care fac agricultura mai inteligentă, mai sustenabilă și extrem de eficientă. Pe măsură ce cererea globală de alimente continuă să crească într-un ritm alarmant și schimbările climatice impun noi provocări metodelor tradiționale de agricultură, tehnologiile de ultimă generație, alimentate de AI, au devenit fundamentul agriculturii moderne. Agricultura inteligentă, o direcție ce integrează digitalizarea agriculturii cu soluții tehnologice avansate, reprezintă cheia pentru a răspunde provocărilor contemporane, având un impact semnificativ asupra îmbunătățirii eficienței proceselor agricole și a sustenabilității resurselor.
Potrivit unui raport realizat de GrandView Research, piața globală a inteligenței artificiale în agricultură a fost evaluată la 1,91 miliarde USD în 2023 și se preconizează că va înregistra o rată anuală de creștere (CAGR) de 25,5% între 2024 și 2030. Aceste statistici subliniază tendința ascendentă și adoptarea rapidă a tehnologiilor AI în sectorul agricol, având în vedere beneficiile semnificative pe care le aduc pentru fermieri, producători și consumatori.
Acest articol detaliază 10 soluții de vârf bazate pe AI, care revoluționează practicile agricole tradiționale. De la tehnici avansate de agricultură de precizie la recoltarea robotică, AI permite fermierilor să optimizeze fiecare aspect al operațiunilor lor, minimizând risipa de resurse și maximizând randamentele culturilor. Aceste instrumente sofisticate nu doar că îmbunătățesc productivitatea agricolă, dar contribuie și la sustenabilitatea mediului înconjurător, prin reducerea semnificativă a amprentei ecologice a practicilor agricole.
Prin integrarea tehnologiilor de AI fermierii beneficiază de un control mai bun asupra proceselor agricole, având acces la analize de date în timp real și la instrumente de monitorizare de ultimă oră. Aceste soluții permit identificarea rapidă a problemelor, precum lipsa de nutrienți sau prezența dăunătorilor, și aplicarea unor tratamente precise și eficace, reducând astfel pierderile și riscurile asociate cu metodele tradiționale.
Ce rol are inteligența artificială (AI) în agricultură?
Pe măsură ce tehnologia avansează cu rapiditate, sectorul agricol se află în mijlocul unei transformări revoluționare, alimentată de inovațiile aduse de inteligența artificială. Instrumentele digitale bazate pe AI oferă fermierilor un acces neegalat la informații în timp real, analize predictive sofisticate și soluții automatizate, schimbând astfel fundamentul agriculturii tradiționale.
Aceste progrese sunt impulsionate de nevoia stringentă de a răspunde provocărilor majore cu care se confruntă agricultura modernă, inclusiv variabilitatea climatică extremă, infestațiile cu dăunători tot mai frecvente și lipsa unei forțe de muncă specializate. Agricultura inteligentă, care utilizează AI pentru a integra diverse soluții tehnologice avansate, devine astfel o strategie esențială pentru asigurarea securității alimentare și pentru promovarea unei agriculturi sustenabile, capabile să facă față cerințelor unei lumi în continuă schimbare.
Aplicațiile inovative ale AI au generat o schimbare de paradigmă în modul în care sunt gestionate operațiunile agricole. Cele mai avansate soluții de AI includ utilizarea senzorilor de înaltă performanță, imagisticii prin satelit și a roboticii pentru a monitoriza în detaliu sănătatea solului, pentru a urmări dezvoltarea culturilor și pentru a optimiza sistemele de irigație.
Cu ajutorul acestor instrumente fermierii sunt capabili să colecteze și să analizeze volume mari de date, permițându-le astfel să ia decizii informate, fundamentate pe date precise și în timp real. Acest proces de transformare digitală asigură o planificare eficientă a plantării, aplicarea tratamentelor la momentul optim și gestionarea resurselor într-un mod mult mai rațional și sustenabil.
Prin integrarea soluțiilor de AI în agricultură se creează o fuzionare armonioasă între practicile tradiționale și tehnologiile moderne, deschizând drumul către o eră nouă. Eficiența și sustenabilitatea nu mai sunt concepte separate, ci se completează reciproc, iar agricultorii au acum posibilitatea de a cultiva mai mult cu mai puține resurse, reducând impactul asupra mediului și maximizând randamentele.
Agricultura de precizie
Agricultura de precizie reprezintă una dintre cele mai inovative soluții bazate pe inteligența artificială (AI) în agricultură, având un impact semnificativ asupra modului în care fermierii își gestionează terenurile și resursele.
Prin integrarea tehnologiilor de AI în acest domeniu, utilizarea de senzori și imagistică prin satelit permite colectarea și analiza unor date detaliate privind compoziția solului, nivelurile de umiditate și conținutul de nutrienți. Aceste date sunt esențiale pentru a înțelege variabilitatea solului și a mediului, oferind fermierilor informații precise care pot fi utilizate pentru a maximiza randamentele și a reduce risipa de resurse.
Algoritmii AI aplicați în agricultura inteligentă pot interpreta aceste informații pentru a ghida fermierii în aplicarea țintită și precisă a îngrășămintelor și apei, asigurând astfel o utilizare optimă a resurselor. Această tehnologie avansată nu doar că minimizează risipa, dar și maximizează randamentele, garantând că fiecare cultură beneficiază de îngrijirea exactă de care are nevoie pentru a se dezvolta în condiții ideale.
Aplicarea agriculturii de precizie optimizează practicile agricole prin utilizarea unor tehnologii avansate. Aplicațiile sale includ tehnologia ratei variabile (VRT), urmărirea prin GPS/GNSS, teledetecția și analiza datelor pentru a îmbunătăți gestionarea resurselor, a crește randamentele și a promova practici agricole durabile.
- Tehnologia ratei variabile (VRT) permite fermierilor să ajusteze ratele de aplicare a inputurilor, precum îngrășămintele, pesticidele și semințele, pe câmpuri, în funcție de variabilitatea solului, optimizând astfel randamentele și reducând costurile și impactul asupra mediului.
- Tehnologiile de teledetecție, precum sateliții și dronele, furnizează date esențiale privind sănătatea culturilor, nivelurile de umiditate și starea nutrienților, permițând fermierilor să ia decizii informate pentru gestionarea eficientă a culturilor.
- Sistemele de irigare de precizie (PIS), cum ar fi irigarea prin picurare, echipate cu VRT, furnizează apă mai eficient pe baza unor factori precum umiditatea solului și prognozele meteorologice. Aceste sisteme contribuie la economisirea apei și la îmbunătățirea randamentului culturilor, optimizând utilizarea resurselor vitale.
Monitorizarea culturilor și detectarea bolilor
Sistemele moderne de monitorizare a culturilor reprezintă o inovație în agricultură, având capacitatea de a identifica semnele timpurii ale bolilor sau infestărilor cu dăunători. Prin utilizarea imaginii de înaltă rezoluție și a modelelor avansate de învățare automată aceste sisteme analizează în mod constant sănătatea plantelor și detectează anomaliile care ar putea semnala potențiale probleme. În contextul digitalizării agriculturii integrarea AI în monitorizarea culturilor permite identificarea și prevenirea riscurilor înainte ca acestea să devină amenințări majore pentru recolte.
Prin alertarea fermierilor încă din stadiile incipiente ale infecțiilor sau infestărilor aceste instrumente permit intervenții rapide și precise, reducând semnificativ pierderile de recolte și protejând sănătatea generală a câmpurilor. În plus față de detectarea bolilor inteligența artificială în agricultură oferă și un instrument crucial în evaluarea tiparelor de creștere ale plantelor. Aceste informații permit fermierilor să asigure că fiecare cultură primește îngrijirea necesară în fiecare etapă de dezvoltare, optimizând astfel randamentele și sporind eficiența.
Sisteme de irigație automate
Sistemele de irigație automate reprezintă o soluție tehnologică avansată, esențială pentru gestionarea eficientă a apei în agricultură. Aceste sisteme sunt proiectate pentru a furniza cantitatea optimă de apă culturilor în funcție de necesitățile specifice ale solului și ale plantelor, reducând astfel risipa de apă și optimizând utilizarea resurselor naturale.
În contextul digitalizării agriculturii aceste soluții se bazează pe senzori de umiditate a solului, prognoze meteorologice precise și date istorice pentru a ajusta automat programul de irigație, adaptându-l la condițiile de mediu și la necesitățile specifice ale culturilor.
Unul dintre principalele avantaje ale sistemelor de irigație automate este capacitatea lor de a preveni udarea excesivă, care poate duce la eroziunea solului și la pierderea nutrienților importanți din sol. De asemenea, aceste sisteme sunt extrem de eficiente din punct de vedere al consumului de apă, asigurând o distribuire uniformă a apei și reducând semnificativ riscurile de secetă sau de exces de apă.
Prin utilizarea sistemelor de irigație automate fermierii pot reduce costurile operaționale, economisi apă și energie, și în același timp pot îmbunătăți semnificativ randamentele culturilor.
Liquid Prep, un instrument conceput pentru a oferi fermierilor informațiile necesare privind când și cum să ude culturile cât mai eficient posibil, utilizează un senzor IoT combinat cu o aplicație mobilă care rulează pe IBM Cloud. Fermierii pot instala un senzor de umiditate în sol și îl pot conecta la aplicația mobilă pentru a monitoriza în timp real umiditatea solului, apoi încărcând datele pentru analiză.
În prezent echipa de proiect lucrează la extinderea aplicației pentru a include date meteorologice, tipuri de sol și suport decizional privind momentul optim al udării, ajutând astfel fermierii să îmbunătățească gestionarea irigării în regiunile aride.
Analize predictive pentru prognoza recoltei
Bazate pe AI și pe modele de învățare automată, aceste analize permit fermierilor să obțină previziuni precise privind recoltarea, oferindu-le o înțelegere detaliată a evoluției culturilor pe parcursul sezonului.
Prin combinarea unor surse variate de date, precum condițiile meteorologice, tipologia solului, istoricul recoltei, senzorii de umiditate și datele din satelit, analizele predictive sunt capabile să modeleze comportamentele culturilor și să estimeze producția de recoltă în funcție de factori precum temperatura, umiditatea, lumina solară și alți parametri relevanți. Aceste tehnologii avansate pot identifica tendințele și tiparele care ar putea afecta recolta, permițând fermierilor să ia decizii informate, să aplice măsuri corective la momentul potrivit și să îmbunătățească planificarea agricolă.
Unul dintre principalele beneficii ale analizei predictive în prognoza recoltei este capacitatea de a optimiza resursele și de a minimiza riscurile asociate cu factorii externi imprevizibili, precum schimbările climatice sau infecțiile cu dăunători. Prin prognoze precise fermierii pot ajusta strategiile de irigație, fertilizare și protecție a plantelor, asigurându-se că recolta va atinge potențialul maxim.
Monitorizarea sănătății solului
Monitorizarea sănătății solului reprezintă un element fundamental în agricultura modernă, având un impact direct asupra productivității și sustenabilității culturilor. Prin utilizarea tehnologiilor avansate, precum senzori IoT, analizele de date și AI, fermierii pot obține informații precise și în timp real despre starea solului, permițându-le să ia măsuri rapide și eficiente pentru optimizarea resurselor.
Sistemele moderne de monitorizare a sănătății solului includ senzori de umiditate, pH, temperatură și niveluri de nutrienți, care sunt amplasați direct în sol sau integrați cu imagistica prin satelit. Aceste instrumente furnizează date esențiale pentru a evalua conținutul de nutrienți, structura solului și capacitatea acestuia de a reține apă. Prin analiza acestora fermierii pot identifica rapid deficiențele de nutrienți, zonele afectate de compactare a solului sau variabilitatea în ceea ce privește umiditatea, permițându-le să aplice tratamente precise acolo unde este necesar.
Echipamente autonome pentru agricultură
Echipamentele autonome pentru agricultură reprezintă un salt în reducerea muncii manuale și în creșterea eficienței, având un impact semnificativ asupra digitalizării agriculturii. Tractoarele autonome și recoltoarele robotizate, echipate cu tehnologie avansată bazată pe inteligența artificială, sunt capabile să efectueze sarcini complexe cu un minim de intervenție umană.
Astfel de echipamente de ultimă generație, inclusiv tractoarele și culegătoarele autonome, sunt dotate cu senzori, camere, GPS și algoritmi de învățare automată (ML), permițându-le să navigheze cu o precizie remarcabilă prin câmpuri, reducând pierderile și asigurând performanțe excelente.
Un exemplu remarcabil este linia de tractoare autonome dezvoltate de John Deere, care utilizează algoritmi de deep learning și computer vision pentru a localiza cu exactitate poziția culturilor, pentru a evita obstacolele și a optimiza rutele de plantare. Aceasta se traduce printr-o reducere semnificativă a disipației, o eficiență crescută și costuri mai mici legate de forța de muncă.
Tehnologia dronelor pentru supravegherea culturilor
Dronele echipate cu camere ajută la supravegherea culturilor. Acestea oferă o perspectivă aeriană a câmpurilor agricole, captând imagini detaliate care sunt analizate pentru a evalua sănătatea culturilor, a detecta infestările cu dăunători și a monitoriza creșterea plantelor. Dronele sunt deosebit de valoroase pentru fermele de mari dimensiuni, unde inspecțiile manuale sunt impracticabile. Abilitatea lor de a acoperi rapid și eficient zone întinse le face un instrument indispensabil în arsenalul fermierilor moderni, oferind economii de timp și o precizie îmbunătățită în monitorizarea câmpurilor.
Dronelor echipate cu camere multispectrale și senzori avansați le permite să capteze imagini de înaltă rezoluție și să furnizeze date precise despre sănătatea plantelor. Aceste imagini sunt analizate cu ajutorul algoritmilor de inteligență artificială, iar fermierii pot identifica rapid zonele afectate de dăunători, boli sau deficiențe nutriționale, în timp real.
Gestionarea inteligentă a serelor
Pe măsură ce populația globală continuă să crească sistemele agricole tradiționale sunt supuse unei presiuni din ce în ce mai mare, iar ecosistemele sunt afectate de expansiunea terenurilor agricole. Agricultura în mediu controlat (CEA), care include serele inteligente, poate contribui semnificativ la atenuarea acestor provocări, prin creșterea randamentelor și reducerea nevoii de resurse precum pesticide, apă și terenuri. Serele inteligente devin un pilon esențial al agriculturii inteligente, utilizând AI și Internet of Things (IoT) pentru a optimiza fiecare aspect al producției.
Estimările prudente sugerează că piața europeană pentru sistemele de agricultură de precizie va depăși 11,8 miliarde de euro până în 2025, un factor semnificativ care catalizează expansiunea serelor inteligente. În 2020 existau aproximativ 3,6 milioane de hectare de culturi de seră la nivel global. Tehnologiile avansate, precum iluminatul artificial cu LED-uri, controlul ventilației, pompele de apă, nutriția plantelor și controlul temperaturii, sunt implementate cu ajutorul unei combinații de senzori și sisteme de control inteligente, contribuind la o gestionare mai eficientă a resurselor și la obținerea unor recolte superioare.
Tehnologia AI ajută la combaterea impactului dăunătorilor, bolilor și stresului hidric asupra randamentelor, iar mecanizarea activităților de pulverizare a pesticidelor a redus semnificativ expunerea oamenilor la substanțe toxice. Practicile inteligente de gestionare integrată a dăunătorilor (IPM) completează acest sistem, ajutând la combaterea rezistenței la pesticide și contribuind la o agricultură mai sustenabilă și mai eficientă.
Optimizarea lanțului de aprovizionare
Optimizarea lanțului de aprovizionare reprezintă un element esențial în eficientizarea întregului proces agricol, de la producție la livrarea produselor către consumatori. În contextul digitalizării agriculturii și al utilizării AI în agricultură, tehnologiile avansate permit o gestionare mult mai eficientă a fluxurilor de produse, resurse și informații, reducând semnificativ costurile și îmbunătățind timpii de răspuns în lanțul de aprovizionare.
Soluțiile de AI în agricultura inteligentă facilitează integrarea și automatizarea proceselor de aprovizionare, distribuție și livrare, prin intermediul unor platforme de gestionare a datelor și a analizei predictive. Aceste tehnologii permit monitorizarea în timp real a stocurilor, a comenzilor și a transporturilor, optimizând astfel planificarea producției și reducând riscul de pierderi cauzate de suprastocuri sau stocuri insuficiente.
Prin utilizarea IoT și a senzorilor sistemele de monitorizare a condițiilor de transport și depozitare pot garanta integritatea produselor de la fermă până la consumator. Temperaturile, umiditatea și alți parametri cruciali sunt monitorizați constant, iar ajustările sunt realizate automat pentru a preveni deteriorarea produselor perisabile.
Managementul animalelor
Se estimează că până în 2033 consumul mondial de proteine din carne va crește cu 3%, ceea ce va duce inevitabil la o creștere a emisiilor de gaze cu efect de seră. Digitalizarea agriculturii, susținută de AI, transformă modul în care sunt gestionate fermele, deschizând calea către un sector mai eficient și sustenabil, care poate face față provocărilor globale legate de siguranța alimentară și protecția mediului.
Sistemele bazate pe inteligența artificială permit monitorizarea în timp real a sănătății, comportamentului și bunăstării animalelor, ceea ce face posibilă detectarea precoce a bolilor și a stresului, esențială pentru o îngrijire personalizată și adaptată fiecărui animal.
Această abordare permite intervenții rapide și precise, prevenind răspândirea bolilor și reducând nevoia de tratamente agresive sau inutile. Creșterea precisă a animalelor, susținută de senzori, camere și algoritmi de învățare automată, colectează și analizează date esențiale pentru optimizarea metodelor de producție.
Pentru a îmbunătăți continuu performanța sistemelor AI în acest domeniu sunt utilizate diverse metode de adnotare a datelor, esențiale pentru crearea unui set de date de formare de înaltă calitate:
- Adnotarea poligonală: Această metodă este crucială pentru identificarea și urmărirea animalelor în imagini și videoclipuri. Având în vedere formele neregulate ale animalelor, adnotarea poligonală permite conturarea precisă a acestora pentru a facilita recunoașterea lor în diverse medii.
- Adnotarea scheletică: Acesta este un proces de simplificare a mișcărilor animalelor, folosit pentru a crea o versiune schematică a acestora. Acest tip de adnotare ajută la recunoașterea pattern-urilor de mișcare ale animalelor de către modelele AI.
- Segmentarea semantică: Aceasta presupune atribuirea unei clase fiecărui pixel dintr-o imagine sau cadru video, fiind utilizată pentru a contura și eticheta obiecte specifice, cum ar fi vacile aflate pe un câmp. Segmentarea semantică permite o identificare detaliată a animalelor în diverse medii.
Concluzii
Inteligența artificială nu mai este doar o tehnologie emergentă în agricultură, ci o forță transformatoare care redefinește întreaga industrie agricolă.
Prin valorificarea algoritmilor avansați, a analizei datelor în timp real și a automatizării, practicile agricole inteligente stabilesc noi standarde pentru eficiență și protecția mediului. AI ajută fermierii să optimizeze fiecare aspect al producției, de la gestionarea solului și monitorizarea culturilor, până la logistica lanțului de aprovizionare și managementul animalelor. Fermierii beneficiază de instrumente care le permit să răspundă rapid și eficient la schimbările de mediu, economisind resurse și minimizând riscurile.
