© Shutterstock

Sadon ja maaperän seuranta -

Ensimmäinen tärkeä tekoälyn sovellus maataloudessa liittyy viljelykasvien ja maaperän seurantaan. Viljelykasvien kasvattamisessa maaperässä on oltava oikeat ravinteet, ja edistymistä on seurattava.

© Shutterstock

Sadon ja maaperän seuranta -

Tämä on perinteisesti tehty ihmisten toimesta: maanviljelijät tarkistivat maaperän koostumuksen manuaalisesti ja seurasivat sadon kasvua omien havaintojensa perusteella. Tämä menetelmä ei kuitenkaan ole kovinkaan tarkkaa eikä tehokasta.

© Shutterstock 

Sadon ja maaperän seuranta -

Tekoälyn ansiosta maanviljelijät voivat nyt käyttää drone -lennokkeja (UAV) kuvatietojen keräämiseen ja tietokonenäkömallien kouluttamiseen, jotta he voivat älykkäästi seurata maaperän ja sadon tilaa.

© Shutterstock 

Tautien huomaaminen -

Tekoälyä voidaan hyödyntää myös auttamaan viljelijöitä selviytymään yhdestä maanviljelyn arvaamattomimmista ja häiritsevimmistä tekijöistä: hyönteisistä ja kasvitauteista.

© Shutterstock

Tautien huomaaminen -

Kasvitaudit ja tuholaiset voivat olla tuhoisia viljelijän sadon kannalta. Kuvantunnistustekniikan ansiosta kasvitautien ja tuholaisten havaitseminen voidaan nyt automatisoida.

© Shutterstock

Tautien huomaaminen -

On jo olemassa teknologiaa, joka käyttää kuvien luokittelua, tunnistusta ja kuvien segmentointimalleja, joiden avulla viljelijät voivat tarkkailla kasvien tilannetta.

© Shutterstock

Karjan seuraaminen -

Maataloudessa ei tietenkään ole kyse vain kasveista ja viljelykasveista. Lisäksi myös karjankasvattajat hyödyntävät tekoälyteknologiaa.

© Shutterstock

Karjan seuraaminen -

Keskeinen toimija tekoälyn hyödyntämisessä maataloudessa on CattleEye. CattleEye on tuote, joka käyttää yläpuolella olevia kameroita ja tietokonenäköalgoritmeja karjan terveyden ja käyttäytymisen seurantaan.

© Shutterstock

Karjan seuraaminen -

Tästä on selvää hyötyä karjankasvattajille, sillä heidän ei tarvitse enää seisoa fyysisesti lehmiensä vieressä havaitakseen mahdollisen vakavan ongelman.

© Shutterstock

Täsmällinen torjunta-aineiden levittäminen -

Tähän mennessä olemme tarkastelleet tapoja, joilla tekoälyä voidaan käyttää maatilan ongelmien havaitsemiseen. Tekoälyä voidaan lisäsi hyödyntää näiden ongelmien ennaltaehkäisyyn.

© Shutterstock

Täsmällinen torjunta-aineiden levittäminen -

Tietokonenäöllä varustettujen drone -lennokkien avulla voidaan automatisoida torjunta-aineiden ja lannoitteiden ruiskutus tasaisesti tietylle alueelle.

© Shutterstock

Täsmällinen torjunta-aineiden levittäminen -

Nämä drone -lennokit pystyvät toimimaan hyvin tarkasti. Ve vähentävätkin merkittävästi kontaminaatioriskiä.

© Getty Images

Automaattinen rikkaruohojen kitkentä -

Kun on kyse rikkaruohoista, tekoälyn käyttäminen vain niiden havaitsemiseen ei säästä viljelijöiltä niinkään valtavasti työtä. Sen sijaan viljelijät tarvitsevat teknologiaa toivomattomien vieraiden poistamiseen.

© Shutterstock

Automaattinen rikkaruohojen kitkentä -

BoniRub, viljelyrobotti, joka käyttää kameraa ja kuvantunnistustekniikkaa rikkaruohojen löytämisessä. BoniRub poistaa myös rikkaruohot.

© Shutterstock

Automaattinen rikkaruohojen kitkentä -

BoniRub oppii erottamaan rikkaruohot ja viljelykasvit toisistaan lehtien koon, muodon ja värin perusteella. Näin se poistaa tehokkaasti rikkaruohot, samalla kuitenkaan tuhoamatta arvokkaita viljelykasveja.

© Shutterstock

Ilmavalvonta -

Tekoäly voi analysoida lennokkien ja satelliittien ottamia kuvia ja auttaa maanviljelijöitä valvomaan maatilaansa, jotka ovat usein valtavan kokoisia.

© Shutterstock

Ilmavalvonta -

Tekoälyn avulla maanviljelijöille voidaan ilmoittaa automaattisesti, jos jokin menee pieleen. Tekoälyn ansiosta heidän ei tarvitse erikseen jatkuvasti tarkkailla maata.

© Shutterstock

Viljelykasvien lajittelu -

Tekoäly voi helpottaa viljelijöiden elämää huomattavasti jo korjatun sadon lajittelussa.

© Shutterstock

Viljelykasvien lajittelu -

Vastaavasti kuin tietokonenäköä voidaan hyödyntää vikojen havaitsemiseen viljelykasveissa niiden kasvun aikana, sitä voidaan käyttää myös ”hyvien” tuotteiden erottamiseen ”huonoista”.

© Shutterstock

Viljelykasvien lajittelu -

Tietokonenäkö voi automatisoida lajitteluprosessin erittäin suurella tarkkuudella tarkastelemalla viljelijöiden hedelmien ja vihannesten kokoa, muotoa ja väriä.

© Getty Images

Yleinen mahdollisuus -

Voidaan siis todeta, että tekoälyllä on potentiaalia häiritä tai jopa muuttaa maatalousalaa 2000-luvun aikana.

© Shutterstock

Yleinen mahdollisuus -

Tietokonenäön lisääntyvä käyttömahdollisuus maanviljelijöiden keskuudessa voi parantaa merkittävästi tehokkuutta ja edistää kestävyyttä. Se voi myös parantaa tuotteiden terveyttä ja laatua.

© Shutterstock

Riskit -

Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että tekoälyn laajamittainen käyttöönotto maataloudessa olisi täysin riskitöntä.

© Shutterstock

Työttömyys -

Tekoälyn laajamittainen hyödyntäminen saattaa aiheuttaa laajamittaista työpaikkojen siirtymistä. Perinteisesti ihmisten suorittamien tehtävien siirtäminen tekoälylle voisi johtaa merkittäviin työpaikkojen menetyksiin.

© Shutterstock

Omistuksen keskittyminen pahenee -

On myös esitetty huoli siitä, että tekoälyn hyödyntäminen maataloudessa voisi pahentaa omistuksen keskittymistä ja hyödyttää suuria yrityksiä tai varakkaita yksityishenkilöitä pienten maatilojen kustannuksella.

© Getty Images 

Tietosuojaan liittyvät huolenaiheet -

Kuten millä tahansa alalla, on otettava huomioon myös tietosuojaan liittyvät kysymykset, kun tekoäly alkaa kerätä valtavia määriä maataloustietoja.

© Shutterstock

Tulevaisuus -

Piditpä siitä tai et, tekoäly tulee muuttamaan maataloutta. Oikealla tavalla käytettynä se voi auttaa viljelijöitä sopeutumaan 2000-luvun muuttuviin ympäristö- ja ilmastotarpeisiin.

Lähteet: (V7) (Forbes)

© Getty Images