Перспективи сільськогосподарської техніки
Ключові тенденції
Майбутнє сільськогосподарської техніки характеризується кількома ключовими тенденціями. Згідно з китайським оглядом, майбутнє агротехнологій буде більш інтелектуальним, автономним, колаборативним та сталим. Загалом, агротехнології все більше покладатимуться на передові технології штучного інтелекту (ШІ) та автономні системи.
Розвиток агрономічного інтелекту
“Майбутнє сільськогосподарського інтелекту глибоко залежатиме від передових моделей ШІ та автономних систем прийняття рішень, що сприятиме переходу від традиційних практик, заснованих на досвіді, до виробництва, керованого даними.” В даний час інструменти, такі як support vector machines (SVMs), extreme learning machines (ELMs) та recurrent neural networks (RNNs), широко застосовуються в сільському господарстві. Огляд підкреслив нові моделі ШІ, такі як архітектури трансформерів та мультимодальне навчання, як майбутні варіанти.
Приклади використання
- Extreme learning machines (ELM) виявилися корисними для аналізу рівнів поживних речовин у культурах в реальному часі.
- Моделі на основі трансформерів краще розуміють довгострокові зміни протягом певного часу, що робить їх дуже перспективними для розуміння складніших даних, що допоможе сільському господарству перейти до реалізації безпілотних ферм.
Концепція безпілотних ферм
“Концепція ‘безпілотної ферми’, що реалізується за допомогою повністю автономної техніки (наприклад, інтелектуальні сіялки, безпілотні комбайни), досягає автоматизації від початку до кінця в посадці, моніторингу та зборі врожаю. Інтегровані з edge computing та реальними сенсорними мережами, ці системи мінімізують людське втручання.”
Агротехнології та командна робота
З більш розвиненим інтелектом, колаборації між машинами та роїнний інтелект стануть наступними кроками. Безпілотні літальні апарати (UAVs) або дрони працюватимуть з іншими машинами, такими як трактори та наземні роботи, для більш ефективного використання ресурсів.
Приклади співпраці
- UAVs, оснащені гіперспектральною зйомкою, можуть моніторити здоров’я культур в реальному часі, генерувати карти точного внесення добрив та синхронізуватися з наземними машинами для поливу з змінною нормою.
Технології роїв
Огляд також підкреслив роїнні роботи – багато менших роботів, які працюють разом, щоб виконувати завдання, такі як обприскування культур та видалення бур’янів. Це буде можливим завдяки технології Інтернету речей (IoT), яка швидко обмінюється даними, щоб забезпечити синхронізацію машин.
Виникаючі Агротехнології
Огляд також підкреслив нові технології, які вплинуть на майбутнє сільського господарства. Серед них:
- 5G/6G зв’язок та edge computing, які дозволять обробку даних в реальному часі та прийняття рішень для автоматизації.
- Технологія цифрових двійників, яка дозволить створити віртуальні копії ферм. Це допоможе фермерам або науковцям тестувати нові ідеї та бачити, як це вплине на культури через симуляції, а не реальні випробування.
Адаптація агротехнологій
Дослідники підкреслили, що агротехнології повинні бути адаптовані до регіональних умов. “Аграрна автоматизація повинна балансувати глобальні стандарти з регіональними потребами для надання індивідуальних рішень… Майбутні системи вимагатимуть багатомовних інтерфейсів та адаптивних алгоритмів, таких як transfer learning, щоб адаптувати моделі помірного сільського господарства до тропічних умов.”
Приклад
- Мобільний додаток на основі GPS та дерев рішень (DSIS) в Індії, який надає рекомендації щодо культур через інтерфейси на місцевих мовах. Це вирішує проблеми доступності для фермерів з низьким рівнем грамотності.
Співпраця з міжнародними організаціями
Дослідники підкреслили, що співпраця з міжнародними організаціями, такими як Продовольча та сільськогосподарська організація (FAO), буде вирішальною для сприяння передачі технологій та поширення знань.
Висновки
Огляд завершився словами: “Врешті-решт, еволюція до даних, автономних та мережевих сільськогосподарських систем має глибокі наслідки для глобальної сталості. За системного вирішення виявлених проблем через координовану інновацію в апаратному забезпеченні, алгоритмах, політиці та міжсекторальній співпраці, аграрна автоматизація може суттєво сприяти досягненню цілей сталого розвитку (SDG) — зокрема, нульового голоду та відповідального споживання — при цьому забезпечуючи справедливі вигоди в різноманітних агроекологічних та соціально-економічних ландшафтах.”
Джерело: Agronomy Overview of Agricultural Machinery Automation Technology for Sustainable Agriculture Li Jiang, Boyan Xu, Naveed Husnain, and Qi Wang
Можливість стежити за новинами у більш стислому форматі в Facebook або Telegram повернутися на головну сторінку