– Написано Мананьей Сеноной, Габриэллой Лупини и отредактировано Ридхой Мусой для Enlabeler
Маркировка данных и технологии искусственного интеллекта оказали огромное влияние на развитие сельскохозяйственной отрасли. Поэтому неудивительно, что маркировка данных и технологии искусственного интеллекта находятся в центре современных достижений в современном сельском хозяйстве. Его влияние было настолько огромным, что он повлиял на сельскохозяйственную отрасль, создав собственную отрасль под названием «AgriTech».
Что такое АгроТех?
Отрасль AgriTech исследует, как можно повысить эффективность сельского хозяйства. AgriTech объединяет традиционные методы ведения сельского хозяйства со сложными технологическими инновациями для повышения производительности сельского хозяйства и процесса его выращивания. Преимущества сельскохозяйственных технологий обеспечивают лучшую оптимизацию, новую автоматизацию, получение большего количества информации и более разумные способы ведения сельского хозяйства; все это для повышения урожайности ферм, чтобы обеспечить общины средствами к существованию.
Некоторые варианты использования инноваций в Agritech могут включать использование роботов и автоматизированных систем для помощи фермерам при сборе или посадке сельскохозяйственных культур или использование больших данных и машинного обучения для лучшего понимания того, как повысить плодородие почвы. Применение ИИ в сельском хозяйстве является революционным, поскольку он использует интеллектуальный интеллект и сложные алгоритмы в сочетании с человеческим интеллектом рассуждений, восприятия и физической активности в машине, которая может легко выполнять эти задачи еще более сложным и эффективным образом.
Как маркировка данных применяется в AgriTech
Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и сельского хозяйства фермеры теперь могут использовать новые решения на основе данных, чтобы повысить урожайность и повысить ценность бизнеса. Использование аналитики данных в сельском хозяйстве повышает его эффективность. Маркировка данных в AgriTech помогает обеспечить алгоритмы машинного обучения для обучения на основе ожидаемого результата или «метки». Ниже приведены примеры того, как маркировка данных применяется в Agri-Tech:
- Карта границ фруктового сада
Картирование границ фруктовых садов в сельском хозяйстве — это процесс, выполняемый с использованием анализа данных для понимания и нанесения на карту границ и маршрутов в поле. Картографирование границ фруктовых садов использует локализацию мобильного робота в садах, которые полагаются на точные карты садов, чтобы эффективно оценивать его положение и ориентацию при перемещении между рядами деревьев. Стиль размещения границ размещает метки вокруг полигона, внутри его периметра, обычно совпадающие с метками соседних полигонов.
2. Отслеживание поведения
Отслеживание поведения осуществляется путем обнаружения ключевых моментов, которые в совокупности указывают на определенную поведенческую позицию. Добавление этих ключевых точек создает контекст для анализа изображений, например, при животноводстве и обнаружении моделей поведения.
3. Обнаружение аномалий
Обнаружение аномалий в Agritech позволяет фермерам обнаруживать менее частые явления в своей работе; точки данных или шаблоны в данных могут быть собраны, чтобы установить, есть ли аномалии, которые не соответствуют нормальному поведению. Использование обнаружения аномалий является важным подходом к обнаружению значительных событий на фермах. Это процесс выявления наблюдений, отклоняющихся от нормы. Аномалии можно классифицировать как точечные аномалии, контекстуальные аномалии или коллективные аномалии. Эти классификации помогают фермерам обнаруживать дефекты, такие как заражение жуками или гниение фруктов.
4. Оценка доходности
Прогнозирование оценки урожайности является важным фактором в сельском хозяйстве, поскольку фермерам нужна информация об урожайности, прежде чем они смогут приступить к работе в поле.Оценка урожайности может быть достигнута с помощью двух методов, а именно модели роста урожая. и модель, управляемая данными. Модель роста сельскохозяйственных культур включает использование математических моделей для представления влияния каждого фактора, влияющего на урожайность. Модель, управляемая данными, использует модели прогнозирования урожайности, которые измеряют урожай непосредственно с поля.
Заключение
Внедрение Agritech в революционный подход к традиционному сельскому хозяйству вызвало обеспокоенность по поводу замены людей, работающих в сельском хозяйстве, которые в первую очередь полагались на сельскохозяйственную промышленность для жизни и выживания. Напротив, статистика нашего растущего мирового населения, которое, по прогнозам, к 2050 году достигнет более девяти миллиардов, указывает на то, что для удовлетворения растущего населения потребуется больше производства продуктов питания.
Таким образом, интеллектуальные сельскохозяйственные технологии являются эффективными инструментами для повышения устойчивости ферм и производства, поскольку они генерируют множество потоков пространственных, временных и временных рядов данных, которые при анализе могут выявить ряд проблем, касающихся производительности и эффективности фермы. Таким образом, мы можем утверждать, что технология необходима для удовлетворения растущего спроса на землю, продовольствие и водные ресурсы.
