¿Cómo podría la inteligencia artificial mejorar la tecnología agrícola actual?

Los últimos informes de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO, por sus siglas en inglés) de 2017 afirman que la población crecerá en 2 mil millones en los próximos 32 años, lo que equivale a un total de una población mundial de 9,2 mil millones. Con casi 2 mil millones más de personas para alimentar en un lapso tan corto, sin la creación de más tierras de cultivo, la tarea es casi imposible. La solución ahora radica exclusivamente en la optimización de las granjas ya existentes (cultivos y ganado). Aquí es donde entra el principal instigador: la Inteligencia Artificial.

Teniendo en cuenta qué tan grande es la tierra de cultivo, los propietarios pueden no siempre saber qué sucede con sus cultivos / animales en todo momento. El error humano es mayormente responsable en estos casos, ya que no siempre somos plenamente conscientes de nuestras tierras. Por ejemplo, en una gran granja de trigo, el agricultor al encontrar algunos cultivos afectados probablemente rociará todo el campo con pesticidas, incluso si solo es un área que se debe rociar. En este caso, la composición del suelo es una visión clave de la enfermedad de la planta. Una actualización validada sobre la constitución del suelo puede no estar siempre disponible para los agricultores. Ahora, en los casos en que los drones AI se han utilizado para regular y mantener la composición del suelo con pesticidas, los drones AI han sido muy capaces de reducir la sección exacta de la granja que requirió el tratamiento con pesticidas. Además de ser rentable, esto también está invariablemente salvando a las otras plantas sanas de la exposición innecesaria a los pesticidas, asegurando los productos más saludables para las masas.

Pero, ¿cómo se usa exactamente toda esta maquinaria en el campo?

Para que cualquier robot o máquina trabaje en el campo, primero debe tener un sistema de base de datos inteligente para dirigir los movimientos y las acciones de los robots en el campo. Debe haber un patrón de movimiento, un razonamiento para cada instrucción enviada desde el sistema central. Aquí es donde entra en juego el “aprendizaje automático”. Lo que básicamente estamos tratando de hacer es hacer que nuestras máquinas hagan lo que hemos estado haciendo durante siglos. ¿Y cómo enseñamos todo lo que sabemos? Bueno, aquí es exactamente donde entra la IA. Necesitamos un sistema que pueda aprender, observar y racionalizar su camino hacia una solución que instruya al robot en el campo.

¿Para qué se usa la robótica en el campo?
A) Sistemas de riego automatizados

B) Vehículos agrícolas autónomos
C) Monitoreo de la calidad del cultivo
D) Monitoreo de ganado

Para comprender todo en detalle, visite el enlace: AgroTech: aproveche al máximo sus granjas

¡Espero eso ayude!

Se podrían escribir varios libros sobre este tema …

¿Qué pasaría si un avión no tripulado pudiera volar sobre todos sus campos una vez por semana y recopilar videos de cámaras de detección de luz de amplio rango (UV a IR) … una IA podría ser entrenada para identificar malezas, daños por insectos, plantas fuertes o débiles, etc. Los drones podrían localizar rociar herbicidas, pesticidas, fertilizantes o incluso agua en esos lugares exactos que lo necesitan. La eficiencia de hacer esto pagaría rápidamente el costo de los drones y el software inteligente.

El software “inteligente” ya ha sido inventado. Puede tomar la programación básica como lo que se usa para el reconocimiento facial y entrenarla para que reconozca lo que quiera que reconcilie.

Los rovers terrestres pueden caminar (al azar?) Para medir campos de humedad del suelo, pH, etc. y notificarle cuando las condiciones no son óptimas. La IA se usaría para definir “óptimo”.

Los jardineros suelen germinar semillas para mejorar la germinación y darles una ventaja antes de que caigan al suelo. Esto no es práctico para operaciones agrícolas más grandes … a menos que haya sido automatizado … probablemente mediante el uso de cámaras para verificar las plántulas y eliminar a los no germinadores. Esto aumentaría las plantas viables y los rendimientos.

Eso está fuera de mi cabeza …

La IA ha estado y todavía está en la etapa de trucos académicos. Programar circunstancias limitadas de inteligencia humana en instrucciones de computadora no es inteligencia artificial. Son solo instrucciones de computadora de un ser humano. Por favor vea mi publicación anterior y los comentarios que le hice:

La respuesta de Metin Ozsavran a ¿Debería hacer mecatrónica para entrar en IA y robótica?

Ahora, como ingeniero electrónico que ha realizado la programación del Sistema Experto en lenguaje Prolog y un agricultor orgánico practicante, puedo decir con seguridad que la agricultura todavía tiene muchos problemas desafiantes que aún no se han resuelto a nivel físico. Beneficiarse de la IA está muy lejos. No lo necesitamos aún. Créeme. No pierda el tiempo tratando de encontrar soluciones de IA para los problemas agrícolas. A menos que usted sea de la escuela de “incluso una simple válvula mecánica de agua tiene algo de inteligencia, ya que ** comprende ** lo que queremos de ella”. Esto es realmente patético con los tipos de IA, realmente. 🙂 Entonces, todo lo útil que alguien haya hecho es IA, ¡pero todavía no lo entendemos! 🙂

Permítame darle algunos ejemplos de desafíos para la IA de mi propio negocio, huertos frutales:

Suponga que desea hacer un robot con suficiente IA para comprender qué ramas cortar durante la poda. Las reglas son simples: las ramas deben crecer hacia afuera y hacia arriba. no debe haber más de 3 nuevas sucursales en ningún punto de bifurcación. Ahora puede colocar cámaras 3D de visión profunda, mucho procesamiento de imágenes, etc.etc. incluso intentar hacer eso. al final, los costos serán más que absurdos en comparación con el uso de trabajadores inmigrantes baratos, ¿de acuerdo? Tiene un largo camino para desarrollarse gradualmente antes de que tal tecnología pueda ser significativa en la agricultura.

En segundo lugar, intentemos verduras simples. Suponga que desea mayores rendimientos de calabaza y le gusta polinizar todas las flores femeninas de la planta con polvo de polen de las flores masculinas. Un pequeño dron volador puede tomar bastones de flores masculinas e inyectarlos en flores femeninas con calabazas bebés en su vientre. Ese dron tiene que ser del tamaño de una cucaracha para ver debajo de las hojas grandes. Nuevamente, el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones 3D o la cognición de imágenes en 3D es muy pesado para determinar qué flor es cuál.

En tercer lugar, intentemos nuestra IA para eliminar las malas hierbas. Los tomates, los pepinos y las berenjenas sufren en gran medida de las malas hierbas parásitas amarillas de Orobanche. Estos chupan las raíces de sus verduras, no producen nada. Ahora suponga que usted hizo un pequeño robot timón, que se supone que distingue entre plantas útiles y dañinas. Eso podría ser un poco factible en estos días. Pero nuevamente, la tecnología aquí es el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones 3D, no necesariamente AI per se. Disciplinas completamente diferentes de la IA con diferentes matemáticas, algoritmos y academia. Pero, de nuevo, los tipos de inteligencia artificial como llamar a todo el software, la electrónica y las diferentes tecnologías simplemente como inteligencia artificial. 🙂 Conveniente, ¿eh?

En cuarto lugar, permite la agricultura de granos a gran escala. Usando drones, imágenes satelitales, etc., determinamos qué áreas necesitan más agua, tienen infestación o problemas de nutrientes. De acuerdo, pero este es solo un granjero común que usa sus ojos, maldita sea. Todavía no se necesita IA, ¡maldita sea! 🙂

Quinto y final, seleccionemos convenientemente algo más adecuado para las máquinas, ¿de acuerdo? Como la máquina de clasificación de frutas. Al pesar e imaginar cada fruta, podemos determinar el tamaño y la calidad de cada una, incluso rechazar automáticamente las frutas defectuosas / inaceptables. Las células de carga miden cada fruta. El procesamiento de imágenes es muy ligero, ya que solo cuenta los píxeles más claros que provienen de sus cámaras para medir el tamaño de la fruta, el color, etc. Todo esto se hace con éxito en este momento, con bastante éxito usando estos trucos simples de personas no muy avanzadas. El problema es que nadie dice “¡Oh, es la poderosa IA en acción!” Aquí. 🙂 Es simple, programación convencional, sumar, contar, etc. No se necesita IA, lo siento.

“Cultivar IA” como una palabra de moda / frase clave todavía engañaría a un número muy pequeño de inversores crédulos de capital riesgo, casi ninguno. A estas alturas ya deberían saber que la mitad de la alta tecnología es de alto BS. Los VC solo están calculando qué tan vendible es cada globo de pedo al siguiente tonto. Eso es todo.

Pruebe esto: enumere los fallos de la IA y sus éxitos. La segunda columna está casi vacía. Pocos elementos que pueden exprimirse no son realmente todos AI.

La IA más honesta que se me ocurre es el juego de la vida del matemático de Cambridge John Conway. Podemos hacer IA limitada, en un mundo limitado, con cognición limitada del entorno, con posibilidades de acción muy limitadas. La IA aún no se ha recuperado en nuestro mundo real. Y mucho menos para ser aplicado comercialmente en un entorno natural dinámico como la agricultura.

Aunque siempre habrá necesidad de aportes humanos, puedo imaginar un día en el que el 80% de las operaciones agrícolas estén automatizadas desde la siembra hasta la cosecha. Desafortunadamente, esto estará disponible para grandes operaciones al principio, pero podría filtrarse a granjas más pequeñas a medida que mejore la escala de las economías para los pequeños agricultores.