La tecnología de IA empodera la mecanización agrícola (Parte 2)

Iii.Desafíos que enfrentan AI - Mecanización agrícola empoderada

1. Desafíos técnicos

Dificultad en la recopilación y procesamiento de datos

La recopilación y el procesamiento de datos es arduo. La diversidad y las características biológicas de los objetos de producción agrícola plantean desafíos para la recopilación de datos. Los diferentes cultivos varían significativamente en los entornos de crecimiento (como las diferencias en el tipo de suelo, la intensidad de la luz, la altitud, etc.) y las características fisiológicas (la resistencia variable a las plagas y las enfermedades entre diferentes variedades, ciclos de crecimiento, etc.). Esto hace que sea difícil obtener datos unificados, completos y precisos. Por ejemplo, la recopilación de datos de humedad del suelo en áreas montañosas y montañosas es un desafío debido a terrenos complejos, lo que impede la colocación de sensores y transmisión de señal. Además, el entorno de tierras de cultivo complejo y cambiante, incluidos los factores climáticos (las fuertes lluvias y las inundaciones pueden dañar los sensores, y los vientos fuertes pueden afectar el monitoreo de UAV) y las actividades de animales y plantas (los animales pueden dañar el equipo, y las malezas pueden bloquear los cultivos, afectando la precisión de recopilación de imágenes), puede interferir con la recopilación de datos. En términos de procesamiento de datos, dado el gran volumen y la complejidad de los datos agrícolas, se necesitan requisitos de alta tecnología para la limpieza de datos, el análisis y el establecimiento de modelos de datos efectivos. Se requieren algoritmos avanzados para manejar una gran cantidad de datos de diferentes fuentes y con diferentes estructuras. Por ejemplo, el procesamiento de datos de imagen requiere algoritmos complejos como redes neuronales convolucionales en el aprendizaje profundo. Sin embargo, el funcionamiento de estos algoritmos generalmente exige hardware de alto extremo (como los recursos informáticos de GPU), que la mayoría de las empresas agrícolas o agricultores individuales no pueden pagar.

Necesidad urgente de mejorar la precisión y adaptabilidad del algoritmo

Aunque los algoritmos de IA se pueden aplicar a la mecanización agrícola en algunos escenarios, su precisión aún no cumple con los requisitos. Por ejemplo, en la identificación de plagas y enfermedades, algunos síntomas similares pueden ser juzgados mal. Algunos síntomas de las plagas y la enfermedad de la etapa temprana no son obvios, y cuando se detectan, es posible que ya hayan causado un daño irreparable a los cultivos. Además, debido a las diferencias regionales en entornos geográficos, variedades de cultivos y métodos de plantación en la producción agrícola, la adaptabilidad de los algoritmos existentes en diferentes regiones es pobre. Un algoritmo entrenado en un área puede volverse inaplicable en otra área debido a cambios en factores como la fertilidad del suelo y el clima, lo que requiere ajustes y optimizaciones para diferentes regiones. Esto requiere recopilación de datos continuos y reentrenamiento de modelos, que es un proceso complejo y costoso.

2. Desafíos financieros y de costos

Altos costos de inversión de I + D

AI Technology es un campo de alta tecnología con una gran inversión de I + D. Por ejemplo, el desarrollo de un robot de IA agrícola avanzado requiere un apoyo financiero sustancial, desde el diseño de hardware (adquisición y fabricación de sensores de alto rendimiento, actuadores precisos, estructuras mecánicas estables, etc.) hasta desarrollo de software (desarrollo de algoritmo, minería de datos y aprendizaje, inteligente Diseño del sistema de control, etc.). Para las universidades o instituciones de investigación, necesitan una gran cantidad de fondos de investigación científica del gobierno u otras organizaciones. Para las empresas, enfrentan riesgos financieros significativos. Si los resultados de I + D no tienen un valor de promoción del mercado o el efecto de la aplicación es deficiente, la empresa puede sufrir pérdidas. Algunos comienzan, las empresas agrícolas de IA, sin una fuente estable de fondos, les resulta difícil mantener el trabajo de I + D de alto costo durante mucho tiempo, lo que resulta en un progreso lento o incluso fallido en la investigación científica.

Altos costos de compra y mantenimiento de equipos

La maquinaria agrícola equipada con tecnología de IA es mucho más cara que la maquinaria agrícola tradicional. Por ejemplo, un tractor inteligente con un sistema de navegación automático de alta precisión y funciones complejas de reconocimiento de imágenes es mucho más costoso que un tractor tradicional. Para los operadores agrícolas compuestos principalmente por agricultores individuales, el costo de compra es una barrera difícil para cruzar. Además, dicho equipo tiene una estructura compleja y un alto contenido técnico. Una vez que no funciona, el costo de mantenimiento también es alto. El mantenimiento puede requerir técnicos profesionales y herramientas especiales de pruebas y mantenimiento, que el personal de mantenimiento de maquinaria agrícola ordinaria puede no poder manejar. Esto hace que los agricultores duden en adoptar la maquinaria agrícola empoderada con AI debido a las preocupaciones sobre los altos costos de uso, lo que limita la popularización y la aplicación de la tecnología de IA en la mecanización agrícola.

3. Dilemas de escasez de talento y popularización del conocimiento

Escasez de talentos profesionales

El campo de la combinación de la tecnología de IA con la mecanización agrícola es un tema interdisciplinario que requiere talentos compuestos competentes tanto en la tecnología de IA como en el conocimiento agrícola. Actualmente, existe una grave escasez de tales talentos. Por un lado, la mayoría de los talentos capacitados por universidades y otras instituciones educativas son talentos tecnológicos puros de IA o profesionales agrícolas, que carecen de un sistema curricular y un entorno práctico que combina los dos. Por otro lado, los trabajos en este campo son relativamente arduo, principalmente ubicados en áreas rurales o campos, que no son muy atractivos para los talentos. Por ejemplo, una empresa de I + D de robot agrícola necesita tanto expertos agrícolas para proporcionar conocimiento agrícola, como ciclos de crecimiento de cultivos y especificaciones de operación de maquinaria agrícola, y ingenieros de IA para optimizar algoritmos y escribir programas para el robot, pero es difícil encontrar talentos que son competentes en ambos aspectos.

Dificultad para popularizar el conocimiento entre los agricultores

Para los agricultores, los principales participantes en la producción agrícola, la tecnología de IA es una tecnología emergente relativamente avanzada que es difícil de entender y dominar. Los agricultores generalmente tienen un nivel educativo bajo y una capacidad limitada para aceptar nuevas tecnologías. Muchos agricultores ni siquiera son competentes en operaciones básicas de teléfonos móviles y tecnologías de Internet, y mucho menos comprender y aplicar tecnología de IA. Además, hay una falta de canales de capacitación y métodos efectivos para popularizar el conocimiento entre los agricultores. Por ejemplo, algunos nuevos programas de capacitación en tecnología para agricultores son demasiado abstractos y carecen de explicaciones basadas en casos prácticos, o los entrenadores tienen habilidades profesionales limitadas. Como resultado, a los agricultores les resulta difícil dominar verdaderamente el conocimiento de la aplicación de la tecnología de IA en la mecanización agrícola, lo que dificulta promover el uso de la tecnología de IA en la producción agrícola real.

4. Desafíos de entorno de aplicación y seguridad de datos

Ambiente agrícola complejo y cambiante

El entorno de producción agrícola es complejo, incluidos diversos terrenos (montañas, llanuras, colinas, etc.) y condiciones climáticas (clima extremo como lluvias fuertes, sequía y vientos fuertes), que afectan en gran medida la aplicación práctica de la tecnología de IA. Por ejemplo, en áreas montañosas, el terreno ondulado puede bloquear las señales satelitales, afectando la precisión de la navegación de la maquinaria agrícola inteligente; El clima severo puede interferir con las operaciones de recopilación de datos de UAV. Además, los diferentes cultivos y escenarios de producción agrícola tienen requisitos distintos para los dispositivos de IA. Por ejemplo, un robot de recolección de IA utilizado en huertos debe adaptarse a características como la altura del árbol y la distribución de frutas, que plantea requisitos más altos para la aplicabilidad y flexibilidad de los dispositivos de hardware y los algoritmos de software. La mayoría de las tecnologías de IA tradicionales se desarrollan en base a entornos ideales o industriales. En un entorno agrícola complejo, se necesitan más modificaciones de personalización y localización para el funcionamiento normal.

Problemas de seguridad de datos y protección de la privacidad

Durante el proceso de mecanización agrícola, la tecnología de IA necesita recopilar y analizar una gran cantidad de datos relacionados con la producción agrícola, que implican información confidencial como los recursos de tierras de una granja, las variedades de cultivos, los planes de siembra y cosecha. Una vez que los datos se filtran, los competidores pueden explotar maliciosamente o representar una amenaza para la seguridad agrícola nacional. Por ejemplo, si se filtra el plan de plantación de un agricultor, puede ser manipulado por los especuladores del mercado, causando fluctuaciones anormales en los precios de los productos agrícolas. Al mismo tiempo, los métodos de almacenamiento y intercambio de datos basados ​​en la nube en los que se basan en la tecnología AI también tienen riesgos de seguridad, como ser vulnerable a los ataques de piratas informáticos o fugas internas. Asegurar la seguridad de los datos y la protección de la privacidad es uno de los desafíos que deben enfrentarse en el proceso de mecanización agrícola empoderada con AI.

Autor: el leñador Hanzhong

Fuente: Red de noticias de maquinaria agrícola