La tecnología de IA empodera la mecanización agrícola (Parte 3)

Ⅳ. Tendencias de desarrollo de la tecnología de IA en la mecanización agrícola en el futuro

1. Mejora continua en el nivel de inteligencia

Integración de tecnologías de detección integrales: los futuros equipos de mecanización agrícola integrarán más tipos de tecnologías de detección para lograr la percepción de todos los niveles redondos y de nivel múltiple del entorno de las tierras agrícolas y el crecimiento de los cultivos. Además de los sensores existentes, como la temperatura, la humedad y los sensores de luz, se introducirán sensores hiperespectrales para analizar la composición de nutrientes de los cultivos e infecciones por enfermedades y enfermedades de la etapa temprana; Los biosensores pueden detectar la actividad de los microorganismos en el suelo. La integración y minería de datos de múltiples sensores puede comprender con mayor precisión los cambios de estado durante el crecimiento de los cultivos, proporcionando datos más abundantes e integrales para que el sistema AI tome decisiones más precisas. Por ejemplo, al combinar imágenes hiperespectrales con la medición de las características electrofisiológicas vegetales, se puede hacer un juicio temprano y preciso del estrés por sequía de los cultivos y la absorción de nutrientes, y se pueden tomar contramedidas oportunas para mejorar el rendimiento y la calidad del cultivo.

El aprendizaje de refuerzo profundo facilita una mejor decisión: la toma: con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje de refuerzo profundo en la tecnología de IA, el sistema de decisión en la mecanización agrícola se optimizará aún más. Por ejemplo, en las operaciones de riego, el sistema de IA basado en algoritmos de aprendizaje de refuerzo profundo aprende continuamente las estrategias de riego óptimas para diferentes cultivos en diferentes etapas de crecimiento, en diferentes condiciones del suelo y entornos climáticos, a fin de lograr decisiones de riego más precisas y evitar el desperdicio de un desperdicio de un desperdicio de un desperdicio de Recursos hídricos. En términos de selección de productos agrícolas, el sistema puede juzgar exhaustivamente el tiempo de selección y prioridad más preciso en función de múltiples factores, como el vencimiento de los cultivos y el valor de mercado, maximizando los beneficios de la producción agrícola. Este algoritmo de aprendizaje de refuerzo profundo también puede hacer que la maquinaria agrícola funcione de manera más inteligente en la coordinación, como un equipo inteligente, ajustando dinámicamente los métodos y caminos de trabajo de acuerdo con factores como sus posiciones y estados de trabajo, y mejorando la eficiencia general de las operaciones de tierras de cultivo.

2. Desarrollo diversificado y a gran escala de robots agrícolas

Desarrollo de funciones diversificadas: los tipos de futuros robots agrícolas serán más abundantes. Además de los robots de malezas existentes, los robots de protección de las plantas y la recolección de robots, también se desarrollarán robots como robots de fertilización precisos y robots de detección de semillas de cultivo. Los robots precisos de fertilización pueden calcular y aplicar con precisión una cierta cantidad de fertilizante de acuerdo con factores como la fertilidad del suelo y los requisitos de nutrientes de cultivos, lograr un mayor manejo de la fertilización científica y mejorar la utilización de fertilizantes. Los robots de detección de semillas de cultivo pueden detectar indicadores de forma rápida y no destructiva, como la tasa de germinación de semillas, la salud y la pureza para garantizar la calidad de las semillas para la siembra. Para los ciclos de crecimiento y las características de diferentes cultivos, los robots agrícolas también tendrán un desarrollo de funciones más diverso y detallado. Por ejemplo, habrá robots especiales de Vine: poda para el cultivo de uva y robots refinados para el cultivo de algodón.

Promoción y aplicación a gran escala: con la madurez de la tecnología y la reducción de los costos, los robots agrícolas se aplicarán de manera más amplia y masiva en la producción agrícola. Se moverán gradualmente de los campos experimentales pequeños a escala y los parques modernos de demostración agrícola a las tierras de cultivo de gran área de los agricultores comunes. Esto reducirá en gran medida la intensidad laboral de los agricultores y resolverá el problema actual de la escasez de mano de obra rural. Además, en el proceso de aplicación a gran escala, robots agrícolas y otros maquinarios y equipos agrícolas lograrán una interconexión e interoperabilidad más extensa, construyendo una red de producción agrícola inteligente. Por ejemplo, múltiples robots agrícolas pueden colaborar para completar las operaciones de siembra, riego, desmalezamiento y cosecha a gran escala a gran escala. Los robots pueden compartir información, como el progreso de la operación y las condiciones de crecimiento de los cultivos en el tiempo real, lo que hace que la gestión sea más eficiente y la producción más rentable.

3. Integración profunda con otras tecnologías emergentes

Desarrollo colaborativo de IA e Internet de las cosas (IoT): la integración de la tecnología de IA e IoT estará más cerca. En la futura mecanización agrícola, los dispositivos basados ​​en IoT proporcionarán una fuente de datos más estable y extensa para la IA. La conexión integral de los equipos de maquinaria agrícola, las instalaciones agrícolas y el entorno de tierras agrícolas por tecnología IoT permite a la IA obtener datos masivos en tiempo real para el análisis y la toma de decisiones. Por ejemplo, la red de sensores IoT conecta todos los equipos de riego, dispositivos de fertilización y maquinaria agrícola. AI luego utiliza los datos cargados por estos dispositivos para optimizar todo el proceso de producción agrícola y lograr un trabajo colaborativo más razonable entre los dispositivos IoT. Al mismo tiempo, la tecnología de IA puede dotar al IoT de inteligencia, lo que permite que los dispositivos IoT tengan la capacidad de juicio inteligente y decisión autónoma. Tal sinergia hará que la producción agrícola sea más automatizada, inteligente y eficiente.

Innovación a través de la combinación de IA con biotecnología y nanotecnología: la combinación de IA y biotecnología aprovechará más potencial de producción agrícola. Por ejemplo, al analizar los datos de genes biológicos a través de IA, se puede acelerar el proceso de reproducción de excelentes variedades de cultivos. La tecnología AI se utiliza para simular el movimiento y la interacción de las biomoléculas para desarrollar nuevos pesticidas y fertilizantes biológicos. La combinación de IA y nanotecnología también traerá nuevas innovaciones a la mecanización agrícola. La combinación de nanosensores y tecnología de IA puede monitorear y analizar más información de micro nivel en la producción agrícola (como el impacto de la estructura de partículas del suelo a nanoescala en las raíces de cultivos y los cambios en la estructura molecular de las membranas de células de cultivo). Los nuevos materiales desarrollados por la nanotecnología (como los recubrimientos nano -recubrimientos para mejorar la resistencia a la corrosión y las propiedades de auto -limpieza de los equipos de maquinaria agrícola) pueden mejorar el rendimiento de los equipos de mecanización agrícola, mientras que la tecnología de IA realiza la integración de datos, el control optimizado y otras tareas en estas Innovaciones tecnológicas, promoviendo conjuntamente el progreso tecnológico de la mecanización agrícola.

V. Experiencias de países para empoderar a la mecanización agrícola con la tecnología de IA

1. Experiencias de los Estados Unidos en AI - Mecanización agrícola habilitada

Aplicación de profundidad de la tecnología GPS en gestión de maquinaria agrícola: las granjas estadounidenses son generalmente a gran escala con un alto nivel de mecanización. GPS se aplica ampliamente a la gestión de maquinaria agrícola. El GPS y los mapas geográficos del terreno se instalan en maquinaria agrícola, lo que permite toda la información de actividad de la maquinaria agrícola durante las operaciones de campo (como rutas mecánicas, tiempo de operación, procedimientos de labranza, variedades de cultivos, identificación y carga de materiales de producción, y reposición mecánica de combustible) registrado con precisión digitalmente.

De esta manera, los productores agrícolas pueden conectarse a equipos de maquinaria agrícola a través de una computadora para lograr un monitoreo y un manejo integral de la producción de cultivos. Por ejemplo, los productores agrícolas pueden organizar con precisión la aplicación de pesticidas y fertilizantes en diferentes parcelas y para diferentes cultivos en diferentes ciclos de producción de acuerdo con los registros del GPS y la información del mapa, evitando los problemas de omisión o fertilización repetida y aplicación de pesticidas. Además, el rango de uso de la maquinaria agrícola se puede bloquear de acuerdo con las señales GPS y las cercas electrónicas para garantizar que la maquinaria agrícola solo pueda operar en el área especificada, realizando la función anti -robo de la maquinaria agrícola.

Colaboración entre la tecnología de detección remota y los sistemas de maquinaria inteligente: Estados Unidos utiliza tecnología de teledetección para obtener una gran cantidad de información sobre los cultivos de tierras de cultivo, como las etapas de crecimiento de los cultivos, el estado nutricional, los niveles de salud y los estados físicos como la luz, la temperatura, la humedad , aire, contenido de humedad del suelo y nutrientes. Y esta información se transmite al sistema de maquinaria inteligente.

El sistema de maquinaria inteligente analiza estos datos con la ayuda de la inteligencia artificial y formula las medidas de gestión de la producción para lograr un control inteligente del crecimiento de los cultivos. Tome Monsanto como ejemplo. Utilizan satélites de teledetección y tecnología de escaneo fotoeléctrico UAV para obtener regularmente imágenes infrarrojas de tierras cultivadas y envían estas imágenes al sistema inteligente de control de crecimiento, realizando así el manejo científico y el control de los enlaces de producción, como la siembra de cultivos, la fertilización, el riego y la pulverización. Al mejorar el rendimiento y la calidad de los cultivos, se logra un equilibrio entre la utilización efectiva de los recursos y la protección del medio ambiente ecológico.

2. Experiencias de Japón en AI - Mecanización agrícola habilitada

Machinería inteligente y estrategia de integración de información moderna: en vista de la situación actual de escasez de recursos en su propio país, Japón ha lanzado una estrategia de tecnología de generación secundaria de maquinaria inteligente + información moderna. Transforman el conocimiento y la experiencia de la plantación en modelos digitales y gestionan la producción agrícola a través del Internet de las cosas y la maquinaria con inteligencia artificial. Por ejemplo, cuando los cultivos se ven afectados por plagas y enfermedades, la maquinaria agrícola con sensores inteligentes y las funciones de análisis de IA puede recopilar rápidamente la información del crecimiento de los cultivos y compararla con los datos de crecimiento de los cultivos sanos en el modelo digital para detectar rápidamente los problemas de la enfermedad y tomar la prevención correspondiente y medidas de control.

En términos de la plataforma de optimización de cultivos digitales, Japón ha realizado medidas innovadoras. Los agricultores pueden ver la situación de tiempo real de las etapas de crecimiento de los cultivos, las enfermedades y los riesgos de malezas en esta plataforma, y ​​también ver la situación futura simulada y obtener sugerencias de medidas de gestión proporcionadas por la inteligencia artificial. En este proceso, al combinar la navegación GPS, los sistemas de información geográfica y los sensores, la plataforma está conectada a UAV, tractores y robots con cámaras y sensores. Estos robots o maquinaria inteligente pueden emprender tareas pesadas o peligrosas, como pulverización de pesticidas, cosecha y descarga, y pueden mejorar continuamente los métodos de gestión de la producción agrícola basados ​​en los grandes datos recopilados por los sensores y el aprendizaje automático de la maquinaria inteligente para lograr una alta calidad agrícola agrícola Aumento de la producción.

VI. Varias sugerencias para promover la tecnología de IA para empoderar a la mecanización agrícola

1. Aumentar la inversión en investigación y desarrollo tecnológico e innovación

Investigación colaborativa y desarrollo de tecnologías de campo múltiple: la aplicación de la tecnología de IA en la mecanización agrícola requiere el desarrollo colaborativo de tecnologías en múltiples campos. El gobierno y las empresas deberían aumentar la intensidad de la inversión de investigación y desarrollo en tecnología de sensores, tecnología de visión por computadora, algoritmos de aprendizaje automático, etc. Por ejemplo, en la investigación y el desarrollo de la tecnología de sensores, desarrollan un suelo más preciso, duradero y de bajo costo. Sensores de humedad, sensores de monitoreo del estado de crecimiento de cultivos, etc. Estos sensores pueden proporcionar fuentes de datos más precisas para los algoritmos de IA, al igual que los ojos del sistema AI, proporcionando apoyo para la operación precisa de los equipos de maquinaria agrícola.

Alentar a las instituciones de investigación y las empresas a cooperar en proyectos de investigación y desarrollo de robots agrícolas, maquinaria agrícola inteligente, etc. Por ejemplo, las especialidades de ingeniería mecánica e informática en las universidades pueden cooperar con las empresas de fabricación de maquinaria agrícola para desarrollar conjuntamente robots agrícolas adecuados para diferentes entornos y entornos y entornos diferentes. necesidades de cultivos. Los investigadores universitarios pueden proporcionar algoritmos inteligentes y tecnologías de control, mientras que las empresas son responsables de aspectos como el diseño de la estructura mecánica y la optimización de procesos de fabricación, creando conjuntamente equipos innovadores de maquinaria agrícola.

La investigación y el desarrollo dirigidos a necesidades agrícolas especiales: dado que la producción agrícola tiene sus particularidades, incluida la complejidad del crecimiento de los cultivos y la diversidad de entornos de tierras agrícolas, se requiere una investigación técnica especial y desarrollo para estas necesidades especiales. Por ejemplo, cuando se desarrolla robots inteligentes para la selección de cultivos diferentes, las características como la ternura, la forma y la identificación de madurez de los cultivos deben considerarse. Para el desarrollo de robots para frutas relativamente delicadas, como las fresas, es necesario evitar daños a las frutas durante el proceso de selección tanto como sea posible.

En la investigación y el desarrollo de equipos de maquinaria agrícola para tierras de cultivo en terrenos complejos, como campos en terrazas en áreas montañosas del sur, desarrollan equipos de maquinaria agrícola de tamaño pequeño, liviano y flexible. Estas maquinaria agrícola deberían poder satisfacer las necesidades de operación de un área pequeña y terrenos irregulares. En el proceso de investigación y desarrollo, el diseño del sistema de energía, el mecanismo de caminar y los componentes de la operación deben considerarse exhaustivamente para garantizar que la maquinaria agrícola pueda moverse libremente y completar operaciones como siembra, fertilización y cosecha en terrenos complejos.

2. Mejorar la transformación inteligente y la mejora de la maquinaria agrícola

Transformación inteligente de hardware de equipos de maquinaria agrícola: para los equipos de maquinaria agrícola existente, su hardware se puede transformar y actualizar de manera inteligente. Por ejemplo, instale sistemas de navegación inteligente y kits de sensores en equipos de maquinaria agrícola tradicional, como tractores y cosechadores. El sistema de navegación inteligente puede permitir que la maquinaria agrícola logre una navegación automática, viajes y opere de acuerdo con las rutas preestablecidas y mejorar la precisión y eficiencia de la operación. El kit de sensor puede monitorear el estado de trabajo y los parámetros de operación de los equipos de maquinaria agrícola, como la velocidad del motor, la temperatura del petróleo, la profundidad de operación, etc. Estos datos pueden transmitirse al sistema de control de la maquinaria agrícola o una plataforma de monitoreo remoto, lo que permite a los operadores, lo que permite a los operadores. o los gerentes para comprender el estado de operación de la maquinaria agrícola en tiempo real y descubrir y manejar posibles fallas de manera oportuna.

En términos de los componentes clave de la maquinaria agrícola, como la actualización inteligente del motor, se puede adoptar la tecnología de inyección de combustible inteligente y la tecnología de auto diagnóstico de fallas del motor. La tecnología inteligente de inyección de combustible puede ajustar automáticamente el volumen de inyección de combustible de acuerdo con la carga de operación y las condiciones ambientales de la maquinaria agrícola, mejorar la utilización del combustible y reducir el consumo de combustible y la contaminación ambiental. La tecnología de autognóstico de falla del motor puede monitorear varios parámetros operativos del motor en tiempo real. Una vez que se detecta una situación anormal, puede localizar rápidamente la causa de la falla y recordarle al operador que realice el mantenimiento, reduciendo el tiempo de inactividad de la maquinaria agrícola debido a fallas.

3. Actualización inteligente de software de equipos de maquinaria agrícola

La actualización inteligente de software de los equipos de maquinaria agrícola es igualmente importante. Desarrolle el software del sistema de control inteligente adecuado para equipos de maquinaria agrícola y optimice el proceso de operación de maquinaria agrícola a través de algoritmos de software. Por ejemplo, en la actualización de software de sembradores, los algoritmos para ajustar automáticamente los parámetros de operación, como la velocidad de siembra, el espaciado de siembra y la profundidad de siembra de acuerdo con los tipos de cultivos, las condiciones del suelo y los requisitos de siembra. Estos algoritmos se establecen en función de una gran cantidad de datos experimentales y experiencia en expertos agrícolas y se optimizan y mejoran continuamente a través de la recopilación y el análisis de datos.

Use el aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial para analizar y extraer los datos de operación histórica de la maquinaria agrícola, para predecir y optimizar la disposición de las tareas de operación futuras. Por ejemplo, de acuerdo con los tiempos de siembra y cosecha de años anteriores, así como datos como las leyes de cambio de clima y las condiciones de humedad del suelo, predicen los mejores tiempos de siembra y cosecha para el próximo ciclo, y organizar la programación de maquinaria agrícola y los planes de operación por adelantado Para lograr el manejo científico de la producción agrícola, mejorar la eficiencia de utilización de la maquinaria agrícola y aumentar los beneficios de producción agrícola.

4. Fortalecer la construcción de recursos de datos agrícolas

Mejora de la red de recopilación de datos: la construcción de una red completa de recopilación de datos agrícolas es la base. Disgular ampliamente varios sensores en tierras de cultivo, incluidos los sensores del suelo, los sensores meteorológicos, los sensores de crecimiento de los cultivos, etc. Por ejemplo, los sensores de fertilidad del suelo se pueden establecer uniformemente en una granja a gran escala de acuerdo con una cierta densidad y diseño para garantizar la adquisición de integrales y Información precisa de datos de fertilidad del suelo.

Use UAV, teledetección satelital y otros medios para recopilar datos macro de tierras de cultivo. Los UAV pueden realizar regularmente inspecciones aéreas de tierras de cultivo para obtener datos de imágenes de crecimiento de cultivos; La teledetección satelital puede cubrir un área más grande y obtener información como el índice de vegetación y el tipo de uso de tierras de cultivo. Estos medios de recopilación de datos se complementan entre sí y pueden proporcionar todo el apoyo a los datos redondos para la producción agrícola.

Construcción de la plataforma de gestión de datos y intercambio: dirigida por las asociaciones gubernamentales o de la industria, establecer una plataforma de gestión de datos agrícolas unificadas y compartir la plataforma. Esta plataforma es responsable de la gestión centralizada, el almacenamiento y la copia de seguridad de varios datos agrícolas recopilados para garantizar la seguridad y la integridad de los datos. Por ejemplo, use la tecnología de computación en la nube para construir un centro de almacenamiento de datos de gran capacidad para facilitar la consulta de datos, la recuperación y el análisis.

En términos de intercambio de datos, formule reglas y mecanismos de intercambio de datos razonables para diferentes entidades de producción agrícola (como agricultores, empresas de maquinaria agrícola, instituciones de investigación agrícola, etc.). Permitir que los datos agrícolas circulen y se compartan entre varias entidades bajo locales legales y conformes. Por ejemplo, las empresas de maquinaria agrícola pueden desarrollar equipos de maquinaria agrícola inteligente más adecuado de acuerdo con los datos del suelo de las tierras de cultivo y las condiciones de plantación de cultivos proporcionadas por los agricultores; Las instituciones de investigación agrícola pueden usar los datos compartidos para experimentos de investigación y desarrollo de nuevas tecnologías y variedades agrícolas.

5. Cultive un equipo de talento profesional

La optimización de los programas de entornos y capacitación profesionales relevantes en las universidades: en términos de educación superior, universidades agrícolas y universidades de ciencia e ingeniería debería otorgar más importancia al entorno de las especialidades y la construcción de sistemas curriculares relacionados con la aplicación de la tecnología de IA en la mecanización agrícola. Por ejemplo, agregue cursos relevantes como tecnología de IA, tecnología de sensores y diseño inteligente de maquinaria agrícola en especialidades de ingeniería agrícola. En la enseñanza del plan de estudios, preste atención a la combinación de teoría y práctica, y aumente los enlaces de enseñanza, como el análisis de casos reales y las operaciones experimentales.

Las universidades pueden cooperar con empresas de maquinaria agrícola e instituciones de investigación para establecer bases de pasantías o programas de capacitación conjunta. Por ejemplo, los estudiantes pueden realizar internas en las líneas de producción de las empresas de maquinaria agrícola para comprender el proceso de fabricación y transformación inteligente de los equipos de maquinaria agrícola; Participe en proyectos de innovación relevantes de instituciones de investigación para dominar profundamente los métodos de investigación de aplicaciones de la tecnología de IA en la mecanización agrícola y mejorar la capacidad de operación práctica de los estudiantes y la capacidad de resolución.

Capacitación técnica y actualización de conocimiento para el personal titular: Realice tecnología de IA regular y capacitación de operación de maquinaria agrícola inteligente para profesionales agrícolas existentes (incluidos operadores de maquinaria agrícola, técnicos agrícolas, etc.). Estos entrenamientos se pueden llevar a cabo en una combinación de métodos en línea y fuera de línea. Por ejemplo, los recursos de aprendizaje en línea se pueden proporcionar a través de plataformas de cursos en línea, y los operadores de maquinaria agrícola pueden estudiar de forma independiente de acuerdo con sus propios acuerdos de tiempo; Se pueden organizar capacitaciones centralizadas fuera de línea, y los expertos pueden proporcionar orientación y operaciones enfrentadas para profundizar la comprensión y la capacidad de aplicación de los profesionales de las nuevas tecnologías.

Proporcione mecanismos de incentivos para alentar a los profesionales agrícolas a actualizar continuamente sus conocimientos y mejorar sus habilidades. Por ejemplo, establezca subsidios de habilidades profesionales y brinde ciertos subsidios económicos a aquellos que aproban la evaluación de nuevas tecnologías relevantes; Establezca un canal de promoción de habilidades profesionales, vincule las capacidades técnicas y los niveles de conocimiento con el tratamiento salarial, la promoción profesional, etc., y estimule el entusiasmo del aprendizaje de los profesionales agrícolas.

Autor: el leñador Hanzhong

Fuente: Red de noticias de maquinaria agrícola