La tecnología de IA empodera la mecanización agrícola (Parte 1)

La tecnología AI desencadena la transformación de la industria, abriendo un gran espacio para el desarrollo de la maquinaria agrícola

Por un lado, el empoderamiento de la IA promoverá la mejora de la gestión de maquinaria agrícola y el aumento de la seguridad operativa. Por otro lado, proporcionará nuevas oportunidades de trabajo y dará lugar a varias ocupaciones nuevas. Ya estamos en camino de AI - Mecanización agrícola empoderada. Es necesario mejorar el sistema de soporte de políticas que se centra en resaltar las aplicaciones de productos y fomentar el desarrollo inteligente, crear un sistema conjunto de investigación y desarrollo dirigido por aplicaciones empresariales y promovido por la integración de la industria, la academia, la investigación y la aplicación, crear un legal y Entorno de desarrollo estandarizado basado en la estandarización y cultivar un equipo de talentos que entiendan la tecnología, pueden administrar y son buenos en operaciones prácticas.

I. Estado de la aplicación de la tecnología de IA en mecanización agrícola

La importancia de la mecanización agrícola en la sociedad moderna es auto -evidente. Puede mejorar la eficiencia de producción, reducir los costos laborales y mejorar los beneficios económicos de la agricultura. La integración de la tecnología de IA con TI multiplicará la eficiencia de la aplicación y la calidad de la maquinaria agrícola, dotando a la maquinaria agrícola con funciones de aprendizaje y lo hará tan inteligente como un experto.

El aprendizaje automático facilita el procesamiento de datos agrícolas
La tecnología de aprendizaje automático juega un papel crucial en el análisis de datos agrícolas. Puede ayudar a los agricultores a recopilar y analizar datos, como la humedad del suelo y la temperatura, proporcionando una decisión, tomando una base para la siembra científica. Por ejemplo, a través del análisis de una gran cantidad de datos de humedad del suelo, el aprendizaje automático puede determinar con precisión cuándo los cultivos necesitan riego. Al mismo tiempo, en el análisis de la calidad del producto agrícola, puede identificar automáticamente problemas como enfermedades, plagas y contenido de aceite, asegurando la seguridad alimentaria. También puede predecir el crecimiento de los cultivos, ayudando a los agricultores a formular planes de plantación razonables, reducir los desechos de recursos, y se aplica en campos de gestión agrícola, como el riego inteligente y la fertilización de precisión, mejorando la eficiencia general de la producción. Las capacidades de minería y análisis de datos de la tecnología de aprendizaje automático en la agricultura brindan apoyo para la gestión científica y precisa de la agricultura.

Aprendizaje profundo para la identificación y monitoreo de los cultivos
La tecnología de aprendizaje profundo puede identificar con precisión diferentes tipos de cultivos mediante la capacitación de modelos, mejorando la precisión de la clasificación. Los agricultores pueden usar algoritmos de aprendizaje profundos para analizar el estado de crecimiento de los cultivos en tiempo real y obtener sugerencias de plantación oportunas. En la identificación de plagas y enfermedades, el aprendizaje profundo juega un papel irremplazable, poder juzgar de manera rápida y precisa la ocurrencia de plagas y enfermedades y ayudar a los agricultores a enfrentar problemas de manera oportuna, evitando la propagación de plagas y enfermedades. Además, la tecnología de aprendizaje profunda también puede predecir el rendimiento de los cultivos, proporcionando una base científica para la decisión, tomando aspectos como la planificación de tierras agrícolas, la selección de variedades y la oferta del mercado, lo que hace que la plantación agrícola sea más racional y rentable.

El valor de la visión por computadora en la navegación y operación de la maquinaria agrícola
La tecnología de visión por computadora simula la función de los ojos humanos para lograr la navegación inteligente de la maquinaria agrícola. Esta tecnología ha mejorado en gran medida la precisión y eficiencia de las operaciones de maquinaria agrícola, lo que hace que las operaciones de maquinaria agrícola en los campos sean más precisas. Por ejemplo, puede mantener un espacio de fila razonable durante el arado. Durante la operación de la maquinaria agrícola, la tecnología de visión por computadora tiene aplicaciones en muchos escenarios prácticos, como el monitoreo de las tierras agrícolas, la identificación del estado del crecimiento de los cultivos e identificación de plagas y enfermedades, proporcionando datos precisos para la producción agrícola, lo que permite descubrir problemas en el proceso de producción agrícola y resuelto de manera oportuna. Además, cuando los robots agrícolas están operando, la tecnología de visión por computadora les ayuda a lograr la recolección automática y la inspección de calidad de los cultivos, promoviendo en gran medida el proceso de automatización de la producción agrícola y el nivel de control de calidad de los productos agrícolas.

Procesamiento de lenguaje natural y servicios de información agrícola
La tecnología de procesamiento del lenguaje natural funciona bien en el análisis de los datos de texto relacionados con la agricultura, lo que puede extraer automáticamente los puntos de conocimiento clave, mejorando así la eficiencia de la recuperación de conocimiento agrícola. La pregunta de conocimiento agrícola: el sistema de respuesta basado en la PNL puede comprender y analizar las necesidades de consulta de los usuarios y proporcionar rápidamente respuestas precisas y prácticas de conocimiento agrícola. Esta tecnología también se utiliza para construir un gráfico de conocimiento agrícola, integrando información agrícola dispersa, proporcionando decisiones, prestando apoyo y servicios de información personalizada para los agricultores y mejorar la eficiencia de los agricultores para obtener y utilizar varios tipos de información en el proceso de producción y operación agrícola. .

La tecnología de Internet de las cosas integra la inteligencia de maquinaria agrícola
La tecnología de Internet de las cosas instala sensores en maquinaria y equipos agrícolas para lograr la transmisión real de la información agrícola, mejorando la precisión y la naturaleza científica de las actividades de producción agrícola. Después de combinarse con maquinaria y equipo agrícola, puede recopilar una gran cantidad de información estrechamente relacionada con la producción agrícola, como el suelo, la temperatura y el aire, creando así un entorno óptimo para el crecimiento de los cultivos. Por ejemplo, al monitorear información como la temperatura y la humedad del suelo a través de la tecnología de Internet de las cosas, el control inteligente del sistema de riego se puede realizar para garantizar un buen ambiente para el crecimiento de los cultivos. El Internet de las cosas también puede lograr la gestión automatizada de los equipos de mecanización agrícola en operaciones como siembra, fertilización, riego y pulverización, lo que hace que las operaciones de producción agrícola sean más eficientes y precisas. Además, respalda la trazabilidad de los productos agrícolas, registrando información sobre la producción, procesamiento y transporte de productos agrícolas, mejorando la confianza de los consumidores en la calidad y seguridad de los productos agrícolas, aumentando el valor de mercado de los productos agrícolas y, a su vez, promoviendo el Proceso de producción agrícola más estandarizado.

Los algoritmos de inteligencia artificial optimizan la decisión agrícola.
Un papel importante de los algoritmos de inteligencia artificial es integrar una gran cantidad de datos agrícolas y datos meteorológicos. A través de la poderosa integración y el análisis de profundidad de los datos masivos, proporciona a los agricultores sugerencias científicas sobre los tiempos de plantación y cosecha, evitando el impacto de las condiciones climáticas adversas y perdiendo las mejores temporadas agrícolas en la producción. Por ejemplo, de acuerdo con los cambios en la precipitación, la temperatura y otros datos meteorológicos, combinados con los requisitos del ciclo de crecimiento de los cultivos, los tiempos de siembra y recolección están razonablemente organizados. También puede proporcionar a los agricultores las mejores sugerencias de combinación de cultivos, mejorando la eficiencia de producción de las tierras de cultivo. Al considerar las características de crecimiento de diferentes cultivos, demanda del mercado y efectos complementarios, la estructura de plantación de las tierras de cultivo está optimizada para lograr el máximo beneficio de la producción agrícola.

II. Cómo la tecnología AI mejora la eficiencia de la mecanización agrícola

Mejora de la eficiencia de gestión de tierras agrícolas

Recopilación y análisis de datos precisos. Con varios dispositivos avanzados (como sensores, drones, satélites, etc.), la tecnología de IA puede recopilar una gran cantidad de información relacionada con las tierras de cultivo, incluidas las condiciones del suelo (fertilidad, nutrientes, humedad, textura, etc.), información de crecimiento de cultivos ( Altura de la planta, área de hojas, plaga y estado de enfermedad, etc.), y datos climáticos (temperatura, humedad, luz, precipitación, etc.). Por ejemplo, la tecnología de detección remota satelital puede obtener información de cobertura vegetal de área grande de tierras de cultivo, los drones pueden realizar una recolección de imágenes de alta resolución para áreas específicas y los sensores pueden monitorear la humedad y la temperatura del suelo en tiempo real. Estos datos son analizados y procesados ​​mediante algoritmos de aprendizaje y aprendizaje profundos de la tecnología de IA, lo que permite un dominio preciso de la situación general de las tierras de cultivo. Por ejemplo, la distribución de la fertilidad del suelo se puede determinar con precisión, a fin de planificar un plan de fertilización más científico. Se pueden tratar diferentes áreas de fertilidad de manera diferente, evitando sobre la fertilización o la fertilización insuficiente y mejorando la eficiencia de la fertilización, mejorando así la eficiencia del manejo de las tierras agrícolas.

Lograr la decisión de operación automatizada: fabricar
En la gestión de tierras de cultivo, la tecnología de IA puede tomar automáticamente las decisiones de operación basadas en los datos recopilados. Tomar el riego como ejemplo, cuando el sensor de humedad del suelo detecta que la humedad del suelo es menor que la humedad adecuada requerida para el crecimiento de los cultivos, el sistema inteligente basado en AI puede iniciar inmediatamente el equipo de riego y calcular con precisión la cantidad y la duración del riego de acuerdo con los factores como el tipo de cultivo, la etapa de crecimiento y el tipo de suelo, logrando así un riego preciso. En términos de malezas, el robot de malezas inteligente puede distinguir entre cultivos y malezas utilizando el sistema de reconocimiento inteligente de IA, eliminar con precisión las malas hierbas, reducir los errores de operación manual y mejorar la eficiencia de la malezas. Además, durante el período de cosecha, a través del análisis y el juicio de la madurez de los cultivos por IA, se puede determinar el mejor tiempo de cosecha, y al mismo tiempo, la ruta de cosecha de maquinaria agrícola puede planificarse automáticamente para evitar la operación cruzada y reducir Cosecha de pérdidas, mejorando la eficiencia de cosecha.

Monitoreo continuo y ajuste dinámico
La tecnología de IA puede monitorear continuamente el efecto de implementación de las medidas de gestión de tierras agrícolas. Por ejemplo, después de la fertilización o la pulverización, a través de la tecnología de reconocimiento de imágenes y monitoreo de sensores, se puede detectar la respuesta al crecimiento de los cultivos y la prevención y el control de las plagas y enfermedades. Si el efecto no es satisfactorio, el sistema AI puede hacer ajustes dinámicos de acuerdo con los datos de tiempo real. Por ejemplo, se pueden tomar medidas como aumentar la cantidad de fertilizantes o cambiar el tipo de pesticida para garantizar la efectividad de la gestión de las tierras agrícolas, mantener las tierras de cultivo en un estado de producción ideal y, en última instancia, mejorar la eficiencia general de la gestión de las tierras agrícolas.

Optimización de operaciones de maquinaria agrícola
Navegación inteligente y planificación de ruta en operaciones de maquinaria agrícola. En las operaciones de maquinaria agrícola, las tecnologías como la visión por computadora y el sistema de navegación por satélite de Beidou en tecnología de IA pueden lograr la navegación inteligente de la maquinaria agrícola. La maquinaria agrícola puede conducir automáticamente de acuerdo con la ruta de operación preestablecida y los requisitos de precisión, especialmente en operaciones de tierras de cultivo a gran escala, evitando la desviación que puede ocurrir en la conducción manual. Por ejemplo, un tractor no tripulado puede conducir con precisión a lo largo de la ruta planificada durante las operaciones de siembra o arado, asegurando un espacio de hileras uniforme y mejorando la utilización de la tierra. Y al encontrar obstáculos o necesitar ajustar el área de operación, el sistema de IA puede rehacer la ruta para garantizar la continuidad y la eficiencia de la operación. Este sistema inteligente de navegación y ruta - planificación ha mejorado en gran medida la precisión y estandarización de las operaciones de maquinaria agrícola, la reducción de la mano de obra y la mayor eficiencia de operación.
Ajuste automático de los parámetros de operación. La combinación de IA y maquinaria agrícola permite a la maquinaria agrícola ajustar automáticamente los parámetros de operación de acuerdo con el entorno de operación y las condiciones de cultivo. Por ejemplo, cuando un dron de protección de planta está realizando una tarea de pulverización, puede usar la visión de IA - Tecnología de reconocimiento para juzgar la altura, la densidad y otras condiciones de los cultivos a continuación en tiempo real, y luego ajustar automáticamente los parámetros de operación, como Altura de vuelo, velocidad de flujo de pulverización y ancho de pulverización para garantizar que los pesticidas se rocíen de manera uniforme y precisa sobre los cultivos, mejorando la eficiencia del uso de pesticidas y protegiendo completamente los cultivos. Otro ejemplo es el cosechador inteligente, que puede ajustar automáticamente los parámetros de operación, como la velocidad de corte y la velocidad de trilla de acuerdo con factores como el rendimiento y la humedad del cultivo, asegurando el progreso suave de la cosecha y la reducción de las pérdidas, mejorando así la eficiencia operativa de la maquinaria agrícola.
Falla de alerta temprana y pre -mantenimiento. La tecnología de IA también puede lograr fallas de alerta temprana y pre -mantenimiento de maquinaria agrícola. Al instalar sensores en maquinaria agrícola para recopilar varios datos, como temperatura, presión y vibración durante el funcionamiento del equipo, los algoritmos de IA analizan y comparan estos datos. Si se encuentra que algunos datos se desvían del rango normal, dará una advertencia temprana de posibles riesgos de falla, recordando al operador que verifique y mantenga de manera oportuna. Por ejemplo, cuando los sensores en el motor detectan situaciones, como la temperatura de aceite demasiado alta y la vibración anormal del cigüeñal, el sistema de IA emitirá una alarma de manera oportuna. Esto ayuda a lidiar con problemas cuando la falla no ha ocurrido o está en su infancia, reduciendo el tiempo de interrupción de la operación causada por las fallas de los equipos y mejorando la confiabilidad operativa y la eficiencia laboral de la maquinaria agrícola.

Mejora de la colaboración de la industrialización agrícola
Operaciones de intercambio de información y colaboración. La tecnología AI ayuda a lograr el intercambio de información en todos los enlaces de la cadena de la industria agrícola. Desde el suministro de insumos agrícolas hasta la producción agrícola, y luego hasta el procesamiento y las ventas de productos agrícolas, todas las entidades participantes pueden compartir información relevante a través de la plataforma construida por la tecnología AI. Por ejemplo, los proveedores de insumos agrícolas pueden ajustar los tipos de suministro y las cantidades de fertilizantes, semillas, pesticidas, etc. de manera oportuna de acuerdo con el plan de plantación analizado por la IA; Los productores agrícolas también pueden ajustar la estructura de plantación de acuerdo con las necesidades de las empresas de procesamiento de productos agrícolas. En el enlace de producción agrícola, diferentes maquinaria y equipos agrícolas también pueden lograr operaciones de colaboración. Por ejemplo, las máquinas de siembra, las máquinas de fertilización y las máquinas de riego se pueden conectar a través de la red de IA y pueden llevar a cabo automáticamente operaciones de colaboración en secuencia de acuerdo con la etapa de crecimiento de los cultivos y las condiciones del suelo, mejorando la eficiencia general y la continuidad de la producción agrícola.
Control de calidad y producción estandarizada. En términos del control de calidad de los productos agrícolas, la tecnología de IA puede detectar rápidamente la apariencia, la calidad interna y los componentes nutricionales de los productos agrícolas a través de medios como el reconocimiento de imágenes y el análisis espectral. Por ejemplo, en el proceso de clasificación después de la recolección de frutas, el sistema de reconocimiento de IA puede clasificar rápidamente las frutas de acuerdo con factores como el tamaño, el color y si hay defectos. Esto puede garantizar que los productos agrícolas cumplan con los requisitos de calidad estandarizados y mejorar la competitividad del mercado de los productos. Además, el monitoreo de procesos de producción basado en la tecnología de IA puede garantizar que la producción agrícola se realice de acuerdo estricto con procesos estandarizados, desde el uso de pesticidas y fertilizantes en la etapa de plantación hasta las especificaciones de operación en la etapa de cosecha. Esta producción estandarizada ayuda a expandir la escala de la industria agrícola y mejorar la eficiencia general de la agricultura.

Autor: el leñador Hanzhong

Fuente: Noticias de noticias de maquinaria agrícola