La technologie de l'IA habilite la mécanisation agricole (partie 2)

Iii.Défis auxquels sont confrontées par la mécanisation agricole habilitée

1. Défis techniques

Difficulté de collecte et de traitement des données

La collecte et le traitement des données sont ardues. La diversité et les caractéristiques biologiques des objets de production agricole posent des défis à la collecte de données. Différentes cultures varient considérablement dans les environnements de croissance (tels que les différences dans le type de sol, l'intensité de la lumière, l'altitude, etc.) et les caractéristiques physiologiques (résistance variable aux ravageurs et aux maladies entre différentes variétés, cycles de croissance, etc.). Il est difficile d'obtenir des données unifiées, complètes et précises. Par exemple, la collecte des données d'humidité du sol dans les zones montagneuses et vallonnées est difficile en raison de terrains complexes, qui entravent la pose de capteurs et la transmission du signal. De plus, l'environnement complexe et modifiable des terres agricoles, y compris les facteurs météorologiques (les fortes pluies et les inondations peuvent endommager les capteurs, et les vents forts peuvent affecter la surveillance des UAV) et les activités des animaux et des plantes (les animaux peuvent endommager l'équipement et les mauvaises herbes peuvent bloquer les cultures, affectant la précision de la collecte d'images), peut interférer avec la collecte de données. En termes de traitement des données, étant donné le grand volume et la complexité des données agricoles, des exigences élevées de technologie sont nécessaires pour le nettoyage des données, l'analyse et l'établissement de modèles de données efficaces. Des algorithmes avancés sont nécessaires pour gérer une grande quantité de données provenant de différentes sources et avec différentes structures. Par exemple, le traitement des données d'image nécessite des algorithmes complexes tels que les réseaux de neurones convolutionnels dans l'apprentissage en profondeur. Cependant, le fonctionnement de ces algorithmes exige généralement un matériel élevé (comme les ressources informatiques GPU), que la plupart des entreprises agricoles ou des agriculteurs individuels ne peuvent pas se permettre.

Besoin urgent d'améliorer la précision et l'adaptabilité des algorithmes

Bien que les algorithmes d'IA puissent être appliqués à la mécanisation agricole dans certains scénarios, leur précision ne répond toujours pas aux exigences. Par exemple, dans l'identification des ravageurs et des maladies, certains symptômes similaires peuvent être mal jugés. Certains symptômes de ravageurs et de maladies précoces et de maladie ne sont pas évidents et lorsqu'ils sont détectés, ils peuvent déjà avoir causé des dommages irréparables aux cultures. De plus, en raison des différences régionales dans les environnements géographiques, les variétés de cultures et les méthodes de plantation dans la production agricole, l'adaptabilité des algorithmes existants dans différentes régions est médiocre. Un algorithme formé dans une zone peut devenir inapplicable dans une autre zone en raison de changements de facteurs tels que la fertilité et le climat du sol, nécessitant des ajustements et des optimisations pour différentes régions. Cela nécessite une collecte de données continue et un recyclage des modèles, qui est un processus complexe et coûteux.

2. Défis financiers et coûts

Coûts d'investissement élevés élevés

La technologie de l'IA est un domaine technologique élevé avec un énorme investissement en R&D. Par exemple, le développement d'un robot d'IA agricole avancé nécessite un support financier substantiel, de la conception matérielle (achat et fabrication de capteurs de performances élevés, actionneurs précis, structures mécaniques stables, etc.) au développement de logiciels (développement d'algorithmes, exploration de données et apprentissage, intelligent Conception du système de contrôle, etc.). Pour les universités ou les institutions de recherche, elles ont besoin d'une grande quantité de fonds de recherche scientifiques du gouvernement ou d'autres organisations. Pour les entreprises, ils sont confrontés à des risques financiers importants. Si les résultats de la R&D n'ont aucune valeur de promotion du marché ou si l'effet de l'application est médiocre, l'entreprise peut subir des pertes. Certains commencent - les entreprises agricoles de l'IA, sans source de fonds stables, ont du mal à maintenir un travail de R&D à haut coût pendant longtemps, ce qui entraîne des progrès de recherche scientifique lents ou même échoués.

Coûts d'achat et d'entretien élevés élevés

Les machines agricoles équipées d'une technologie d'IA sont beaucoup plus chères que les machines agricoles traditionnelles. Par exemple, un tracteur intelligent avec un système de navigation automatique à haute précision et des fonctions de reconnaissance d'image complexes est beaucoup plus coûteuse qu'un tracteur traditionnel. Pour les opérateurs agricoles principalement composés d'agriculteurs individuels, le coût d'achat est un obstacle difficile à traverser. De plus, un tel équipement a une structure complexe et un contenu technique élevé. Une fois qu'il a mal fonctionné, le coût de maintenance est également élevé. La maintenance peut nécessiter des techniciens professionnels et des outils de test et de maintenance spéciaux, que le personnel de maintenance des machines agricoles ordinaires peut ne pas être en mesure de gérer. Cela rend les agriculteurs hésitant à adopter des machines agricoles autonomes en raison des préoccupations concernant les coûts d'utilisation élevés, limitant ainsi la vulgarisation et l'application de la technologie d'IA dans la mécanisation agricole.

3. Dilemmes de pénurie de talents et de popularisation

Pénurie de talents professionnels

Le domaine de la combinaison de la technologie de l'IA avec la mécanisation agricole est un sujet interdisciplinaire qui nécessite des talents composés compétents dans la technologie de l'IA et les connaissances agricoles. Actuellement, il y a une grave pénurie de tels talents. D'une part, la plupart des talents formés par les universités et autres établissements d'enseignement sont soit des talents technologiques de l'IA pure ou des professionnels de l'agriculture, dépourvus d'un système de programme et d'un environnement pratique qui combine les deux. D'un autre côté, les emplois dans ce domaine sont relativement ardus, principalement situés dans les zones rurales ou les champs, qui ne sont pas très attrayantes pour les talents. Par exemple, une entreprise de R&D de robot agricole a besoin de deux experts agricoles pour fournir des connaissances agricoles telles que les cycles de croissance des cultures et les spécifications de l'opération de machines agricoles, et les ingénieurs d'IA pour optimiser les algorithmes et les programmes d'écriture pour le robot, mais il est difficile de trouver des talents qui sont compétents dans les deux aspects.

Difficulté à populariser les connaissances parmi les agriculteurs

Pour les agriculteurs, les principaux participants à la production agricole, la technologie de l'IA est une technologie émergente relativement avancée qui est difficile à comprendre et à maîtriser. Les agriculteurs ont généralement un faible niveau d'éducation et une capacité limitée à accepter de nouvelles technologies. De nombreux agriculteurs ne sont même pas compétents dans les opérations de base du téléphone mobile et les technologies Internet, et encore moins comprendre et appliquer la technologie d'IA. De plus, il y a un manque de canaux et de méthodes de formation efficaces pour populariser les connaissances parmi les agriculteurs. Par exemple, certains nouveaux programmes de formation technologique pour les agriculteurs sont trop abstraits et manquent d'explications pratiques basées sur des cas, ou les formateurs ont des compétences professionnelles limitées. En conséquence, les agriculteurs ont du mal à maîtriser vraiment les connaissances sur l'application de la technologie de l'IA dans la mécanisation agricole, ce qui rend difficile la promotion de l'utilisation de la technologie de l'IA dans la production agricole réelle.

4. Défis d'environnement d'application et de sécurité des données

Environnement agricole complexe et modifiable

L'environnement de production agricole est complexe, y compris divers terrains (montagnes, plaines, collines, etc.) et des conditions météorologiques (temps extrême tels que les fortes pluies, la sécheresse et les vents forts), ce qui affecte considérablement l'application pratique de la technologie de l'IA. Par exemple, dans les zones montagneuses, le terrain ondulé peut bloquer les signaux satellites, affectant la précision de navigation des machines agricoles intelligentes; Les intempéries peuvent interférer avec les opérations de collecte de données des drones. De plus, différentes cultures et scénarios de production agricole ont des exigences distinctes pour les dispositifs d'IA. Par exemple, un robot de cueillette d'IA utilisé dans les vergers doit s'adapter à des caractéristiques telles que la hauteur des arbres et la distribution des fruits, qui pose des exigences plus élevées pour l'applicabilité et la flexibilité des appareils matériels et des algorithmes logiciels. La plupart des technologies d'IA traditionnelles sont développées en fonction des environnements idéaux ou industriels. Dans un environnement agricole complexe, plus de modifications de personnalisation et de localisation sont nécessaires pour un fonctionnement normal.

Problèmes de sécurité des données et de protection de la vie privée

Au cours du processus de mécanisation agricole, la technologie de l'IA doit collecter et analyser une grande quantité de données liées à la production agricole, qui impliquent des informations sensibles telles que les ressources terrestres d'une ferme, les variétés de cultures, les plans de semis et de récolte. Une fois les données divulguées, elles peuvent être exploitées avec malveillance par les concurrents ou constituer une menace pour la sécurité agricole nationale. Par exemple, si le plan de plantation d'un fermier est divulgué, il peut être manipulé par les spéculateurs du marché, provoquant des fluctuations anormales des prix des produits agricoles. Dans le même temps, les méthodes de stockage et de partage de données basées sur le cloud invoquées par la technologie AI présentent également des risques de sécurité, comme être vulnérables aux attaques de pirates ou aux fuites internes. Assurer la sécurité des données et la protection de la vie privée est l'un des défis qui doivent être rencontrés dans le processus de mécanisation agricole autonome de l'IA.

Auteur: The Hanzhong Woodcutter

Source: réseau d'information sur les machines agricoles