La technologie de l'IA habilite la mécanisation agricole (partie 3)
Ⅳ. Tendances de développement de la technologie de l'IA dans la mécanisation agricole à l'avenir
1. Amélioration continue du niveau d'intelligence
Intégration des technologies de détection complètes: les équipements de mécanisation agricole futurs intégreront davantage de types de technologies de détection pour réaliser toutes les - perception ronde et multi-niveaux de l'environnement des terres agricoles et de la croissance des cultures. En plus des capteurs existants tels que la température, l'humidité et les capteurs d'éclairage, des capteurs hyperspectraux seront introduits pour analyser la composition des nutriments des cultures et les infections antiparasitaires et de la maladie à un stade précoce; Les biocapteurs peuvent détecter l'activité des micro-organismes dans le sol. L'intégration et l'extraction des données de plusieurs capteurs peuvent saisir plus précisément les changements d'État pendant la croissance des cultures, fournissant des données plus abondantes et complètes pour le système d'IA pour prendre des décisions plus précises. Par exemple, en combinant l'imagerie hyperspectrale avec la mesure des caractéristiques électrophysiologiques des plantes, un jugement précoce et précis du stress de sécheresse des cultures et de l'absorption des nutriments peut être fait, et des contre-mesures en temps opportun peuvent être prises pour améliorer le rendement et la qualité des cultures.
L'apprentissage en renforcement profond facilite une meilleure décision - la prise de décision: avec le développement d'algorithmes d'apprentissage en renforcement profond dans la technologie de l'IA, le système de prise de décision dans la mécanisation agricole sera encore optimisé. Par exemple, dans les opérations d'irrigation, le système d'IA basé sur des algorithmes d'apprentissage en renforcement profond apprend continuellement les stratégies d'irrigation optimales pour différentes cultures à différents stades de croissance, dans différentes conditions de sol et environnements climatiques, afin de prendre des décisions d'irrigation plus précises et d'éviter les déchets de gaspillage de gaspillage de sol Ressources en eau. En termes de cueillette de produits agricoles, le système peut juger de manière approfondie le temps de sélection le plus précis et l'ordre de sélection prioritaire en fonction de plusieurs facteurs tels que la maturité des cultures et la valeur marchande, maximisant les avantages de la production agricole. Cet algorithme d'apprentissage en renforcement profond peut également faire fonctionner plus intelligemment les machines agricoles, comme une équipe intelligente, ajustant dynamiquement les méthodes et les chemins de travail en fonction de facteurs tels que leurs positions et leurs états de travail, et améliorer l'efficacité globale des opérations des terres agricoles.
2. Développement de robots agricoles diversifiés et à grande échelle
Développement des fonctions diversifiées: Les types de futurs robots agricoles seront plus abondants. En plus des robots de désherbage existants, des robots de protection des plantes et de la cueillette de robots, des robots tels que des robots de fertilisation précis et des robots de détection de graines de culture seront également développés. Les robots de fertilisation précis peuvent calculer avec précision et appliquer une certaine quantité d'engrais selon des facteurs tels que la fertilité du sol et les besoins en nutriments des cultures, réalisant une gestion plus scientifique de la fécondation et l'amélioration de l'utilisation des engrais. Les robots de détection des graines de culture peuvent détecter rapidement et non destructive des indicateurs tels que le taux de germination des graines, la santé et la pureté pour assurer la qualité des graines pour semer. Pour les cycles de croissance et les caractéristiques des différentes cultures, les robots agricoles auront également un développement de fonction plus diversifié et plus détaillé. Par exemple, il y aura des robots spéciaux de vigne - l'élagage pour la culture du raisin et les robots de garniture raffinés pour la culture du coton.
Promotion et application à grande échelle: avec la maturité de la technologie et la réduction des coûts, les robots agricoles seront plus largement et massivement appliqués dans la production agricole. Ils passeront progressivement des champs expérimentaux à petite échelle et des parcs de démonstration agricole modernes aux terres agricoles de grande région des agriculteurs ordinaires. Cela réduira considérablement l'intensité du travail des agriculteurs et résoudra le problème actuel de la pénurie de main-d'œuvre rurale. De plus, dans le processus d'application à grande échelle, des robots agricoles et d'autres machines et équipements agricoles atteindront une interconnexion et une interopérabilité plus étendues, construisant un réseau de production agricole intelligent. Par exemple, plusieurs robots agricoles peuvent collaborer pour terminer les opérations entières de semis, d'irrigation, de désherbage et de récolte dans une grande terres agricoles à grande échelle. Les robots peuvent partager des informations telles que les progrès de l'opération et les conditions de croissance des cultures en temps réel, ce qui rend la gestion plus efficace et la production plus rentable.
3. Intégration profonde avec d'autres technologies émergentes
Développement collaboratif de l'IA et de l'Internet des objets (IoT): l'intégration de la technologie AI et IoT sera plus proche. Dans la future mécanisation agricole, les appareils basés sur l'IoT fourniront une source de données plus stable et plus étendue pour l'IA. La connexion complète de l'équipement de machines agricoles, des installations agricoles et de l'environnement des terres agricoles par la technologie IoT permet à l'IA d'obtenir des données massives en temps réel pour l'analyse et la prise de décision. Par exemple, le réseau de capteurs IoT relie tous les équipements d'irrigation, les dispositifs de fertilisation et les machines agricoles. L'IA utilise ensuite les données téléchargées par ces appareils pour optimiser l'ensemble du processus de production agricole et obtenir un travail collaboratif plus raisonnable entre les appareils IoT. Dans le même temps, la technologie de l'IA peut doter l'IoT de l'intelligence, permettant aux appareils IoT d'avoir la capacité d'un jugement intelligent et d'une décision autonome. Une telle synergie rendra la production agricole plus automatisée, intelligente et efficace.
L'innovation à travers la combinaison de l'IA avec la biotechnologie et la nanotechnologie: la combinaison de l'IA et de la biotechnologie exploitera plus de potentiel de production agricole. Par exemple, en analysant les données sur les gènes biologiques via l'IA, le processus de reproduction d'excellentes variétés de cultures peut être accélérée. La technologie de l'IA est utilisée pour simuler le mouvement et l'interaction des biomolécules pour développer de nouveaux pesticides biologiques et engrais. La combinaison de l'IA et de la nanotechnologie apportera également de nouvelles innovations à la mécanisation agricole. La combinaison de nanocapteurs et de technologie de l'IA peut surveiller et analyser plus d'informations micro-niveaux dans la production agricole (telles que l'impact de la structure des particules du sol à l'échelle nanométrique sur les racines des cultures et les changements dans la structure moléculaire des membranes des cellules cultivées). De nouveaux matériaux développés par la nanotechnologie (tels que les nano-revêtements pour améliorer la résistance à la corrosion et les propriétés de nettoyage d'auto-nettoyage de l'équipement de machines agricoles) peuvent améliorer les performances des équipements de mécanisation agricole, tandis que la technologie AI effectue l'intégration des données, le contrôle optimisée et d'autres tâches dans ces éléments Innovations technologiques, promouvant conjointement les progrès technologiques de la mécanisation agricole.
V. Expériences de pays pour autonomiser la mécanisation agricole avec la technologie de l'IA
1. Expériences des États-Unis dans l'IA - A permis une mécanisation agricole
Dans - Application en profondeur de la technologie GPS dans la gestion des machines agricoles: les fermes américaines sont généralement à grande échelle avec un niveau élevé de mécanisation. Le GPS est largement appliqué à la gestion des machines agricoles. Des cartes GPS et des terrains géographiques sont installés sur des machines agricoles, permettant toutes les informations d'activité des machines agricoles pendant les opérations sur le terrain (telles que les voies mécaniques, le temps de fonctionnement, les procédures de travail du sol, enregistré avec précision numériquement.
De cette façon, les producteurs agricoles peuvent se connecter à des équipements de machines agricoles via un ordinateur pour obtenir une surveillance complète et une gestion de la production agricole. Par exemple, les producteurs agricoles peuvent organiser avec précision l'application de pesticides et d'engrais dans différents parcelles et pour différentes cultures dans différents cycles de production selon les enregistrements GPS et les informations de cartographie, en évitant les problèmes d'omission ou de fertilisation répétée et d'application de pesticide. De plus, la gamme d'utilisation des machines agricoles peut être verrouillée en fonction des signaux GPS et des clôtures électroniques pour s'assurer que les machines agricoles ne peuvent fonctionner que dans la zone spécifiée, réalisant la fonction anti-vol des machines agricoles.
Collaboration entre la technologie de télédétection et les systèmes de machines intelligents: les États-Unis utilisent la technologie de télédétection pour obtenir une grande quantité d'informations sur les cultures de terres agricoles, telles que les étapes de croissance des cultures, l'état nutritionnel, les niveaux de santé et les états physiques tels que la lumière, la température, l'humidité , aérien, teneur en humidité du sol et nutriments. Et ces informations sont transmises au système de machines intelligent.
Le système de machines intelligent analyse ces données à l'aide de l'intelligence artificielle et formule des mesures de gestion de la production pour obtenir un contrôle intelligent de la croissance des cultures. Prenez Monsanto comme exemple. Ils utilisent des satellites de télédétection et une technologie de balayage photoélectrique d'UAV pour obtenir régulièrement des images infrarouges de terres cultivées et envoyer ces images au système de contrôle de la croissance intelligent, réalisant ainsi la gestion scientifique et le contrôle des liens de production tels que le semis de culture, la fertilisation, l'irrigation et la pulvérisation. Tout en améliorant le rendement et la qualité des cultures, un équilibre entre l'utilisation efficace des ressources et la protection de l'environnement écologique est obtenu.
2. Expériences du Japon dans l'IA - Mécanisation agricole a permis
Machines intelligentes et stratégie d'intégration d'informations modernes: compte tenu de la situation actuelle de la pénurie de ressources dans son propre pays, le Japon a lancé une stratégie technologique de génération secondaire de Smart Machinery + Informations modernes. Ils transforment la plantation des connaissances et l'expérience en modèles numériques et gèrent la production agricole via l'Internet des objets et les machines avec l'intelligence artificielle. Par exemple, lorsque les cultures sont affectées par les ravageurs et les maladies, les machines agricoles avec des capteurs intelligents et des fonctions d'analyse d'IA peuvent rapidement collecter les informations de croissance des cultures et la comparer avec les données de croissance des cultures saines dans le modèle numérique pour détecter rapidement les problèmes de maladie et prendre la prévention correspondante correspondante correspondante et mesures de contrôle.
En termes de plate-forme d'optimisation des cultures numériques, le Japon a pris des mesures innovantes. Les agriculteurs peuvent voir la situation réelle des stades de croissance des cultures, les risques de maladie et de mauvaises herbes sur cette plate-forme, et également voir la situation future simulée et obtenir des suggestions de mesure de gestion fournies par l'intelligence artificielle. Dans ce processus, en combinant la navigation GPS, les systèmes d'information géographique et les capteurs, la plate-forme est connectée aux drones, tracteurs et robots avec des caméras et des capteurs. These robots or intelligent machinery can undertake heavy or dangerous tasks such as pesticide spraying, harvesting, and unloading, and can continuously improve agricultural production management methods based on the big data collected by sensors and the machine learning of intelligent machinery to achieve high - quality agricultural Augmentation de la production.
Vi. Plusieurs suggestions de promotion de la technologie d'IA pour autonomiser la mécanisation agricole
1. Augmenter l'investissement dans la recherche et le développement technologiques et l'innovation
Recherche et développement collaboratifs de technologies multiples: l'application de la technologie de l'IA dans la mécanisation agricole nécessite le développement collaboratif de technologies dans plusieurs domaines. Le gouvernement et les entreprises devraient accroître l'intensité des investissements de recherche et développement dans la technologie des capteurs, la technologie de la vision par ordinateur, les algorithmes d'apprentissage automatique, etc. Par exemple, dans la recherche et le développement de la technologie des capteurs, développent des sols plus précis, durables et à faible coût Capteurs d'humidité, capteurs de surveillance de l'état de croissance des cultures, etc. Ces capteurs peuvent fournir des sources de données plus précises pour les algorithmes d'IA, tout comme les yeux du système d'IA, fournissant un soutien précis pour le fonctionnement précis de l'équipement de machines agricoles.
Encourage research institutions and enterprises to cooperate in research and development projects of agricultural robots, intelligent agricultural machinery, etc. For example, computer science and mechanical engineering majors in universities can cooperate with agricultural machinery manufacturing enterprises to jointly develop agricultural robots suitable for different environments and Besoins des cultures. Les chercheurs universitaires peuvent fournir des algorithmes intelligents et des technologies de contrôle, tandis que les entreprises sont responsables d'aspects tels que la conception de la structure mécanique et l'optimisation des processus de fabrication, créant conjointement des équipements innovants de machines agricoles.
La recherche et le développement visant à des besoins agricoles spéciaux: Étant donné que la production agricole a ses particularités, y compris la complexité de la croissance des cultures et la diversité des environnements des terres agricoles, une recherche technique et un développement spéciaux est requis pour ces besoins spéciaux. Par exemple, lors du développement de robots intelligents pour différents cueilleurs de cultures, des caractéristiques telles que la sensibilité, la forme et l'identification de la maturité des cultures doivent être prises en compte. Pour le développement de la cueillette des robots pour des fruits relativement délicats tels que les fraises, il est nécessaire d'éviter autant que possible d'endommager les fruits pendant le processus de cueillette.
Dans la recherche et le développement d'équipements de machines agricoles pour les terres agricoles dans des terrains complexes, tels que les champs en terrasses dans les régions vallonnées du sud, développent un équipement de machines agricoles de petite taille, léger et flexible. Ces machines agricoles devraient être en mesure de répondre aux besoins en fonctionnement des petits terrains de petite zone et irréguliers. Dans le processus de recherche et développement, la conception du système d'alimentation, le mécanisme de marche et les composants de fonctionnement doivent être considérés de manière globale pour garantir que les machines agricoles peuvent se déplacer librement et complèter des opérations telles que le semis, la fertilisation et la récolte dans des terrains complexes.
2. Améliorer la transformation et la mise à niveau intelligentes des machines agricoles
Transformation intelligente matérielle de l'équipement de machines agricoles: Pour les équipements de machines agricoles existants, son matériel peut être intelligemment transformé et amélioré. Par exemple, installez des systèmes de navigation intelligents et des kits de capteurs sur des équipements de machines agricoles traditionnels tels que les tracteurs et les récolteurs. Le système de navigation intelligent peut permettre aux machines agricoles d'atteindre la navigation automatique, de voyager et de fonctionner selon les itinéraires prédéfinis, et d'améliorer la précision et l'efficacité du fonctionnement. Le kit de capteur peut surveiller l'état de travail et les paramètres de fonctionnement des équipements de machines agricoles, tels que la vitesse du moteur, la température de l'huile, la profondeur de fonctionnement, etc. ou les gestionnaires pour saisir l'état de fonctionnement de la machinerie agricole en temps réel et découvrir et gérer les défauts potentiels en temps opportun.
En termes de composants clés des machines agricoles, telles que la mise à niveau intelligente du moteur, la technologie intelligente d'injection de carburant et la technologie de diagnostic de défaut du moteur peuvent être adoptées. La technologie intelligente d'injection de carburant peut ajuster automatiquement le volume d'injection de carburant en fonction de la charge de fonctionnement et des conditions environnementales des machines agricoles, améliorer l'utilisation du carburant et réduire la consommation de carburant et la pollution de l'environnement. La technologie de diagnostic de l'auto-diagnostic du moteur peut surveiller divers paramètres de fonctionnement du moteur en temps réel. Une fois qu'une situation anormale est détectée, elle peut rapidement localiser la cause de la faille et rappeler à l'opérateur de faire l'entretien, en réduisant le temps d'arrêt des machines agricoles en raison de défauts.
3. Software Intelligent Mise à niveau des équipements de machines agricoles
La mise à niveau intelligente du logiciel de l'équipement de machines agricoles est tout aussi importante. Développer un logiciel de système de contrôle intelligent adapté aux équipements de machines agricoles et optimiser le processus de fonctionnement des machines agricoles via des algorithmes logiciels. Par exemple, dans la mise à niveau logicielle des Sedders, des algorithmes pour ajuster automatiquement les paramètres de fonctionnement tels que le taux de semis, l'espacement de semis et la profondeur de semis en fonction des types de cultures, des conditions du sol et des exigences de semis. Ces algorithmes sont établis sur la base d'une grande quantité de données expérimentales et d'expérience d'experts agricoles et sont continuellement optimisées et améliorées grâce à la collecte et à l'analyse des données.
Utilisez l'apprentissage automatique et les algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser et exploiter les données de fonctionnement historiques des machines agricoles, afin de prédire et d'optimiser la disposition des futures tâches d'opération. Par exemple, selon les temps de semis et de récolte des années précédentes, ainsi que des données telles que les lois sur les changements météorologiques et les conditions d'humidité du sol, prédisent les meilleurs temps de semis et de récolte pour le prochain cycle et organiser la planification et les plans d'exploitation des machines agricoles Pour réaliser la gestion scientifique de la production agricole, améliorez l'efficacité de l'utilisation des machines agricoles et augmentez les avantages de la production agricole.
4. Renforcer la construction de ressources de données agricoles
Amélioration du réseau de collecte de données: la construction d'un réseau complet de collecte de données agricoles est la base. Déployez largement divers capteurs dans les terres agricoles, y compris les capteurs du sol, les capteurs météorologiques, les capteurs de croissance des cultures, etc. Par exemple, les capteurs de fertilité des sols peuvent être uniformément placés dans une ferme à grande échelle en fonction d'une certaine densité et d'une certaine disposition pour assurer l'acquisition de complets et Informations précises sur les données de fertilité du sol.
Utilisez des drones, de la télédétection par satellite et d'autres moyens pour collecter des données macro-terres agricoles. Les drones peuvent effectuer régulièrement des inspections aériennes des terres agricoles pour obtenir des données d'image de croissance des cultures; La télédétection par satellite peut couvrir une zone plus grande et obtenir des informations telles que l'indice de végétation et le type de terres agricoles. Cette collecte de données signifie se compléter mutuellement et peut fournir tout - support de données rond pour la production agricole.
Construction de la plate-forme de gestion des données et de partage: dirigée par les associations gouvernementales ou industrielles, établissez une plate-forme de gestion et de partage des données agricoles unifiées. Cette plate-forme est responsable de la gestion centralisée, du stockage et de la sauvegarde de diverses données agricoles collectées pour assurer la sécurité et l'intégrité des données. Par exemple, utilisez la technologie du cloud computing pour créer un grand centre de stockage de données de capacité pour faciliter la requête, la récupération et l'analyse des données.
En termes de partage de données, formulez des règles et mécanismes de partage de données raisonnables pour différentes entités de production agricole (telles que les agriculteurs, les entreprises de machines agricoles, les institutions de recherche agricole, etc.). Permettre aux données agricoles de circuler et d'être partagées entre diverses entités dans des locaux juridiques et conformes. Par exemple, les entreprises de machines agricoles peuvent développer des équipements de machines agricoles intelligents plus appropriés selon les données de plantation du sol des terres agricoles et les conditions de plantation des cultures fournies par les agriculteurs; Les institutions de recherche agricole peuvent utiliser les données partagées pour les expériences de recherche et développement de nouvelles technologies et variétés agricoles.
5. Cultiver une équipe de talents professionnels
L'optimisation des paramètres professionnels et des programmes de formation pertinents dans les universités: en termes d'enseignement supérieur, les universités agricoles et les universités scientifiques et d'ingénierie devraient attacher plus d'importance au cadre des majors et la construction de systèmes de programmes liés à l'application de la technologie de l'IA dans la mécanisation agricole. Par exemple, ajoutez des cours pertinents tels que la technologie de l'IA, la technologie des capteurs et la conception intelligente des machines agricoles dans les majors en génie agricole. Dans l'enseignement du curriculum, faites attention à la combinaison de la théorie et de la pratique et augmentez les liens d'enseignement tels que l'analyse de cas réelle et les opérations expérimentales.
Les universités peuvent coopérer avec les entreprises de machines agricoles et les établissements de recherche pour établir des bases de stage ou des programmes de formation conjointe. Par exemple, les étudiants peuvent intervenir dans les lignes de production des entreprises de machines agricoles pour comprendre le processus de fabrication et de transformation intelligente des équipements de machines agricoles; Participer à des projets d'innovation pertinents des institutions de recherche pour maîtriser profondément les méthodes de recherche d'applications de la technologie de l'IA dans la mécanisation agricole et améliorer la capacité de fonctionnement et la capacité de résolution des problèmes des étudiants.
Formation technique et mise à jour des connaissances pour le personnel sortant: mener une technologie régulière d'IA et une formation de machines agricoles intelligentes pour les praticiens agricoles existants (y compris les opérateurs de machines agricoles, les techniciens agricoles, etc.). Ces formations peuvent être effectuées dans une combinaison de méthodes en ligne et hors ligne. Par exemple, les ressources d'apprentissage en ligne peuvent être fournies via des plateformes de cours en ligne, et les opérateurs de machines agricoles peuvent étudier indépendamment en fonction de leurs propres arrangements de temps; Des formations hors ligne et centralisées peuvent être organisées et les experts peuvent fournir des conseils et des opérations face à face pour approfondir la compréhension et la capacité d'application des praticiens des nouvelles technologies.
Fournir des mécanismes incitatifs pour encourager les praticiens agricoles à mettre à jour en permanence leurs connaissances et à améliorer leurs compétences. Par exemple, mettre en place des subventions aux compétences professionnelles et donner certaines subventions économiques à ceux qui passent l'évaluation des nouvelles technologies pertinentes; Établir un canal professionnel de promotion des compétences, lier les capacités techniques et les niveaux de connaissances avec le traitement salarial, la promotion de carrière, etc., et stimuler l'enthousiasme d'apprentissage des praticiens agricoles.
Auteur: The Hanzhong Woodcutter
Source: réseau d'information sur les machines agricoles
