La technologie de l'IA habilite la mécanisation agricole (partie 1)

La technologie AI déclenche la transformation de l'industrie, ouvrant un vaste espace pour le développement de machines agricoles

D'une part, l'autonomisation de l'IA favorisera l'amélioration de la gestion des machines agricoles et l'augmentation de la sécurité opérationnelle. D'un autre côté, il offrira de nouvelles opportunités d'emploi et donnera lieu à un certain nombre de nouvelles professions. Nous sommes déjà sur le chemin de la mécanisation agricole autonome de l'IA. Il est nécessaire d'améliorer le système de support des politiques qui se concentre sur la mise en évidence des applications de produits et l'encouragement du développement intelligent, la création d'un système conjoint de recherche et de développement dirigé par des applications d'entreprise et promu par l'intégration de l'industrie, du monde universitaire, de la recherche et de l'application, à créer un légal et Environnement de développement standardisé basé sur la normalisation et cultiver une équipe de talents qui comprennent la technologie, peuvent gérer et sont bons dans les opérations pratiques.

I. État de l'application de la technologie de l'IA dans la mécanisation agricole

L'importance de la mécanisation agricole dans la société moderne est évidente. Il peut améliorer l'efficacité de la production, réduire les coûts de main-d'œuvre et améliorer les avantages économiques de l'agriculture. L'intégration de la technologie d'IA avec elle multipliera l'efficacité de l'application et la qualité des machines agricoles, la dotation des machines agricoles avec des fonctions d'apprentissage et la rendant aussi intelligente qu'un expert.

L'apprentissage automatique facilite le traitement des données agricoles
La technologie d'apprentissage automatique joue un rôle crucial dans l'analyse des données agricoles. Il peut aider les agriculteurs à collecter et à analyser des données telles que l'humidité et la température du sol, fournissant une base de décision pour la plantation scientifique. Par exemple, grâce à l'analyse d'une grande quantité de données d'humidité du sol, l'apprentissage automatique peut déterminer avec précision quand les cultures ont besoin d'irrigation. Dans le même temps, dans l'analyse de la qualité des produits agricoles, il peut automatiquement identifier des problèmes tels que les maladies, les ravageurs et la teneur en huile, assurant la sécurité alimentaire. Il peut également prédire la croissance des cultures, aidant les agriculteurs à formuler des plans de plantation raisonnables, réduisant les déchets de ressources et s'applique dans les domaines de gestion agricole tels que l'irrigation intelligente et la fertilisation de précision, améliorant l'efficacité globale de la production. Les capacités d'exploration de données et d'analyse de la technologie d'apprentissage automatique dans l'agriculture soutiennent la gestion scientifique et précise de l'agriculture.

Apprentissage en profondeur pour l'identification et la surveillance des cultures
La technologie d'apprentissage en profondeur peut identifier avec précision différents types de cultures par des modèles de formation, améliorant la précision de la classification. Les agriculteurs peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage profonds pour analyser le statut de croissance des cultures en temps réel et obtenir des suggestions de plantation opportunes. Dans l'identification des ravageurs et des maladies, l'apprentissage en profondeur joue un rôle irremplaçable, pouvoir juger rapidement et avec précision la survenue de ravageurs et de maladies et d'aider les agriculteurs à faire face à des problèmes en temps opportun, en évitant la propagation des ravageurs et des maladies. En outre, la technologie d'apprentissage en profondeur peut également prédire le rendement des cultures, fournissant une base scientifique pour la prise de décision - dans des aspects tels que la planification des terres agricoles, la sélection de variétés et l'offre de marché, rendant les plantations agricoles plus rationnelles et plus rentables.

La valeur de la vision informatique dans la navigation et le fonctionnement des machines agricoles
La technologie de vision par ordinateur simule la fonction des yeux humains pour réaliser une navigation intelligente des machines agricoles. Cette technologie a considérablement amélioré la précision et l'efficacité des opérations de machines agricoles, ce qui rend les opérations des machines agricoles dans les champs plus précis. Par exemple, il peut maintenir un espacement des lignes raisonnable pendant le labour. Pendant l'exploitation des machines agricoles, la technologie de vision par ordinateur a des applications dans de nombreux scénarios pratiques tels que la surveillance des terres agricoles, l'identification du statut de croissance des cultures et l'identification des ravageurs et des maladies, fournissant des données précises pour la production agricole, permettant des problèmes dans le processus de production agricole et à découvrir et résolu en temps opportun. De plus, lorsque les robots agricoles fonctionnent, la technologie de vision par ordinateur les aide à réaliser la récolte automatique et l'inspection de la qualité des cultures, favorisant considérablement le processus d'automatisation de la production agricole et le niveau de contrôle de la qualité des produits agricoles.

Services de traitement du langage naturel et d'information agricole
La technologie de traitement du langage naturel fonctionne bien dans l'analyse des données de texte liées à l'agriculture, étant en mesure d'extraire automatiquement des points de connaissances clés, améliorant ainsi l'efficacité de la récupération des connaissances agricoles. La question des connaissances agricoles - le système de réponse basé sur la PNL peut comprendre et analyser les besoins de requête des utilisateurs et fournir rapidement des réponses précises et pratiques de connaissances agricoles. Cette technologie est également utilisée pour construire un graphique de connaissances agricoles, intégrer des informations agricoles dispersées, fournir des services de soutien à la décision et à l'information personnalisés pour les agriculteurs, et à améliorer l'efficacité des agriculteurs dans l'obtention et l'utilisation de divers types d'informations dans le processus de production et d'exploitation agricoles .

La technologie de l'Internet des objets intègre l'intelligence des machines agricoles
La technologie de l'Internet des objets installe des capteurs sur les machines et l'équipement agricoles pour réaliser la transmission réelle des informations agricoles, l'amélioration de la précision et de la nature scientifique des activités de production agricole. Après avoir été combinée avec des machines et équipements agricoles, il peut collecter une grande quantité d'informations étroitement liées à la production agricole, telles que le sol, la température et l'air, créant ainsi un environnement optimal pour la croissance des cultures. Par exemple, en surveillant des informations telles que la température du sol et l'humidité grâce à la technologie de l'Internet des objets, le contrôle intelligent du système d'irrigation peut être réalisé pour assurer un bon environnement de croissance des cultures. L'Internet des objets peut également réaliser la gestion automatisée des équipements de mécanisation agricole dans des opérations telles que le semis, la fertilisation, l'irrification et la pulvérisation, ce qui rend les opérations de production agricole plus efficaces et précises. De plus, il soutient la traçabilité des produits agricoles, enregistrant des informations sur la production, la transformation et le transport des produits agricoles, l'amélioration de la confiance des consommateurs dans la qualité et la sécurité des produits agricoles, l'augmentation de la valeur marchande des produits agricoles et, à son tour, la promotion du processus de production agricole plus standardisé.

Les algorithmes d'intelligence artificielle optimisent la décision agricole - prise
Un rôle important des algorithmes d'intelligence artificielle est d'intégrer une grande quantité de données agricoles et de données météorologiques. Grâce à l'intégration puissante et à une analyse en profondeur des données massives, il fournit aux agriculteurs des suggestions scientifiques sur les temps de plantation et de récolte, en évitant l'impact des conditions météorologiques défavorables et en manquant les meilleures saisons agricoles sur la production. Par exemple, selon les changements de précipitation, de température et d'autres données météorologiques, combinées aux exigences du cycle de croissance des cultures, les temps de semis et de récolte sont raisonnablement organisés. Il peut également fournir aux agriculteurs les meilleures suggestions de combinaison de cultures, améliorant l'efficacité de production des terres agricoles. En considérant les caractéristiques de croissance des différentes cultures, de la demande du marché et des effets complémentaires, la structure de plantation des terres agricoles est optimisée pour obtenir le avantage maximal de la production agricole.

Ii Comment la technologie de l'IA améliore l'efficacité de la mécanisation agricole

Améliorer l'efficacité de la gestion des terres agricoles

Collecte et analyse précises des données. Avec divers appareils avancés (tels que des capteurs, des drones, des satellites, etc.), la technologie de l'IA peut collecter une grande quantité d'informations liées aux terres agricoles, y compris les conditions du sol (fertilité, nutriments, humidité, texture, etc.), les informations de croissance des cultures ( Hauteur de la plante, surface foliaire, parasites et statuts de la maladie, etc.) et les données climatiques (température, humidité, lumière, précipitations, etc.). Par exemple, la technologie de détection de télécommande satellite peut obtenir des informations sur les terres agricoles de grande surface des terres agricoles, les drones peuvent effectuer une collection d'images à haute résolution pour des zones spécifiques, et les capteurs peuvent surveiller l'humidité et la température du sol en temps réel. Ces données sont analysées et traitées par des algorithmes d'apprentissage et d'apprentissage profonds de la technologie de l'IA, permettant une maîtrise précise de la situation globale des terres agricoles. Par exemple, la distribution de la fertilité du sol peut être déterminée avec précision, afin de planifier un plan de fécondation plus scientifique. Différentes zones de fertilité peuvent être traitées différemment, en évitant la fertilisation ou une fécondation insuffisante et l'amélioration de l'efficacité de la fertilisation, améliorant ainsi l'efficacité de la gestion des terres agricoles.

Réalisation de la décision d'opération automatisée - prise
Dans la gestion des terres agricoles, la technologie de l'IA peut prendre automatiquement des décisions d'opération en fonction des données collectées. Prendre l'irrigation comme exemple, lorsque le capteur d'humidité du sol détecte que l'humidité du sol est inférieure à l'humidité appropriée requise pour la croissance des cultures, le système intelligent basé sur l'IA peut immédiatement démarrer l'équipement d'irrigation et calculer avec précision la quantité et la durée d'irrigation en fonction des facteurs tels que le type de culture, le stade de croissance et le type de sol, réalisant ainsi une irrigation précise. En termes de désherbage, le robot de désherbage intelligent peut faire la distinction entre les cultures et les mauvaises herbes en utilisant le système de reconnaissance intelligent de l'IA, éliminer avec précision les mauvaises herbes, réduire les erreurs de fonctionnement manuel et améliorer l'efficacité du désherbage. De plus, pendant la période de récolte, par l'analyse et le jugement de la maturité des cultures par l'IA, le meilleur temps de récolte peut être déterminé et en même temps, la voie de récolte des machines agricoles peut être automatiquement prévue pour éviter le fonctionnement croisé et réduire Récolte des pertes, améliorant l'efficacité de la récolte.

Surveillance continue et ajustement dynamique
La technologie de l'IA peut surveiller en permanence l'effet de mise en œuvre des mesures de gestion des terres agricoles. Par exemple, après la fertilisation ou la pulvérisation, grâce à une technologie de reconnaissance d'image et de surveillance des capteurs, la réponse de croissance des cultures et la prévention et le contrôle des ravageurs et des maladies peuvent être détectés. Si l'effet n'est pas satisfaisant, le système d'IA peut effectuer des ajustements dynamiques en fonction des données réelles. Par exemple, des mesures telles que l'augmentation de la quantité d'engrais ou la modification du type de pesticide peuvent être prises pour assurer l'efficacité de la gestion des terres agricoles, en gardant les terres agricoles dans un état de production idéal et en fin de compte de l'efficacité globale de la gestion des terres agricoles.

Optimisation des opérations de machines agricoles
Navigation intelligente et planification des chemins dans les opérations de machines agricoles. Dans les opérations de machines agricoles, des technologies telles que la vision par ordinateur et le système de navigation par satellite Beidou dans la technologie de l'IA peuvent réaliser la navigation intelligente des machines agricoles. Les machines agricoles peuvent conduire automatiquement en fonction de l'itinéraire de fonctionnement prédéfini et des exigences de précision, en particulier dans les opérations des terres agricoles à grande échelle, en évitant l'écart qui peut se produire dans la conduite manuelle. Par exemple, un tracteur sans pilote peut conduire avec précision le long du chemin prévu pendant les opérations de semis ou de labour, garantissant un espacement des lignes uniforme et l'amélioration de l'utilisation des terres. Et lors de la rencontre des obstacles ou de la nécessité d'ajuster la zone de fonctionnement, le système d'IA peut planifier le chemin pour assurer la continuité et l'efficacité de l'opération. Ce système intelligent de navigation et de chemin - Planification a considérablement amélioré la précision et la normalisation des opérations de machines agricoles, une réduction des apports de main-d'œuvre et une efficacité de fonctionnement accrue.
Réglage automatique des paramètres de fonctionnement. La combinaison de l'IA et des machines agricoles permet aux machines agricoles d'ajuster automatiquement les paramètres de fonctionnement en fonction de l'environnement de fonctionnement et des conditions de culture. Par exemple, lorsqu'un drone de protection des usines effectue une tâche de pulvérisation, il peut utiliser la technologie de reconnaissance de la vision de l'IA pour juger de la hauteur, de la densité et d'autres conditions des cultures ci-dessous en temps réel, puis ajustez automatiquement les paramètres de fonctionnement tels que La hauteur du vol, le débit de pulvérisation et la largeur de pulvérisation pour garantir que les pesticides sont pulvérisés uniformément et précisément sur les cultures, améliorant l'efficacité de l'utilisation des pesticides et protégeant complètement les cultures. Un autre exemple est l'intelligent Harvester, qui peut ajuster automatiquement les paramètres de fonctionnement tels que la vitesse de coupe et la vitesse de battage en fonction de facteurs tels que le rendement des cultures et l'humidité, garantissant la douceur progrès de la récolte et de la réduction des pertes, améliorant ainsi l'efficacité du fonctionnement des machines agricoles.
Fauteur précoce et pré-maintenance. La technologie de l'IA peut également réaliser une faute précoce et un pré-maintenance des machines agricoles. En installant des capteurs sur des machines agricoles pour collecter diverses données telles que la température, la pression et les vibrations pendant le fonctionnement de l'équipement, les algorithmes AI analysent et comparent ces données. S'il est constaté que certaines données s'écartent de la plage normale, cela donnera un avertissement précoce des risques de défaut potentiels, rappelant à l'opérateur de vérifier et de maintenir en temps opportun. Par exemple, lorsque les capteurs du moteur détectent des situations telles que la température d'huile trop élevée et les vibrations anormales du vilebrequin, le système d'IA émettra une alarme en temps opportun. Cela aide à faire face aux problèmes lorsque le défaut n'a pas eu lieu ou est à ses balbutiements, réduisant le temps d'interruption de l'opération causé par les défaillances de l'équipement et l'amélioration de la fiabilité opérationnelle et de l'efficacité du travail des machines agricoles.

Améliorer la collaboration de l'industrialisation agricole
Partage d'informations et opérations collaboratives. La technologie de l'IA aide à réaliser le partage d'informations dans tous les liens de la chaîne de l'industrie agricole. De l'approvisionnement en apport agricole à la production agricole, puis au traitement et aux ventes de produits agricoles, toutes les entités participantes peuvent partager des informations pertinentes via la plate-forme construite par la technologie de l'IA. Par exemple, les fournisseurs d'intrants agricoles peuvent ajuster les types d'approvisionnement et les quantités d'engrais, de graines, de pesticides, etc. en temps opportun selon le plan de plantation analysé par l'IA; Les producteurs agricoles peuvent également ajuster la structure de plantation en fonction des besoins des entreprises de traitement des produits agricoles. Dans le lien de production agricole, différentes machines et équipements agricoles peuvent également réaliser des opérations collaboratives. Par exemple, les machines de semis, les machines de fertilisation et les machines d'irrigation peuvent être connectées via le réseau d'IA et peuvent effectuer automatiquement des opérations collaboratives en séquence en fonction du stade de croissance des cultures et des conditions du sol, améliorant l'efficacité globale et la continuité de la production agricole.
Contrôle de la qualité et production standardisée. En termes de contrôle de la qualité des produits agricoles, la technologie de l'IA peut rapidement détecter l'apparence, la qualité interne et les composants nutritionnels des produits agricoles par des moyens tels que la reconnaissance d'image et l'analyse spectrale. Par exemple, dans le processus de tri après la sélection des fruits, le système de reconnaissance de l'IA peut rapidement classer les fruits en fonction de facteurs tels que la taille, la couleur et s'il y a des défauts. Cela peut garantir que les produits agricoles répondent aux exigences de qualité standardisées et améliorent la compétitivité du marché des produits. De plus, la surveillance des processus de production basée sur la technologie de l'IA peut garantir que la production agricole est effectuée en stricte conforme aux processus standardisés, de l'utilisation de pesticides et d'engrais au stade de plantation aux spécifications de fonctionnement au stade de la récolte. Cette production standardisée permet d'élargir l'ampleur de l'industrie agricole et d'améliorer l'efficacité globale de l'agriculture.

Auteur: The Hanzhong Woodcutter

Source: Network de nouvelles de machines agricoles