inquirybg

Hogyan befolyásolja a mesterséges intelligencia a mezőgazdaság fejlődését?

A mezőgazdaság a nemzetgazdaság alapja, és a gazdasági és társadalmi fejlődés legfőbb prioritása. A reform és a nyitás óta Kína mezőgazdasági fejlettségi szintje jelentősen javult, ugyanakkor olyan problémákkal is szembesül, mint a földkészletek hiánya, a mezőgazdasági iparosodás alacsony foka, a mezőgazdasági termékek minőségének és biztonságának súlyos helyzete, valamint a mezőgazdasági ökológiai környezet pusztulása. A mezőgazdasági fejlettség szintjének folyamatos javítása és a mezőgazdaság fenntartható fejlődésének megvalósítása Kína gazdasági és társadalmi fejlődésének egyik fő kérdésévé vált.

Ebben a helyzetben a nagyszabású innováció és a technológiai változás hatékony módja lesz a mezőgazdasági problémák megoldásának és a mezőgazdasági modernizáció előmozdításának. Jelenleg a mesterséges intelligencia technológia általi termelékenységnövelés kérdése a mezőgazdaság kutatásának és alkalmazásának egyik fő témájává vált.

A hagyományos mezőgazdasági technológia vízpazarláshoz, a növényvédő szerek túlzott használatához és egyéb problémákhoz vezet, nemcsak magas költségekhez, alacsony hatékonysághoz, a termékminőség nem garantálható hatékonyan, hanem talaj- és környezetszennyezéshez is. A mesterséges intelligencia technológia támogatásával a gazdálkodók képesek lesznek pontos vetést, ésszerű víz- és műtrágyaöntözést elérni, majd alacsony fogyasztást és magas mezőgazdasági termelési hatékonyságot, magas minőségű és magas hozamú mezőgazdasági termékeket elérni.

Tudományos útmutatás nyújtása. A mesterséges intelligencia technológia elemzéshez és értékeléshez való felhasználása tudományos útmutatást nyújthat a gazdálkodóknak a termelés előtti előkészítő munkák elvégzéséhez, a talajösszetétel és a termékenység elemzésének, az öntözővíz-kínálat és -kereslet elemzésének, a vetőmagminőség azonosításának stb. funkcióinak megvalósításához, a talaj, a vízforrás, a vetőmag és egyéb termelési tényezők tudományos és ésszerű elosztásához, valamint a további mezőgazdasági termelés zökkenőmentes fejlődésének hatékony garantálásához.

A termelési hatékonyság javítása. A mesterséges intelligencia technológia alkalmazása a mezőgazdasági termelési szakaszban segíthet a gazdálkodóknak a növények tudományosabb termesztésében és a termőföld ésszerűbb kezelésében, valamint a terméshozam és a mezőgazdasági termelés hatékonyságának javításában. Előmozdítja a mezőgazdasági termelés gépesítésre, automatizálásra és szabványosításra való áttérését, és felgyorsítja a mezőgazdasági modernizáció folyamatát.

A mezőgazdasági termékek intelligens válogatásának megvalósítása. A gépi látás felismerő technológia alkalmazása a mezőgazdasági termékek válogatógépén automatikusan azonosítja, ellenőrzi és osztályozza a mezőgazdasági termékek megjelenési minőségét. Az ellenőrzés felismerési aránya sokkal magasabb, mint az emberi látásé. Jellemzői a nagy sebesség, a nagy mennyiségű információ és a több funkció, valamint a több index egyidejű felismerése.

Jelenleg a mesterséges intelligencia technológia egyre erőteljesebb hajtóerővé válik a mezőgazdasági termelés módjának megváltoztatásában és a mezőgazdasági kínálati oldal reformjának előmozdításában, amelyet széles körben alkalmaznak számos mezőgazdasági helyzetben. Például intelligens robotok mezőgazdasági, vető és szedő munkákhoz, intelligens felismerő rendszerek talajelemzéshez, vetőmagelemzéshez, PEST-elemzéshez, valamint intelligens viselhető termékek állattenyésztéshez. Ezen alkalmazások széles körű használata hatékonyan javíthatja a mezőgazdasági termelést és hatékonyságot, miközben csökkenti a növényvédő szerek és műtrágyák használatát.

Talajösszetétel és termékenységi elemzés. A talajösszetétel és termékenység elemzése az egyik legfontosabb feladat a mezőgazdaság termelés előtti szakaszában. Fontos előfeltétele a mennyiségi trágyázásnak, a megfelelő növényválasztásnak és a gazdasági haszonelemzésnek is. A nem invazív GPR képalkotó technológia segítségével a talaj detektálásával, majd mesterséges intelligencia technológia alkalmazásával a talajhelyzet elemzésével korrelációs modell hozható létre a talajjellemzők és a megfelelő növényfajták között.


Közzététel ideje: 2021. január 18.