Pertanian modern semakin pintar dari hari ke hari: simbiosis sapi dan drone tidak pernah terasa begitu alami dan perlu. Dan tentunya itu berarti AgriTech menciptakan lebih banyak data sambil mengotomatisasi rumah kaca melalui IoT, memantau variabilitas lapangan dalam solusi pertanian presisi, dan sebagainya. Tapi pernahkah Anda merasa ada hal lain yang bisa dilakukan oleh pengumpulan data yang besar ini? Sesuatu yang jauh lebih berani dan jauh lebih ambisius? Ya, kami di ITRex memilikinya, dan tim konsultan AI kami percaya bahwa data ini sedang sekarat untuk melompat ke solusi kecerdasan buatan dan mendapatkan lebih banyak wawasan bisnis bagi perusahaan pertanian. Untuk membuktikan pendapat kami, tidak ada gunanya mencoba membuat Anda terpesona dengan contoh acak tentang bagaimana perusahaan telah menggunakan AI di bidang pertanian karena itu tidak akan memberi Anda pemahaman yang benar tentang apa yang dapat dilakukan oleh teknologi yang mengesankan ini untuk agribisnis. Sebagai gantinya, mari kita lihat bagaimana proses pertanian dasar dalam pertanian tanaman dan hewan dapat ditingkatkan dengan kecerdasan buatan, apa manfaatnya, dan kesalahpahaman umum apa yang perlu kita hindari.

Manfaat AI dalam Pertanian

Sebelum kita mulai, mari kita perjelas bahwa kecerdasan buatan bukanlah teknologi serba tahu yang menyebalkan. Ini hanya memberi bisnis wawasan yang berasal dari data yang sudah mereka miliki — atau mengotomatiskan proses yang sebelumnya membutuhkan keterlibatan manusia. Kami akan memeriksa bagaimana hal itu terjadi nanti, dan sekarang mari kita lihat empat manfaat teratas yang menjadikan AI pertanian sebagai investasi yang menjanjikan:

• Peningkatan hasil. Dengan menganalisis data operasional dan menyoroti inefisiensi proses, kecerdasan buatan menemukan cara bagi agribisnis untuk meningkatkan hasil tanpa menggunakan sumber daya tambahan. Mengotomatiskan proses pertanian tanaman dan hewan dengan drone (misalnya, digunakan untuk menabur atau memerah susu), menghilangkan kesalahan manusia dan merampingkan proses tersebut untuk memungkinkan peningkatan kuantitas dan kualitas tenaga kerja.
• Pengurangan biaya. Mengurai angka tentang bagaimana sumber daya (air, energi, pupuk, herbisida, dll.) didistribusikan dan digunakan, solusi AI menemukan pola konsumsi sumber daya yang boros dan menyarankan skenario pengoptimalan. Biaya seperti layanan dokter hewan dan perbaikan peralatan dikurangi dengan praktik preventif dari pemantauan kesehatan ternak dan kinerja peralatan masing-masing.
• Keuntungan meningkat. Mengingat bahwa AI memaksimalkan hasil tanpa mengharuskan peternakan untuk menggunakan sumber daya tambahan dan memotong biaya yang terkait dengan berbagai tahap proses pertanian, peningkatan keuntungan mengikuti sebagai konsekuensi alami dan menyenangkan dari penggunaan AI di pertanian.
• Keselarasan dengan praktik pertanian berkelanjutan. Konsep pertanian berkelanjutan berkisar pada menemukan cara untuk memenuhi kebutuhan pangan dan tekstil saat ini tanpa menggunakan terlalu banyak sumber daya dan meninggalkan generasi berikutnya tanpa apa-apa. AI membantu petani menemukan pola konsumsi sumber daya yang berkelanjutan untuk menghindari kelangkaan air dan degradasi lahan.

Bagaimana Kasus Penggunaan AI Meningkatkan Proses Pertanian Dasar

Sebagai teknologi yang rumit dengan banyak himpunan bagian dan jenis, kecerdasan buatan dapat menyediakan pertanian dengan algoritme dan aplikasi dengan berbagai tingkat kerumitan. Misalnya, Anda dapat menggunakan AI di bidang pertanian untuk hal sederhana seperti memantau vitalitas ternak untuk mengidentifikasi masalah kesehatan. Atau Anda dapat menggunakan visi komputer dan mengklasifikasikan tomat berdasarkan variasi menggunakan pembelajaran mesin. Atau Anda dapat melangkah lebih jauh dan memprediksi cuaca menggunakan pembelajaran mendalam. Jika Anda melakukannya, AI akan mengungkap pola cuaca dalam data historis dari satelit dan sensor dan melihat penanda pra-perubahan cuaca dalam data waktu nyata untuk memperingatkan petani tentang hujan atau badai yang akan datang. Secara keseluruhan, tugas yang dilakukan AI di bidang pertanian dapat diringkas menjadi otomatisasi alur kerja (menggunakan robot untuk melakukan tugas yang sebelumnya melibatkan manusia), analitik data (mengungkapkan inefisiensi dengan menganalisis data operasional), dan personalisasi (meningkatkan penjualan dengan lebih baik). menyesuaikan dengan permintaan). Ini mungkin tidak tampak seperti banyak tetapi Anda dapat melakukan banyak hal dengan sedikit. Untuk mendapatkan ide yang lebih baik, mari kita lihat proses dasar penanaman tanaman dan perawatan ternak.

Kecerdasan Buatan dan Persiapan Tanah

Dengan menganalisis data yang berasal dari sensor yang ditempatkan di tanah, yang dipasok oleh drone analisis tanah, atau bersumber dari kamera ponsel cerdas, solusi AI seperti Plantix dapat mendeteksi cacat tanah dan mengenali kekurangan nutrisi. Ini membantu petani mengidentifikasi berapa banyak dan jenis bahan organik apa yang harus mereka tambahkan untuk membuat tanah lebih bisa dikerjakan dan cocok untuk tanaman tertentu.

Kecerdasan Buatan dan Penaburan

Menganalisis citra yang dipasok drone, kecerdasan buatan dapat membantu pekerja pertanian mengidentifikasi tempat yang paling cocok untuk menabur tanaman tertentu berdasarkan karakteristik geografis lapangan, komposisi kimia tanah, atau parameter lainnya. Selain itu, petani dapat menggunakan alat perencanaan tanaman bertenaga AI seperti eAgronom untuk menentukan berapa banyak setiap tanaman yang perlu ditabur di rumah kaca per minggu, kapan tanaman harus ditransplantasikan di lapangan, dll. Meskipun ada rencana panen yang komprehensif. jauh di luar proses penaburan saja, masih menyenangkan untuk mengetahui bahwa dengan menggunakan alat tersebut petani dapat mengurangi konsumsi herbisida dan pupuk sebesar 25-35% dan meningkatkan hasil sebesar 3-4%. Sebelum penaburan dimulai, AI juga dapat memeriksa foto benih dan membandingkannya dengan gambar benih yang sehat; algoritme pembelajaran mesin yang diawasi akan menentukan kualitas benih dan mencari tahu tanaman apa yang mereka lihat. Dengan menggunakan data ini, algoritme AI dapat menginstruksikan robot pertanian (seperti penyortir benih bervisi komputer yang dikembangkan oleh Layanan Penelitian Pertanian dari Departemen Pertanian AS) untuk menyaring benih di bawah standar atau menyortir benih jika tercampur.

Kecerdasan Buatan dan Pemupukan

Sistem kecerdasan buatan — terutama aplikasi pintar yang berjalan di perangkat daripada di cloud — membutuhkan chip yang kuat. Sayangnya, selama beberapa dekade, sebagian besar chip komputer telah diproduksi pada tahun Dengan bantuan data dari perangkat lunak pertanian presisi, sensor tanah, drone analisis tanah, atau sekadar gambar ponsel cerdas dalam kasus Asisten Nutrisi Pertanian Spacenus, solusi kecerdasan buatan pertanian dapat terus menerus pantau tingkat nutrisi di dalam tanah dan, jika perlu, periksa silang dengan tingkat yang secara historis memberikan hasil terbaik pada tanaman tertentu. Untuk membuat pertanian lebih berkelanjutan, AI dapat menggunakan kumpulan data pihak ketiga untuk memeriksa dampak lingkungan dari penggunaan berbagai jumlah dan jenis pupuk untuk menemukan dosis yang meminimalkan dampak negatif sekaligus memaksimalkan hasil. Jika tanah membutuhkan pupuk, solusi kecerdasan buatan dapat merekomendasikan pupuk paling cocok yang dimiliki agribisnis saat ini menggunakan sensor di ruang penyimpanan dan mengirimkan, katakanlah, drone PrecisionHawk untuk menyemprotkannya ke lapangan.

Kecerdasan Buatan dan Irigasi

Konsep pertanian berkelanjutan membutuhkan penggunaan air tawar yang cerdas. Dan di sinilah alat AI seperti Heliopas, CultYvate, dan WaPOR berguna. Beberapa dari mereka hanya memantau produktivitas penggunaan air, yang lain mengotomatiskan alur kerja irigasi. Tetapi Anda dapat melangkah lebih jauh dan menggunakan kemampuan AI untuk menganalisis data irigasi historis, memetakannya terhadap kesehatan tanaman dan statistik hasil, dan menemukan pola konsumsi air terbaik yang memenuhi semua kondisi yang diperlukan. Menggunakan kemampuan prediksi cuaca yang disediakan oleh solusi seperti Fasal, pertanian dapat mengubah rencana irigasi mereka dengan memanfaatkan air hujan gratis (memeriksa kualitasnya juga memungkinkan AI di bidang pertanian). Bersama dengan rencana irigasi yang disesuaikan berdasarkan pemantauan kelembaban tanah, ini dapat menghemat sumber daya air pertanian hingga 50%. Tidak buruk, kan? Mekanisme serupa juga dapat diterapkan pada pengoptimalan konsumsi energi. Dengan cara ini, perusahaan pertanian dapat mengurangi biaya terkait air dan energi tanpa mengorbankan produktivitas.

Kecerdasan Buatan dan Perlindungan Tanaman

Ini adalah area di mana AI mungkin menawarkan kasus penggunaan paling banyak untuk dinikmati oleh bisnis pertanian. Sebagai contoh:

• Optimalisasi konsumsi herbisida dan pestisida bertujuan untuk membuat pertanian berkelanjutan dan efisien sambil mengamankan keamanan pangan. Solusi AI mendeteksi aktivitas gulma dan hama saat ini dan menyesuaikan aktivitas penyemprotan herbisida dan pestisida ke dalamnya alih-alih menjalankan proses ini pada jadwal tetap. Ini diaktifkan oleh perusahaan seperti Blue River Technologies dan PyTorch yang berfokus pada pengendalian gulma, serta perusahaan seperti FarmSense dan aplikasi seluler seperti Nuru (disampaikan oleh Organisasi Pangan dan Pertanian Perserikatan Bangsa-Bangsa dan Universitas Negeri Pennsylvania), yang mengambil alih hama kontrol.
• Prediksi serangan hama dicapai dengan menganalisis citra satelit atau drone, mengungkap pola aktivitas hama, dan mengamati data baru yang masuk untuk melihat tanda-tanda pra-serangan. Dengan data ini, buruh tani dapat mencegah serangan tanpa mempengaruhi kesehatan tanaman atau menggunakan pestisida. Misalnya, sistem peringatan dini hama oleh Wadhwani AI digunakan di India untuk perlindungan tanaman kapas.
• Pemantauan kesehatan tanaman diaktifkan oleh sensor tanah dan tanaman, serta gambar multispektral yang bersumber dari satelit atau drone. Dengan menggunakan data ini, solusi AI mengidentifikasi atau, jika algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang lebih rumit diterapkan, memprediksi penyakit pada tanaman. Ini membantu mengurangi kehilangan panen dan meningkatkan hasil. VineView adalah contoh aplikasi yang digunakan untuk memantau kesehatan tanaman di kebun anggur (namun, ini juga mencakup kasus penggunaan panen dan irigasi).
• Identifikasi penyusup difokuskan untuk mengamankan wilayah lapangan. Solusi AI dapat memantau citra drone atau rekaman kamera pengintai untuk mendeteksi hewan liar dan burung atau manusia tidak sah yang dapat merusak tanaman. Misalnya, Twenty20 Solutions, pemimpin dalam domain pengawasan cerdas, memungkinkan peternakan mengurangi kejahatan dan pencurian.
• Prediksi cuaca dapat membantu petani waspada terhadap kondisi cuaca ekstrim untuk menyelamatkan tanaman dari kerusakan sebelum hujan lebat atau angin mulai. Aplikasi OneSoil untuk pertanian presisi bertenaga AI memungkinkan melakukan hal itu.

Kecerdasan Buatan dan Pemanenan

Dengan membandingkan rekaman lapangan saat ini dengan bagaimana tanaman ini terlihat pada titik ini dalam siklus pertumbuhan selama musim sebelumnya, solusi kecerdasan buatan dapat secara akurat memprediksi kapan tanaman akan siap panen. Dan begitu waktu panen tiba, robot dapat mulai memindahkan tanaman dari ladang. Harvest CROO, misalnya, menawarkan solusi pemanenan robotik untuk memetik stroberi yang meminimalkan limbah, meningkatkan keamanan pangan, dan mengurangi emisi CO2 hingga 96% dibandingkan dengan metode pemanenan tradisional. Jika agribisnis mengetahui ke mana hasil panen diangkut dan dijual setelahnya, solusinya dapat mengidentifikasi titik panen yang berbeda untuk tanaman dengan varietas yang sama yang direncanakan untuk berbagai lokasi berdasarkan berapa lama waktu yang harus dihabiskan oleh kelompok tanaman yang berbeda dalam perjalanan.