Dix façons dont l‘IA a le potentiel d‘améliorer l‘agriculture en 2021

L‘intelligence artificielle, l‘apprentissage automatique (ML) et les capteurs IoT peuvent fournir des données en temps réel riches pour les algorithmes afin d‘améliorer l‘efficacité de la production agricole, d‘augmenter les rendements des cultures et de réduire les coûts de production alimentaire. Selon les prévisions de l‘ONU sur la population et la faim, d‘ici 2050, la population mondiale augmentera encore de 2 milliards et la productivité agricole doit augmenter de 60% pour fournir une alimentation adéquate. Selon les données publiées par le Bureau of Economic Research du Département de l‘Agriculture des États-Unis, le marché total des entreprises de plantation, de transformation et de distribution de produits alimentaires aux États-Unis seulement s‘élève à 1,7 billion de dollars. D‘ici 2050, l‘intelligence artificielle et l‘apprentissage automatique sont susceptibles de devenir le cœur des nouvelles technologies, nous aidant à faire face sereinement à la demande alimentaire attendue apportée par les 2 milliards de nouveaux habitants.

«Agriculture» - l‘un des scénarios d‘application d‘intelligence artificielle et d‘apprentissage automatique les plus prometteurs

Imaginez que dans ces grandes zones agricoles, qui représentent généralement des centaines d‘acres en tant qu‘unité de planification de base, il existe au moins 40 processus de base qui doivent être suivis, mis en évidence et surveillés simultanément. Une analyse approfondie des changements climatiques, des différences saisonnières d‘ensoleillement, la compréhension des schémas de migration des oiseaux et des insectes, la compréhension des besoins d‘engrais spéciaux, le choix de pesticides appropriés pour les cultures, le suivi des cycles de plantation et des cycles d‘irrigation, etc., sont tous pour l‘apprentissage automatique Il s’agit d’un problème majeur qui devrait être résolu et d’une grande importance pratique. Aujourd‘hui, la production végétale dépend de plus en plus d‘excellentes capacités de collecte et d‘analyse de données. Pour cette raison, les agriculteurs, les coopératives et les entreprises de développement agricole ont décidé d‘adopter davantage une approche centrée sur les données et de continuer à introduire des éléments d‘IA et d‘apprentissage automatique pour améliorer les rendements agricoles et la qualité des cultures. À l‘horizon 2021, les dix méthodes suivantes devraient promouvoir le développement de l‘agriculture:

1. Utilisez un système de surveillance basé sur l‘IA et l‘apprentissage automatique pour suivre la source vidéo en temps réel de chaque champ de culture, identifiant ainsi les violations des animaux ou des humains et émettant des alarmes immédiatement.

L‘IA et l‘apprentissage automatique peuvent réduire la possibilité de détruire accidentellement des cultures par des animaux domestiques ou sauvages ou de pénétrer par effraction dans des fermes situées dans des zones reculées. Avec le développement rapide de l‘IA et des algorithmes d‘apprentissage automatique dans le domaine de l‘analyse vidéo, chaque participant à la production agricole peut l‘utiliser pour protéger ses champs et ses installations agricoles. Les systèmes de vidéosurveillance IA et d‘apprentissage automatique peuvent être facilement étendus pour s‘adapter aux opérations agricoles à grande échelle, couvrant l‘ensemble de la ferme. Au fil du temps, nous pouvons programmer ou former un système de surveillance basé sur l‘apprentissage automatique pour lui apprendre à reconnaître les personnes et les véhicules. En tant que leader dans le domaine des systèmes de surveillance de l‘IA et de l‘apprentissage automatique, Twenty20 Solutions a prouvé que ces technologies peuvent protéger efficacement les installations éloignées, optimiser la production agricole et identifier les intrus accidentels sur le terrain grâce à l‘apprentissage automatique.