'N Wingerd. Bron: Pixabay
Wyn produsente het 'n netjiese, indien ongewone, truuk om meer geurige wyn te maak - moenie die wingerde water nie. Laat die wingerdstokke net voor oes droog word, en hulle sal kleiner druiwe met meer vel en minder sap lewer. Kleiner druiwe produseer wyn met 'n dieper kleur en meer komplekse geur.
Trinchero Familie Boedels Kalifornië wou in Napa Valley seker maak dat sy druiwe net die regte hoeveelheid was, sodat hulle gewerk het Ceres Imaging om hul velde te kaarteer. Ceres gebruik darren om kleur-, termiese en infrarooi beelde van die wingerd te vang en hulle gebruik kunsmatige intelligensie om die beelde te ontleed om te sien of die wynprodusent sy druiwe oorstroom het.
Dit blyk dat, in dele van die wingerd, Trinchero was. Hul wynkenners het bevind dat gebiede wat te veel water het, ook effens minder lekker druiwe geproduseer het. Die maatskappy gebruik nou die beeldtegnologie om seker te maak dat dit nie hul vleie te veel of te min water gee nie, en om lekkasies in die besproeiingstelsel te vind.
Hierdie tegnologie verteenwoordig die voorpunt van die landbou. Hoë-tegnologie maatskappye soos Ceres, Prospera, Boere Rand en die Climate Corporation gebruik kunsmatige intelligensie om famers te help besluit wanneer hulle gewasse plant, water, spuit en oes. Soos klimaatsverandering versleg reënstorms in die weste en droogte In Kalifornië kan die tegnologie ook help dat produsente meer erge en vlugtige weer opgevolg.
"Vandag se besproeiing lewer dieselfde hoeveelheid water aan al die plante in 'n veld, alhoewel elke plant water anders sal behou," sê Daniel Koppel, uitvoerende hoof van Prospera, wat onder andere beelde ontleed wat geneem is deur kameras gemonteer op roerende sprinkel stelsels. "Die hoeveelheid water wat 'n plant benodig, hang ook af van die ouderdom en grootte van die plant, of dit vrugte het of net blomme, ens."
Firmas kan byvoorbeeld termiese beelding gebruik om te sien of gewasse genoeg water kry. Dorsgewasse is geneig om 'n bietjie warmer as ander te wees. Dit is omdat plante gewoonlik van die water wat hulle deur hul wortels week deur middel van klein porieë op die onderkant van hul blare vrystel. Wanneer die water verdamp, afkoel dit die plant af, net soos die sweet afkoel van mense. Dorstige plante sluit egter hierdie porieë af om te voorkom dat water verloor word, wat hulle 'n bietjie warmer laat. As boere presies kan identifiseer watter plante uitmekaar is, moet hulle net daardie gewasse besproei, wat hulle help om water te bespaar, wat moeiliker sal wees om te kom as klimaatsverandering brandstof langer en meer ernstige droogtes.
'N Prospera-wetenskaplike werk met 'n kamera wat op 'n roerende sprinkelstelsel gemonteer is. Bron: Prospera
Firmas versamel beelde van kameras wat op sprinklersisteme, drones, vliegtuie en satelliete gemonteer is. Hulle gebruik rekenaars om die beelde te ontleed om te identifiseer watter gewasse beleef word deur ruspes, omring deur onkruide, of bedek in swam. Rekenaars vertel dan dat produsente daardie plante - en slegs daardie plante - met insekdoder, onkruiddoder of swamdoder bespuit.
Dit help produsente om minder water en minder chemikalieë te gebruik, wat geld spaar en plase gesond hou. Gebruik minder insekdoders, byvoorbeeld, help om te bewaar heuningbye, wat nodig is om bestuif baie gewasse. Die gebruik van minder sintetiese kunsmis kan besoedeling verminder. Kunsmis op plase neig om in die waterweë te kom en uiteindelik die see, waar dit is vernietigt seelewe. Koppel het gesê dat Prospera se tegnologie kweekhuiskwekers toegelaat het om 30-persent minder kunsmis en water te gebruik.
Luginhoud toon aan watter gewasse water of voedingstowwe benodig. Bron: Ceres Imaging
Die harde deel is om rekenaars te bepaal wanneer gewasse siek, beseer of dors is. So maatskappye het stelsels ontwikkel wat kan leer om beelde te interpreteer en mettertyd slimmer te word. Daardie stelsels kombineer ook inligting wat uit beelde verkry word, met data oor temperatuur, reënval, grondkwaliteit en ander veranderlikes om te bepaal wanneer en hoeveel om te spuit en watergewasse.
Beteken dit as kunsmatige intelligensie? "As jy dit met drie van ons rekenaarwetenskap-PhD's in die kamer sou vra, sal jy waarskynlik nie vir 'n dag of twee uitkom nie," het Koppel gesê. Hy beweer dat Prospera se stelsel kwalifiseer as AI, aangesien dit voortdurend op sy eie leer. "Jy gebruik masjiene om voortdurend uit te vind wat in die veld gaan, gebaseer op beelde," het hy gesê. "Die masjien sintetiseer ook data om besluite te neem."
Koppel glo dat kunsmatige intelligensie die volgende groot landbou-revolusie sal binnekom. Vorige tegnologiese vooruitgang - besproeiing, meganisasie, sintetiese kunsmis, genetiese ingenieurswese - het mense toegelaat om meer kos met minder werk te laat groei. Hy het gesê dat kunsmatige intelligensie gaan toelaat dat produsente selfs meer doeltreffend is deur die raaiwerk uit die boerdery te neem.
Caterpillar skade (boonste) en verwelking (2nd) soos opgespoor deur 'n rekenaar. Bron: Prospera
"'N Boer sal tipies ook 'n besluit neem op grond van intuïsie - wat nie data is nie - of hy sal die grond voel," het hy gesê. Hy het gesê dat, eerder as om op intuïtie staat te maak, dit beter sal wees om rekenaars te gebruik om beelde van elke duim van die plaas te analiseer. Daardie rekenaars kan besluite aanbeveel wat gebaseer is op data wat hulle van plase in die hele wêreld ingesamel het - 'n produsent in Mexiko kan baat vind by data wat op 'n plaas in Israel versamel is.
Koppel het gesê dat rekenaars blinde plekken van boere kan invul, wat boere vir dokters vergelyk, wat geneig is om foute te maak. "Ek hou regtig nie daarvan om na die dokter te gaan nie," het hy gesê. "Ek sal verkies om 'n masjien te hê wat onbevooroordeeld is. Jy weet, 'n dokter het dalk 'n paar duisend mense gesien, en die masjien het honderde miljoene mense gesien. En die dokter onthou nie alles wat hy in die universiteit studeer het nie, en die masjien weet alles die hele tyd. "
In die toekoms kan ons robotte sien wat kan vertel wanneer 'n aarbei ryp is en dit pluizig uit die plant, of droids wat kan vind onkruid en spuit dit, of masjiene wat kan bepaal wanneer en hoeveel melkkoeie moet voer. Alhoewel AI ongelooflike belofte vir plase hou, dreig dit ook om grootliks ontwrigtende te wees, veral in 'n tyd wanneer baie boere terugkeer na meer tradisionele groeiende metodes.
Die Dino grootskaalse weeder. Bron: Naïo
"Sommige boere kan nie die oorgang maak nie, óf die vaardighede ontbreek in 'n meer tegnologiesentriese stelsel of die motivering," sê David Rose, 'n omgewingsgeograaf by die Universiteit van East Anglia wie het geskryf oor die toekoms van boerdery. "Sommige boere sal moontlik nie die gebruik van AI oorweeg om verenigbaar te wees met hul lewenstyl nie, maar verkies eerder om hul ervaringskennis te gebruik en is nou verbind met hul land."
Hy het gesê dat outonome robotte die veiligheid van werkers en diere kan bedreig, en ook baie mense uit 'n werk kan plaas. Swaar vertroue AI kan ook die verbintenis van boere met die land verbreek. Dis die toekoms wat hierin uitgebeeld word John Deere kommersiële, wat Rose beskryf as "chilling."
"Ek sê nie dat ons nie AI in agri-tegnologie moet omhels nie. Dit het beslis die potensiaal om besluitneming te verbeter, ons te help om data te sny, doeltreffende bespuiting te verbeter, handleiding of moeisame werksgeleenthede te outomatiseer, jonger, meer tegniese werkers aan die bedryf te lok en winsgewendheid te verhoog. Maar amper niemand praat oor die maatskaplike en etiese implikasies van AI op die plaas nie, "het hy gesê.
"Hoe lyk die wêreld in watter AI roetine op die plaas gebruik word? Hoe verskil dit nou? "Het hy gevra. "En hoe kyk ons ​​na die potensiële verloorders van die tegnologie rewolusie sowel as die wenners? Ek dink as ons net begin dink aan die vrae en aanvaar dat dit in 'n demokrasie tegnologiese trajekte oop moet wees om uit te daag, dan is dit 'n goeie ding. "
Jeremy Deaton skryf vir Nexus Media, 'n gesindikeerde nuusdraad oor klimaat, energie, beleid, kuns en kultuur. Jy kan hom volg @deaton_jeremy.