Põlvkondade kaupa on põllumajandus olnud sisetundel põhinev tegevus. Te loete taevamärke, tunnetate mulda ja usaldate mustreid, mille on pärandanud teile eelnevad põlved. Kuid me oleme jõudmas inimliku intuitsiooni piirini. Ebastabiilsete kliimamustrite ja ahenevate marginaalide tingimustes on "kõhutundel" põhinev lähenemine muutumas riskiks.
Suhtlen igal nädalal tootjatega, kes on AgTech-i ümbritsevast mürast häiritud. Nad teavad, et tööstus muutub, kuid nad ei tea, kuidas kasutada tehisintellekti põllumajandustegevuses ilma oma igapäevatööd liigselt keeruliseks muutmata või raiskamata raha seadmetele, mis omavahel ei suhtle. Üleminek mullast tarkvarani ei tähenda põllumehe asendamist; see tähendab "hooajalisuse pimeala" kaotamist – lõhet põllul tekkiva probleemi ja hetke vahel, mil põllumees seda märkab.
Hooajalisuse pimeala: miks manuaalne märkmete tegemine ebaõnnestub
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Enamik põllumajandustegevusi tugineb endiselt sellele, mida ma nimetan "sündmusjärgseks aruandluseks". Te panete kirja selle, mis juhtus pärast saagikoristust, pärast kahjurite puhangut või pärast tehnika purunemist. See tekitab andmete hilinemise, mis on kõrgete panustega keskkonnas saatuslik.
Kui tuginete manuaalsele asjaajamisele, juhite traktorit sisuliselt tagavaatepeeglisse vaadates. Tehisintellekt (AI) muudab teie pilgu suunda. Selleks ajaks, kui inimsilm märkab maisilehel lämmastikupuudust, on selle taime saagipotentsiaal juba langenud. Tehisintellektil põhinev multispektraalne kuvamine tuvastab selle muutuse päevi – mõnikord nädalaid – enne, kui see meile nähtavaks muutub.
Ennetava täpsuse raamistik
Manuaalselt juhtimiselt ennetavale juhtimisele üleminekuks ei pea te kõike korraga automatiseerima. Tegelikult toob see tavaliselt kaasa "integreerimismaksu" – maksate tarkvara eest rohkem, kui see väärtust loob. Selle asemel soovitan kolmeastmelist üleminekut.
1. Digitaliseerimise etapp (vundament)
Enne kui saate prognoosida, peate andmeid jäädvustama. See tähendab kõigi manuaalsete logide – niisutamine, kemikaalide kasutamine, töötunnid – viimist struktureeritud digitaalsele kujule. See ei tähenda ainult paberivabaks muutumist; see tähendab teie andmete masinloetavaks muutmist.
Kui teie andmed on märkmikus, on need surnud andmed. Kui need on pilvepõhises süsteemis, on need kütuseks teie tulevasele tehisintellektile. Suurte tootmispindade haldajate jaoks on see koht, kus hakkate nägema säästuvõimalusi põllumajanduses ainuüksi parema ressursieralduse kaudu.
2. Analüüsietapp (insight)
Kui teie andmed on digitaalsed, saavad AI-tööriistad alustada mustrite leidmist. Näiteks kihtides ajaloolised saagikuse andmed kohalike ilmamustrite ja mullaandurite näitudega, suudab tehisintellekt täpselt kindlaks teha, miks teatud "probleemsed kohad" põllul on vähem tootlikud.
See on koht, kus liigute üldistelt meetmetelt "muutuva määraga" (variable rate) rakendustele. Miks pritsida kogu 100 aakrit, kui seda vajab vaid 12 aakrit? See ei ole ainult keskkonnasõbralikum; see on otsene võit teie üldkuludes.
3. Prognoosimise etapp (saak)
See on eesmärk: ennetav põllukultuuride haldamine. Selles etapis ei ütle tehisintellekt teile ainult seda, mis toimub, vaid seda, mis juhtub.
- Saagikuse prognoosimine: saagimahtude hindamine 95% täpsusega nädalaid ette, mis võimaldab paremaid läbirääkimisi lepingute sõlmimisel.
- Kahjurite ja haiguste prognoosimine: õhuniiskuse ja temperatuuriandmete kasutamine haiguspuhangu ennustamiseks enne selle tekkimist.
- Hooldusprognoos: kombainide mootori vibratsiooni analüüsimine rikke ennustamiseks enne, kui masin keset kriitilist saagikoristusaega seiskub. Tõhusad autopargi haldamise kulud langevad sageli järsult, kui lõpetate purunemistele reageerimise ja alustate nende ennetamist.
Andmesalvede lõksu vältimine
Suurim viga, mida ma näen, ei ole tehnoloogia puudumine, vaid omavahel ühendamata tehnoloogia üleküllus. Droon ei suhtle traktoriga; traktor ei suhtle mullaanduritega; mullaandurid ei suhtle raamatupidamistarkvaraga.
See on "andmesalvede lõks". Kui peate andmeid käsitsi ühest rakendusest teise liigutama, ei kasuta te tehisintellekti – te tegelete lihtsalt digitaalse administreerimisega. Tõeline AI-le orienteeritud põllumajandusettevõte kasutab "põllumajanduse operatsioonisüsteemi", mis koondab need sisendid ühele töölauale.
Kaugemale põllust: tarneahel
Teie tegevuse tõhusus ei tohiks lõppeda taluväravas. Üks olulisemaid võimalusi tehisintellekti jaoks peitub põllumajanduse tarneahelas. Kasutades tehisintellekti säilivusaja indikaatorite ja logistika ajastuse jälgimiseks, saavad tootjad vähendada saagikoristusjärgset kadu, mis on praegu maailmas hämmastavad 30%.
AI aitab teil ajastada saagikoristust vastavalt nõudluse tippudele turul või logistika saadavusele, tagades, et teie toode veedab vähem aega laos ja liigub kiiremini tarbijani.
Kuidas alustada (ilma liigse vaevata)
Kui kasutate endiselt paberit või lihtsaid tabelarvutusprogramme, ärge ostke homme drooniparki. Alustage siit:
- Auditeerige oma andmevoogu: kuhu teie info kinni jääb? (nt töödejuhataja taskusse, tolmusesse kaustikusse).
- Valige üks kriitiline muutuja: kas need on niisutuskulud? Kahjuritõrje? Tööjõud? Kasutage tehisintellekti esmalt just selle ühe probleemi lahendamiseks.
- Nõudke koostöövõimet: ärge kunagi ostke tarkvara või riistvara, millel puudub avatud API. Kui see ei suuda oma andmeid jagada, on see tupiktee.
Põllumajandus on vanim tööstusharu maa peal, kuid see ei pea olema kõige aeglasem kohaneja. Üleminek mullast tarkvarani ei tähenda põllumajanduse "hinge" kaotamist; see tähendab põllumeestele selguse andmist, mida nad vajavad digitaalses majanduses ellujäämiseks.
Kui soovite näha täpselt, kuhu teie ettevõttes raiskamine peitub, vaatame numbreid koos.