인공지능은 농업 발전에 어떤 영향을 미치나요?

농업은 국가경제의 기초이자 경제사회 발전의 최우선 과제이다. 개혁개방 이후 우리나라의 농업 발전 수준은 크게 향상되었으나 동시에 토지자원 부족, 농업 산업화 수준 저하, 농산물 품질 및 안전 상황 악화 등의 문제에도 직면해 있다. 농업 생태 환경에 대한 피해. 자원이 부족한 상황에서 어떻게 농업 발전 수준을 꾸준히 향상시키고 지속가능한 농업 발전을 달성할 것인가는 우리나라의 경제사회 발전이 직면한 주요 과제가 되었습니다.

이러한 상황에서는 대규모 혁신과 기술 변화가 농업 문제를 해결하고 농업 현대화를 촉진하는 효과적인 방법이 될 것입니다. 현재 농업분야에서는 인공지능 기술을 통해 어떻게 생산성을 향상시킬 수 있는지가 뜨거운 연구 및 응용 화두가 되고 있습니다.

(1) 기술을 지원하는 지능형 농업

전통적인 농업 기술은 수자원 낭비, 농약의 과도한 사용 등의 문제를 일으킬 수 있습니다. 낮지만 제품 품질이 좋지 않습니다. 효과적인 보호가 없으면 토양 및 환경 오염을 일으킬 수도 있습니다. 인공지능 기술의 지원으로 농민은 정확한 파종과 물과 비료의 합리적인 관개를 달성할 수 있어 저소비, 고효율 농업생산과 고품질, 고수익 농산물을 달성할 수 있게 된다.

과학적 지침을 제공합니다. 분석 및 평가에 인공 지능 기술을 사용하면 농부에게 생산 전 준비에 대한 과학적 지침을 제공하고 토양 구성 및 비옥도 분석, 관개수 공급 및 수요 분석, 종자 품질 식별 및 기타 기능을 실현하고 토양의 과학적 분석을 과학적으로 수행할 수 있습니다. , 수원, 종자 및 기타 생산 요소를 합리적으로 할당하면 후속 농업 생산 작업의 원활한 발전을 효과적으로 보장할 수 있습니다.

생산 효율성을 향상시킵니다. 농업 생산 중간 단계에서 인공지능 기술을 활용하면 농민은 농작물을 보다 과학적으로 재배하고, 농지를 보다 합리적으로 관리할 수 있어 농작물 수확량과 농업 생산 효율성을 효과적으로 높일 수 있다. 농업 생산의 기계화, 자동화, 표준화를 추진하고 농업 현대화 과정을 가속화합니다.

농산물의 지능적인 분류를 실현합니다. 농산물 선별기계에 머신비전 인식 기술을 적용하면 농산물의 외관 품질을 자동으로 식별, 검사, 분류할 수 있으며, 검사 및 인식률이 인간의 시각에 비해 훨씬 높다는 특징이 있습니다. 여러 기능을 동시에 사용할 수 있습니다. 여러 지표 테스트를 완료했습니다.

(2) 농업분야 인공지능 적용현황

현재 인공지능 기술은 농업 생산방식을 바꾸고 농업 공급측면 개혁을 추진하는 강력한 원동력이 되고 있다 .시나리오가 널리 사용됩니다. 예를 들어 농업, 파종, 수확을 위한 지능형 로봇, 토양 분석, 종자 분석, 해충 및 질병 분석 등을 위한 지능형 식별 시스템, 가축 및 가금류용 지능형 웨어러블 제품 등이 있습니다. 이러한 응용 프로그램을 널리 사용하면 농약과 화학 비료의 사용을 줄이면서 농업 생산량과 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

IntelinAir Corporation의 토양 사진 지력 분석

토양 조성 및 지력 분석. 토양 조성 및 지력 분석은 농업의 생산 전 단계에서 가장 중요한 작업 중 하나이며, 정량적 시비, 적합한 작물 선택, 경제적 이익 분석을 위한 중요한 전제 조건이기도 합니다. 비침습적 땅투과 레이더 영상 기술을 이용해 토양을 탐지하고, 인공지능 기술을 이용해 토양 상태를 분석함으로써 토양 특성과 적합한 작물 품종 간의 상관 모델을 구축할 수 있습니다.

예를 들어 IntelinAir는 MRI와 유사한 기술을 통해 토양 사진을 찍고 지능형 분석을 사용하여 토양 비옥도를 결정하고 재배에 적합한 작물을 정확하게 결정하는 드론을 개발했습니다.

관개수 공급 및 수요 분석. 인공지능 기술을 기반으로 한 지능형 관개 제어 시스템은 전문가 시스템 기술, 자동 제어 기술, 통신 기술, 센서 기술 및 기타 첨단 기술을 통합하여 감지된 기후 지수와 지역 수문 및 기상 관측을 기반으로 토양 수분을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 데이터를 바탕으로 관개수 공급 및 수요를 분석하고 최상의 관개 계획 전략을 선택합니다.

종자 품질 식별. 농업생산에 있어서 가장 중요한 생산수단 중 하나인 종자의 품질은 작물의 수확량 및 생산효율과 직결된다. 이미지 분석 기술, 신경망 등의 비파괴적 방법을 사용하여 작물 종자의 종류, 순도, 안전성을 감지하면 농산물의 품질을 효과적으로 관리하고 향상시킬 수 있습니다.

농업 전문가 시스템. 농업전문가 시스템은 농업분야에서 상당한 전문가 수준의 지식과 경험을 보유하고 있으며, 농업전문가의 사고를 시뮬레이션하고 농업현장의 문제를 해결할 수 있는 지능형 컴퓨터 프로그램 시스템이다. 농업 전문가 시스템은 농업 생산 분야의 데이터 분석을 수행하고 농업 생산의 각 단계에서 발생할 수 있는 문제에 대한 적시 해결책을 얻을 수 있습니다.

소의 전자 웨어러블 장치

동물 및 식물 건강 모니터링. 예를 들어 Connecterra는 주로 젖소용 전자 웨어러블 장치를 개발 및 생산하는 네덜란드 농업 기술 회사입니다. 이러한 장치에는 여러 개의 내장 센서가 있으며 지원 분석 소프트웨어에는 기계 학습 기술이 통합되어 소프트웨어와 하드웨어가 함께 작동하여 실시간으로 가축의 건강을 모니터링합니다.

낙농가들은 웨어러블 센서를 통해 젖소의 행동 패턴을 학습함으로써 젖소의 파행이나 소화불량 등 발생할 수 있는 문제를 조기에 발견하고 조언을 얻을 수도 있습니다. 이 정보의 도움으로 Connecterra 고객 농장은 유제품 생산량을 30% 늘렸습니다.

Aboundant Robotics의 사과 따기 로봇

파종, 농사, 수확을 위한 지능형 로봇. 인공지능 기술은 농업 생산에서 파종, 농사, 수확 등 다양한 시나리오에 널리 사용되어 농업 생산 방법을 크게 혁신하고 생산 효율성을 향상시킵니다. 미국 기업 어바운드 로보틱스(Aboundant Robotics)는 사과 따기 로봇을 개발했다. 이 로봇은 카메라 장치를 통해 과일 나무의 사진을 얻고, 양안 스테레오 비전, 이미지 인식 및 기타 기술을 사용하여 과일의 위치를 ​​파악하고 성숙도를 판단하며 따기에 적합한 과일을 결정하고, 그런 다음 로봇을 사용하여 정밀 제어 기술을 사용하면 초당 최대 1개의 수확 속도로 과일을 비파괴적으로 수확할 수 있습니다.

잡초 방제. 블루리버테크놀로지는 뛰어난 센서 기술과 이미지 인식 능력을 바탕으로 목화밭의 잡초 방제를 돕는 See&Spray라는 로봇을 개발했습니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝을 활용해 앞에 있는 물체가 농작물인지 잡초인지 판단하고, 대상이 우표 크기만 해도 정확하게 식별할 수 있다. 농작물이 아닌 것으로 판단되면 로봇이 노즐을 제어해 솜이 부식되지 않도록 분사한다.

정밀 분무 및 스프레이 노즐을 사용하면 잡초가 제초제에 대한 저항성을 갖는 것을 방지하고 제초제 사용을 최대 90%까지 줄일 수 있습니다. 이는 제초 효율을 향상시키고 농민의 소득 안정에 도움이 될 뿐만 아니라, 화학 물질 사용을 줄여 작물과 환경을 보호합니다.

잡초 제거용 See&Spray 로봇

스마트 온실 시스템. 지능형 온실 시스템은 서구 선진국에서 광범위하고 깊이 사용되어 왔습니다. 예를 들어, 현재 네덜란드 온실의 약 85%가 환경 제어를 위해 컴퓨터를 사용하고 있으며, 독일은 온실 제어 및 관리에 3S 기술(Geographic Information System GIS, Global Positioning System GPS, Remote Sensing Technology RS)을 성공적으로 적용했습니다.

온실에 설치된 다양한 센서를 통해 토양 수분, 토양 수분, 대기 습도, 기온, 광도, 식물 영양 성분 등의 데이터를 실시간으로 모니터링하고 수집된 데이터가 가능하다. 인공지능 시스템을 통해 온실 내 농작물 성장에 가장 적합한 환경을 시뮬레이션하기 위한 분석 및 처리를 수행하고, 급수시스템, 난방장치, 가습장치, 해충제거장치 등을 원격으로 자동제어합니다. , 롤러 블라인드 장비, 차양 장비, 시비 시스템 등을 설치하여 온실 내부를 개선합니다. 작물의 생육 환경은 생장주기 조절, 제품 품질 향상, 생산 비용 절감, 경제적 이익 향상이라는 목적을 달성할 수 있습니다.

이 글은 인민출판사에서 발행하는 '인공지능 리더'에서 발췌한 것입니다