Шмат што зводзіцца да аднаго: пераўтварэння неакуратных дадзеных фермы (выяў, паказанняў датчыкаў, карт ураджайнасці, журналаў машын, метэаралагічных сігналаў) у выразныя дзеянні. Гэта «пераўтварэнне ў дзеянні» і з'яўляецца ў асноўным усім сэнсам машыннага навучання ў падтрымцы прыняцця рашэнняў у сельскай гаспадарцы. [1]
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Як штучны інтэлект дапамагае выяўляць хваробы сельскагаспадарчых культур
Штучны інтэлект аналізуе выявы сельскагаспадарчых культур, каб своечасова і дакладна выяўляць хваробы.
🔗 Што азначае камп'ютэрны зрок у штучным інтэлекце
Тлумачыць, як машыны разумеюць выявы, відэа і візуальныя дадзеныя.
🔗 Як выкарыстоўваць штучны інтэлект пры найме
Практычныя спосабы, як штучны інтэлект паляпшае падбор персаналу, адбор і падбор кандыдатаў.
🔗 Як вывучыць штучны інтэлект
Зручны для пачаткоўцаў план па вывучэнні канцэпцый і інструментаў штучнага інтэлекту.
1) Простая ідэя: штучны інтэлект ператварае назіранні ў рашэнні 🧠➡️🚜
Фермы генеруюць неверагодную колькасць інфармацыі: зменлівасць глебы, характарыстыкі стрэсу сельскагаспадарчых культур, ціск шкоднікаў, паводзіны жывёл, прадукцыйнасць машын і гэтак далей. Штучны інтэлект дапамагае, выяўляючы заканамернасці, якія людзі прапускаюць, асабліва ў вялікіх, заблытаных наборах дадзеных, а затым падштурхоўваючы рашэнні, напрыклад, дзе шукаць, што апрацоўваць і што ігнараваць. [1]
Вельмі практычны спосаб разгледзець гэта так: штучны інтэлект — гэта механізм прыярытэтызацыі . Ён не чароўным чынам фармуе за вас — ён дапамагае вам накіроўваць свой час і ўвагу туды, дзе гэта сапраўды важна.
2) Што робіць штучны інтэлект добрым для сельскай гаспадаркі? ✅🌱
Не ўвесь «штучны інтэлект для сельскай гаспадаркі» аднолькавы. Некаторыя інструменты сапраўды надзейныя; іншыя ж… па сутнасці, мудрагелісты графік з лагатыпам.
Вось што, як правіла, мае найбольшае значэнне ў рэальным жыцці:
-
Працуе ў адпаведнасці з вашым рэальным працоўным працэсам (кабіна трактара, брудныя пальчаткі, абмежаваны час)
-
Тлумачыць «чаму», а не проста ацэнку (інакш вы ёй не давяраеце)
-
Апрацоўвае зменлівасці фермы (глеба, надвор'е, гібрыды, ратацыі - усё змяняецца)
-
Выразнае валоданне дадзенымі + дазволы (хто можа што бачыць і з якой мэтай) [5]
-
Добра працуе з іншымі сістэмамі (бо ізаляцыя дадзеных — гэта пастаянны галаўны боль)
-
Усё яшчэ карысна пры нераўнамерным падключэнні (сельская інфраструктура нераўнамерная, і «толькі воблачныя тэхналогіі» могуць стаць перашкодай) [2]
Будзем шчырымі: калі для атрымання вынікаў патрабуецца тры ўваходы ў сістэму і экспарт электроннай табліцы, гэта не «разумнае земляробства», а пакаранне 😬.
3) Параўнальная табліца: распаўсюджаныя катэгорыі інструментаў, падобных на інструменты штучнага інтэлекту, якія фермеры выкарыстоўваюць 🧾✨
Цэны і пакеты адрозніваюцца, таму ўспрымайце іх як «прыблізна цэнавыя» дыяпазоны, а не як стандартныя.
| Катэгорыя інструмента | Найлепшае для (аўдыторыі) | Цэнавая атмасфера | Чаму гэта працуе (простай мовай) |
|---|---|---|---|
| Платформы дадзеных аб палявых умовах і аўтапарку | Арганізацыя палявых аперацый, карт, журналаў машын | Падобна на падпіску | Менш энергіі на пытанне «куды падзеўся гэты файл?», больш карыснай гісторыі [1] |
| Разведка на аснове здымкаў (спадарожнік/беспілотнік) | Хуткі пошук зменлівасці + праблемных месцаў | Шырока распаўсюджваецца | Падказвае, куды спачатку ісці (г.зн.: менш змарнаваных міль) [1] |
| Мэтавае распыленне (камп'ютэрны зрок) | Скарачэнне непатрэбнага выкарыстання гербіцыдаў | Звычайна на аснове цытат | Камеры + машыннае абследаванне могуць апырскваць пустазелле і прапускаць чыстую пасеўную масу (пры правільнай наладзе) [3] |
| Рэцэпты са зменнай стаўкай | Пасеў/урадзільнасць па зонах + рэнтабельнасць інвестыцый | Падобна на падпіску | Ператварае пласты ў план, які можна рэалізаваць, а потым параўноўваць вынікі [1] |
| Маніторынг жывёлы (датчыкі/камеры) | Раннія папярэджанні + праверкі сацыяльнага забеспячэння | Цэны пастаўшчыкоў | Паказвае «нешта не так», каб вы спачатку правяралі патрэбную жывёлу [4] |
Маленькае прызнанне ў фарматаванні: «цэнавая атмасфера» — гэта тэхнічны тэрмін, які я толькі што прыдумаў... але вы разумееце, што я маю на ўвазе 😄.
4) Разведка ўраджаю: штучны інтэлект знаходзіць праблемы хутчэй, чым выпадковае хаджэнне 🚶♂️🌾
Адна з найвялікшых перамог — гэта прыярытэтызацыя . Замест таго, каб раўнамерна аглядаць усюды, штучны інтэлект выкарыстоўвае выявы + гісторыю палявых работ, каб паказаць вам верагодныя праблемныя зоны. Гэтыя падыходы пастаянна згадваюцца ў даследчай літаратуры — выяўленне хвароб, выяўленне пустазелля, маніторынг ураджаю — таму што яны з'яўляюцца менавіта тымі праблемамі распазнавання вобразаў, у якіх машыннае машыннае навучанне добра спраўляецца. [1]
Распаўсюджаныя ўводныя дадзеныя разведкі, заснаваныя на штучным інтэлекце:
-
Спадарожнікавыя або беспілотныя здымкі (сігналы энергіі росту сельскагаспадарчых культур, выяўленне змяненняў) [1]
-
Фотаздымкі са смартфона для ідэнтыфікацыі шкоднікаў/хвароб (карысна, але ўсё роўна патрабуецца падключэнне чалавечага мозгу) [1]
-
Гістарычная ўраджайнасць + пласты глебы (каб не блытаць «звычайныя слабыя месцы» з новымі праблемамі)
Гэта адзін з тых выпадкаў, калі фраза «Як штучны інтэлект дапамагае сельскай гаспадарцы?» становіцца вельмі літаральнай: яна дапамагае вам заўважыць тое, што вы маглі прапусціць 👀. [1]
5) Дакладныя ўводы: больш разумнае апырскванне, угнаенне, паліў 💧🌿
Укладанні дарагія. Памылкі шкодзяць. Вось тут і можа адчуцца рэальная, вымерная рэнтабельнасць інвестыцый — калі вашы дадзеныя і налады надзейныя. [1]
Больш разумнае распыленне (у тым ліку мэтанакіраванае прымяненне)
Гэта адзін з самых відавочных прыкладаў, якія можна параўнаць з іншымі: камп'ютэрны зрок і машыннае навучанне могуць дазволіць мэтанакіравана апырскваць пустазелле замест таго, каб апырскваць усё паасобку. [3]
Важная заўвага: нават кампаніі, якія прадаюць гэтыя сістэмы, загадзя заяўляюць, што вынікі адрозніваюцца ў залежнасці ад ціску пустазелля, тыпу культуры, налад і ўмоў, таму ўспрымайце гэта як інструмент, а не як гарантыю. [3]
Пасеў са зменнай нормай і рэцэпты
Інструменты для выпіскі рэцэптаў могуць дапамагчы вам вызначыць зоны, аб'яднаць пласты, стварыць сцэнарыі, а затым ацаніць, што насамрэч адбылося. Гэты цыкл «ацэнкі таго, што адбылося», мае значэнне — машыннае навучанне ў сельскай гаспадарцы найлепшым чынам працуе, калі вы можаце вучыцца сезон за сезонам, а не проста стварыць прыгожую карту адзін раз. [1]
І так, часам першая перамога — гэта проста: «Я нарэшце магу зразумець, што здарылася ў мінулы раз». Не гламурна. Вельмі рэальна.
6) Прагназаванне шкоднікаў і хвароб: ранейшыя папярэджанні, менш нечаканасцяў 🐛⚠️
Прагназаванне — справа складаная (біялогія любіць хаос), але падыходы машыннага навучання шырока вывучаюцца для такіх рэчаў, як выяўленне хвароб і прагназаванне ўраджайнасці — часта шляхам спалучэння метэаралагічных сігналаў, здымкаў і гісторыі палявых даследаванняў. [1]
Праверка рэальнасці: прадказанне — гэта не прароцтва. Ставіцеся да яго як да пажарнай сігналізацыі — карыснай, нават калі яна часам раздражняе 🔔.
7) Жывёлагадоўля: штучны інтэлект кантралюе паводзіны, здароўе і дабрабыт жывёлы 🐄📊
Штучны інтэлект для жывёлагадоўлі набірае папулярнасць, таму што ён вырашае простую рэальнасць: немагчыма сачыць за кожнай жывёлай увесь час .
Дакладная жывёлагадоўля (PLF) у асноўным пабудавана на аснове пастаяннага маніторынгу і ранняга папярэджання — задача сістэмы — прыцягнуць вашу ўвагу да жывёл, якія маюць у гэтым патрэбу прама зараз . [4]
Прыклады, якія вы ўбачыце ў дзікай прыродзе:
-
Носныя прылады (ашыйнікі, вушныя біркі, датчыкі для ног)
-
Датчыкі болюснага тыпу
-
Маніторынг з дапамогай камеры (мадэлі руху/паводзін)
Такім чынам, калі вы спытаеце: « Як штучны інтэлект дапамагае сельскай гаспадарцы? », часам усё проста: ён кажа вам, якую жывёлу праверыць спачатку, пакуль сітуацыя не нарасла як снежны ком 🧊. [4]
8) Аўтаматызацыя і робататэхніка: выкананне паўтаральных задач (і выкананне іх паслядоўна) 🤖🔁
Аўтаматызацыя вар'іруецца ад «карыснай дапамогі» да «цалкам аўтаномнай», і большасць ферм знаходзяцца недзе пасярэдзіне. З пункту гледжання агульнай карціны, ФАО разглядае ўсю гэтую сферу як частку больш шырокай хвалі аўтаматызацыі, якая ўключае ўсё: ад тэхнікі да штучнага інтэлекту, з патэнцыйнымі перавагамі і неаднастайнымі рызыкамі ўкаранення. [2]
Робаты — гэта не магія, але яны могуць быць як другая пара рук, якая не стамляецца... не скардзіцца... і не мае патрэбы ў перапынках на гарбату (добра, лёгкае перабольшанне) ☕.
9) Кіраванне фермай + падтрымка прыняцця рашэнняў: «ціхая» звышздольнасць 📚🧩
Гэта непрывабная частка, якая часта прыводзіць да найбольш доўгатэрміновай каштоўнасці: лепшыя паказчыкі, лепшыя параўнанні, лепшыя рашэнні .
Падтрымка прыняцця рашэнняў на аснове машыннага навучання праяўляецца ў даследаваннях у галіне сельскагаспадарчых культур, жывёлагадоўлі, глебы і кіравання воднымі рэсурсамі, таму што многія рашэнні ў сельскай гаспадарцы зводзяцца да пытання: ці можна звязаць кропкі ў розных часах, палях і ўмовах? [1]
Калі вы калі-небудзь спрабавалі параўнаць два сезоны і думалі: «Чаму нічога не супадае??» — так. Менавіта таму.
10) Ланцужок паставак, страхаванне і ўстойлівае развіццё: закуліссе штучнага інтэлекту 📦🌍
Штучны інтэлект у сельскай гаспадарцы не толькі на ферме. Погляд ФАО на «аграхарчовыя сістэмы» відавочна шырэйшы за поле — ён уключае ланцужкі стварэння каштоўнасці і больш шырокую сістэму, якая ахоплівае вытворчасць, дзе звычайна з'яўляюцца інструменты прагназавання і праверкі. [2]
Вось тут усё становіцца дзіўна палітычным і тэхнічным адначасова — не заўсёды весела, але ўсё больш актуальна.
11) Падводныя камяні: правы на дадзеныя, прадузятасць, падключэнне і «крутыя тэхналогіі, якімі ніхто не карыстаецца» 🧯😬
Штучны інтэлект можа мець зваротны эфект, калі ігнараваць сумныя рэчы:
-
Кіраванне дадзенымі : права ўласнасці, кантроль, згода, пераноснасць і выдаленне павінны быць выразна выкладзены ў дамове (не пахаваны ў юрыдычным тумане) [5]
-
Падключэнне + спрыяльная інфраструктура : укараненне нераўнамернае, а прабелы ў сельскай інфраструктуры рэальныя [2]
-
Зрушэнне і нераўнамерная карысць : інструменты могуць працаваць лепш для некаторых тыпаў ферм/рэгіёнаў, чым для іншых, асабліва калі дадзеныя навучання не адпавядаюць рэальнасці [1]
-
«Выглядае разумна, але не карысна» : калі гэта не адпавядае працоўнаму працэсу, гэта не будзе выкарыстоўвацца (незалежна ад таго, наколькі класная дэманстрацыя)
Калі штучны інтэлект — гэта трактар, то якасць дадзеных — гэта дызельнае паліва. Дрэннае паліва — дрэнны дзень.
12) Пачатак: дарожная карта без драматызму 🗺️✅
Калі хочаце паспрабаваць штучны інтэлект, не падпальваючы грошы:
-
Выберыце адзін болевы пункт (пустазелле, час паліву, час разведкі, папярэджанні аб стане здароўя статка)
-
Пачніце з бачнасці (картаграфаванне + маніторынг) перад поўнай аўтаматызацыяй [1]
-
Правядзіце простае выпрабаванне : адно поле, адна група статкаў, адзін працоўны працэс
-
Адсочвайце адзін паказчык, які вас сапраўды хвалюе (аб'ём апырсквання, зэканомлены час, паўторныя апрацоўкі, стабільнасць ураджайнасці)
-
Праверце правы на дадзеныя + параметры экспарту перад тым, як зрабіць фіксацыю [5]
-
Плануйце навучанне — нават «простыя» інструменты патрабуюць прывычкі [2]
13) Заключныя заўвагі: як штучны інтэлект дапамагае сельскай гаспадарцы? 🌾✨
Як штучны інтэлект дапамагае сельскай гаспадарцы? Ён дапамагае фермам прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні з меншай колькасцю здагадак — ператвараючы выявы, паказанні датчыкаў і журналы машын у дзеянні, якія вы можаце рэальна выканаць. [1]
TL;DR
-
Штучны інтэлект паляпшае разведку (знаходзіць праблемы раней) [1]
-
Гэта дазваляе дакладна ўводзіць дадзеныя (асабліва мэтанакіраванае распыленне) [3]
-
Гэта паляпшае маніторынг жывёлы (ранняе папярэджанне, адсочванне дабрабыту жывёлы) [4]
-
Ён падтрымлівае аўтаматызацыю (з перавагамі — і рэальнымі прабеламі ва ўкараненні) [2]
-
Вырашальнымі фактарамі з'яўляюцца правы на дадзеныя, празрыстасць і зручнасць выкарыстання [5]
І так… гэта не магія. Але гэта можа быць розніцай паміж позняй рэакцыяй і раннімі дзеяннямі — што ў сельскай гаспадарцы мае значэнне.
Спасылкі
[1] Лякос і інш. (2018) «Машыннае навучанне ў сельскай гаспадарцы: агляд» (датчыкі)
[2] ФАО (2022) «Стан харчавання і сельскай гаспадаркі ў 2022 годзе: выкарыстанне аўтаматызацыі для трансфармацыі аграхарчовых сістэм» (артыкул у рэдакцыі)
[3] John Deere «Тэхналогія See & Spray™» (афіцыйная старонка прадукту)
[4] Беркманс (2017) «Агульнае ўвядзенне ў дакладную жывёлагадоўлю» (Animal Frontiers, Oxford Academic)
[5] «Асноўныя прынцыпы» празрыстасці сельскагаспадарчых дадзеных (канфідэнцыяльнасць, уласнасць/кантроль, партатыўнасць, бяспека)