ИИ помогает фермерам сажать культуры и разводить скот

Мобильное приложение на базе искусственного интеллекта помогает мелким фермерам в Малави отвечать на вопросы и выявлять проблемы с культурами и скотом. Другое программное обеспечение на базе ИИ помогает фермерам в Соединенных Штатах отслеживать поведение коров и измерять индекс комфорта коров. В Университете штата Северная Каролина ученые создали робота, собирающего сельскохозяйственные данные. 

Также читайте: OpenAI представляет новую модель ИИ для школ и университетов

Робот находится на пустом поле на кампусе Centennial Campus Университета штата Северная Каролина. Это одно из устройств, которое будет передавать сельскохозяйственные данные в суперкомпьютер Инициативы по наукам о растениях Северной Каролины. Суперкомпьютер обучит большую языковую модель (LLM) на сельскохозяйственных данных, что упростит создание ИИ-инструментов и программного обеспечения, ориентированных на фермеров. 

Фермеры борются с изменением климата с помощью ИИ

В Африке насчитывается около 33 миллионов мелких фермерских хозяйств, которые обеспечивают 70% продовольственного снабжения. В Малави, мелкие фермеры используют приложение на базе искусственного интеллекта под названием Ulangizi, которое предлагает советы, отвечает на вопросы и диагностирует заболевания культур и скота. Приложение может слушать и отвечать через голосовые сообщения, что упрощает общение. Оно заменяет агентов государственной поддержки, которые помогают фермерам читать и составлять жалобы. 

Также читайте: Raspberry Pi выпускает новый ИИ-комплект на базе Hailo 

В начале 2023 года тропический циклон Фредди ударил по югу Малави. В течение шести дней он принес шесть месяцев нормы осадков. Огромное количество дождя вызвало наводнения и оползни, уничтожив 179 000 гектаров посевных полей и затронув 2 миллиона фермеров и их скот. Приложения на базе искусственного интеллекта помогают фермерам преодолевать последствия изменения климата и готовиться к климатическим катастрофам, таким как циклоны, наводнения и штормы.

🧵ИИ помогает бедным фермерам в Малави лечить свиней и уничтожать картофельных долгоносиков. Это может помочь 600 миллионам фермеров по всему мируhttps://t.co/i71aaDDHvQ

— Antony Sguazzin (@AntonySguazzin) июня 14, 2024

ИИ помогает фермерам получать больший урожай культур и скота

Последствия изменения климата неоспоримы, а погодные условия непредсказуемы для фермеров. Однако существуют системы искусственного интеллекта, которые помогают фермерам более точно прогнозировать погоду. Системы ИИ, такие как ClimateAI, используют исторические и текущие данные, такие как температура воздуха, влажность, спутниковые снимки и осадки, для точного прогнозирования погодных условий. Они консультируют и помогают фермерам в планировании, выборе культур, определении сроков посадки, сбора урожая и прогнозировании урожайности.  

Также читайте: Apple не будет платить OpenAI за интеграцию ChatGPT в iOS18

В молочной промышленности искусственный интеллект и компьютерное зрение помогают фермерам собирать больше информации о своем скоте. Программное обеспечение на базе ИИ, такое как Cainthus, отслеживает активность коров, улучшает управление кормлением и анализирует собранные данные и их влияние на производство молока. Фермеры теперь могут ежедневно измерять индекс комфорта коров, в отличие от прошлого, когда этот индекс измерялся только для исследовательских целей.

Роботы собирают сельскохозяйственные данные

Исследователи и ученые из Университета штата Северная Каролина создали робота под названием BenchBot 3.0. Робот сделает сотни тысяч изображений культур, чтобы создать крупнейшую открытую репозиторий сельскохозяйственных изображений. Инициатива по наукам о растениях Северной Каролины руководит этим проектом. Робот будет отправлять изображения на суперкомпьютер на базе NVIDIA Grace Hopper 200.

Также читайте: Пользователи ChatGPT столкнулись с крупным сбоем, но исправление уже доступно

BenchBot поможет сделать точное земледелие реальностью. Например, вместо опрыскивания всего поля пестицидами робот упростит обнаружение участков с насекомыми. Этот подход поможет фермерам сократить использование химикатов, сэкономить затраты и получить лучший урожай. Кроме того, сбор данных и изображений позволит ученым создавать инструменты, которые помогут фермерам составлять карты полей, находить сорняки и принимать решения о севообороте и использовании удобрений. 

Репортаж Cryptopolitan от Ранды Мосес