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人工智能对于农业与工业的应用,及未来应解决的问题

来源:互联网作者:王林更新时间:2021-03-05 10:59:19阅读:
科技的不断创新迫使许多行业开始适应机械和自动化流程,以利用这些全新的规模经济。在过去十年左右的时间里,机器学习和人工智能(AI)推动了这种技术集成,这是提高工业过程精度、自动化和生产率的下一步。农业种植产业也不例外。在一个温度和四等数字可以制造或破坏整批产品的环境中,人工智能已经成为工业种植不可或缺的一部分。

但与其他行业相比,人工智能提供了哪些种植?以下是现代作物生产商利用人工智能的方式和原因。

人工智能作为一种制造工具有什么好处?

虽然人工智能一开始可能只是高端计算机的一个概念和小规模演示,但最近的发展使其成为科技领域增长最快的行业之一。不仅如此,人工智能所带来的好处也是如此巨大,它已经进入了几乎所有可以想象到的行业,从废物管理到零售。但人工智能最有机会的行业,可以说是制造业。

在制造业中,人工智能可以用来识别、管理和监控生产过程中几乎所有的机械任务。由于其处理能力,人工智能可以用来评估,例如,每一个包装产品,达到最后阶段的检查。在这种情况下,人工智能可以用来判断包装的质量和识别任何错误。它还可以记录满足每一层质量要求的包的数量。这些有价值的信息可以用来减少错误的数量和提高生产的成本效率。任何一个企业领导者都知道,成本最小化意味着收入最大化。

人工智能最有价值的地方是它能在特别大的范围内自动化简单但繁重的任务。人工智能一次可以处理的数据量使其在作物种植等更为工业化的操作中具有极高的价值。

为什么人工智能在作物行业大放异彩

从温室监测到种子到销售跟踪,机器学习几乎可以作为作物零售链每个阶段的技术解决方案。关于受控环境农业最大的抱怨之一是它消耗了太多的能源。不幸的是,由于植物的性质,作物种植需要一个严格控制的环境,以确保一定的收获质量。这是因为作物中发现的一些作物素会受到植物生长条件的影响,也就是说,它会对其他有价值的化学成分的浓度产生负面影响。户外作物环境,特别是在更偏北的地区,是非常危险的,可以限制生产周期,一年中的特定月份。因此,由于维持受控农业环境的成本,许多作物种植户不得不吃利润率较低的食物。幸运的是,人工智能可以作为解决方案。

Grownetics、MotorLeaf等公司已经创建了机器学习平台,帮助作物种植商优化生产流程,最大限度地降低室内作业成本。这些人工智能解决方案包括高分辨率传感器、自动监测和管理系统以及各种工厂跟踪设备的组合。这些平台可以帮助生产商实时了解工厂生产的各个影响因素。例如,通过监测不同植物批次的生长速度和营养不足,这些人工智能系统可以帮助生产者在问题升级之前发现并解决问题。如果一批害虫的数量高于平均水平,如昆虫或细菌,则可能需要额外的杀虫剂和去污。

将机器学习应用到自己的业务中

机器学习最大的好处是一个人对它的投资随着时间的推移而提高。随着人工智能越来越熟悉一个过程或过程,它可以在决策和数据分析方面变得更加高效和准确。这两个例子都可以节省公司的时间和金钱。任何利润最大化的公司都希望定期完成两件事。例如,Green CulturED记录到,平均而言,其客户在将人工智能集成到生产过程中后,发现收获预测误差减少了50%到70%。就在第一年之后。在人工智能应用的第二年,这项技术可以将错误减少70%以上。

将人工智能整合到农业生产中的困难之处在于,每个公司的运作、机器和设施都是不同的。但这也有助于突出人工智能的重要性,如果一个公司有多个不同环境和产品的培养中心。机器学习现在是作物种植的一个组成部分;下一步它将接管哪个行业? 编辑:lyn

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