Сельскохозяйственный помощник на основе искусственного интеллекта, способный определить качество пшеницы

Сельское хозяйство одна из старейших отраслей экономики, которая непрерывно развивается и совершенствуется. Сегодня наряду с традиционными методами сельского хозяйства все более активно используется искусственный интеллект (ИИ).

Применение ИИ в сельском хозяйстве позволяет улучшить эффективность и точность процессов производства, а также снизить затраты на них. Одним из основных направлений использования ИИ в сельском хозяйстве является автоматизация процессов управления производством. Например, вводится система автоматического контроля и управления технологическими процессами в растениеводстве. С ее помощью можно установить оптимальный режим орошения, определить необходимое количество удобрений, контролировать качество почвы и прочее. Еще одним примером применения ИИ в сельском хозяйстве является создание и использование дронов для анализа состояния полей и определения уровня урожайности. Дроны оснащены специальными камерами и датчиками, которые позволяют получать информацию о состоянии растений и почвы, а также о погодных условиях. Это позволяет определить оптимальный момент для сбора урожая, снизить затраты на удобрения и сбор урожая, а также повысить эффективность использования ресурсов.

Еще одним важным направлением применения ИИ в сельском хозяйстве является создание системы прогнозирования погодных условий. Система может использоваться для определения оптимального времени посева, удобрения и сбора урожая, а также для принятия решений в случае возникновения экстремальных погодных условий. Также, ИИ может использоваться для создания системы мониторинга здоровья животных. Например, система может анализировать данные о пульсе, температуре и других показателях здоровья животных, а также об их поведениях. Это позволяет своевременно выявлять заболевания и принимать необходимые меры. Таким образом, применение ИИ в сельском хозяйстве позволяет повысить эффективность производства, снизить затраты на него и улучшить качество продукции. С развитием технологий и ростом доступности ИИ, его применение в сельском хозяйстве будет только увеличиваться, что позволит создать более эффективные и экологичные системы производства.

Современное сельское хозяйство стало существенно эффективнее и производительнее благодаря применению новых технологий. Искусственный интеллект (ИИ) и роботизация в сельском хозяйстве - это одна из наиболее перспективных областей, которая может помочь улучшить производственные процессы и повысить качество продукции.

Разработка ИИ роботов в сельской хозяйстве - это процесс создания автоматизированных систем, которые могут выполнять различные задачи, связанные с производством сельскохозяйственных культур. Например, роботы могут убирать урожай, обрабатывать почву, удобрять и поливать растения.

Одной из основных задач разработки ИИ роботов в сельском хозяйстве является повышение эффективности производства и снижение затрат на рабочую силу. Роботы могут выполнять задачи быстрее и точнее, чем человек, что позволяет сократить время на уборку урожая и другие производственные процессы. Это также позволяет снизить расходы на оплату труда и уменьшить риск ошибок, которые могут привести к потере урожая.

Другой важной задачей ИИ роботов в сельском хозяйстве является повышение качества продукции. Роботы могут контролировать состояние почвы и растений, анализировать уровень урожайности и определять необходимость удобрений. Это позволяет оптимизировать производственные процессы и повысить качество продукции.

Однако, разработка ИИ роботов в сельском хозяйстве также имеет свои риски и негативные последствия. Например, это может привести к потере рабочих мест и воздействию на окружающую среду, если они работают на электричестве или других источниках энергии, которые могут быть вредны для окружающей среды. Поэтому важно проводить соответствующие исследования и разрабатывать регулярные меры, чтобы минимизировать негативные последствия. Например, можно обучать местных сельхозработников использованию ИИ роботов, чтобы они могли работать с ними вместе. Кроме того, можно использовать более экологически чистые источники энергии для питания роботов.

В целом, разработка ИИ роботов в сельском хозяйстве имеет большой потенциал для улучшения производственных процессов и повышения эффективности производства. Однако, необходимо учитывать возможные риски и негативные последствия и разрабатывать соответствующие меры для их минимизации.

Разработка ИИ робота для проверки болезни пшеницы может значительно улучшить качество и количество урожая, что является крайне важным для сельского хозяйства. В настоящее время, диагностика болезней пшеницы осуществляется вручную, что требует значительных затрат времени и усилий. Использование ИИ роботов позволит автоматизировать этот процесс и ускорить его.

ИИ роботы могут быть обучены находить и классифицировать различные виды болезней пшеницы. Они могут использовать различные методы, такие как компьютерное зрение и анализ данных, чтобы определить наличие болезни. Кроме того, ИИ роботы могут собирать информацию о погодных условиях и других факторах, которые могут влиять на развитие болезни.

В целом, использование ИИ роботов для проверки болезни пшеницы может принести множество преимуществ, но необходимо учитывать и возможные негативные последствия и принимать меры для их минимизации.

Одним из решений, является предлагаемый в статье робот, который распознаёт болезнь пшеницы в поле (рис. 1). Данный момент робот обучен 4 болезням, который более распространён в республике Узбекистан. Точность эффективности распознавания болезней пшеницы составляет робота 72%.

Рис. 1. Общий вид робота

Код

• #    STEP 1:

import mediapipe as mp

• #    STEP 2:

options = vision.ImageClassifierOptions( base_options=base_options, max_results=4)

classifier = vision.Imageclassifier.create_from_options(options)

images = []

predictions = []

for image_name in IMAGEFILENAMES:

• #    STEP 3:

• #    STEP 4:

classification_result = classifier.classify(image)

• #    STEP 5: I

top_category = classification_result.classifications[0].categories[0]

display_batch_of_images(images, predictions)