هوش مصنوعی در کشاورزی با استفاده از قدرت فناوری بینایی کامپیوتری، این بخش را تقویت می‌کند تا ماشین‌هایی را برای بهره‌وری بیشتر در کشاورزی ارائه دهد.
درواقع، هزینه‌های بالای نیروی کار دستی و در دسترس نبودن حجم بالای نیروی کاری و یا افزایش استانداردهای علمی برای محصولات کشاورزی و توسعه رقابت جهانی، کشاورزان را تشویق می‌کند که از آخرین فن‌آوری‌های خودکارسازی در بخش کشاورزی استفاده کنند تا هزینه تولید خود را به حداقل برسانند و محصولات خود را با بهره‌وری بیشتری در بازارها عرضه کنند.
شرکت‌های هوش مصنوعی می‌توانند از فناوری بینایی کامپیوتری استفاده‌شده در یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق در هوش مصنوعی استفاده کنند و به تولید ماشین‌آلاتی بپردازند که جنبه‌های مختلف تولید محصولات کشاورزی را تحت تاثیر قرار می‌دهد و در کشاورزی دقیق به کشاورزان کمک کنند.
در ادامه توضیح می‌دهیم که سیستم خودکار چیست و یا چگونه می‌توان ساخت برنامه‌ها یا ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را آموزش داد و از آن‌ها برای ایجاد یک مدل هوش مصنوعی مبتنی بر دید کامپیوتری در کشاورزی استفاده کرد.
همچنین متوجه خواهید شد که چگونه شرکت‌های هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های آموزشی را برای آموزش چنین مدل‌هایی در این رشته ایجاد کنند.
هوش مصنوعی در رباتیک می‌تواند به انجام کارهای مختلفی مانند کاشت، کنترل علف‌های هرز، برداشت و تشخیص سلامت گیاه در کشاورزی کمک کند.
چنین ربات‌هایی می‌توانند وضعیت سلامتی گیاهان، علف‌های هرز و میوه‌ها یا سبزیجات را با قدرت تجزیه‌وتحلیلی که دارند تشخیص داده و سطح تولید آن‌ها را برای تعیین زمان برداشت مشخص کنند و حتی به برداشت محصولات نیز اقدام کنند.
برای آموزش مدل هوش مصنوعی مبتنی بر بینایی کامپیوتری، از داده‌های حاشیه‌نویسی در قالب تصاویر یا عکس‌ها استفاده می‌شود تا موضوع یا شی موردنظر را از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی‌های مشابه در ماشین‌ها قابل‌شناسایی کند.
چندین روش برای حاشیه‌نویسی تصاویر رباتیک مورداستفاده در کشاورزی وجود دارد. برای شناسایی محصولات، از حاشیه جعبه محدودکننده میوه‌ها و سبزیجات استفاده می‌شود تا این گیاهان توسط ماشین‌آلات قابل‌تشخیص باشد.
شرکت‌های هوش مصنوعی می‌توانند از مدل حاشیه‌نویسی جعبه محدودکننده برای شناسایی گیاهان، بررسی سطح تولید و شناسایی علف‌های هرز استفاده کنند. مدل حاشیه‌نویسی جعبه محدودکننده داده‌های درستی را برای دید کامپیوتری برای تشخیص گیاه فراهم می‌کند.
نظارت بر محصولات
هواپیماهای بدون سرنشین نقش مهمی در کشاورزی دقیق دارند. این هواپیماها هنگام پرواز در هوا، به‌طور مستقل می‌توانند مقدار زیادی داده را از طریق دوربین نصب‌شده برای تشخیص و آموزش دید کامپیوتر ضبط کنند.
هواپیماهای بدون سرنشین مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند نمای کل مزارع یا زمین‌های زراعی را به دست آورند و یک تصویر یا یک نقشه سه‌بعدی ایجاد کنند که می‌توان آن را برای نظارت بر سلامت محصولات زراعی یا بررسی شرایط خاک از طریق حس ژئوسنسی و سنجش بینایی، از روی صفحه رایانه مشاهده کرد.
مدیریت دام
به همین ترتیب از تقسیم‌بندی معنایی تصاویر نیز برای شناسایی حیوانات و دام استفاده می‌شود که هوش مصنوعی را در مدیریت دام امکان‌پذیر می‌کند. یک پهپاد کاملاً آموزش‌دیده می‌تواند بدون کمک انسان دام‌ها را شناسایی و ردیابی کند، آن‌ها را بشمارد و کنترل کند.
حاشیه‌نویسی‌های تصویری مانند روش جعبه محدودکننده نیز به تشخیص و شناسایی دام در دامداری به‌منظور بهره‌وری بیشتر کمک می‌کند.
در کشاورزی با استفاده از الگوریتم‌های مناسب، مدل‌های مبتنی بر دید کامپیوتری به وجود می‌آیند تا انواع مختلف حیوانات را بدون کمک انسان تشخیص دهند.
پیش‌بینی عملکرد با استفاده از یادگیری عمیق
جدا از ماشین‌های خودکار، هوش مصنوعی در کشاورزی می‌تواند با پیش‌بینی عملکرد محصول با استفاده از فناوری یادگیری عمیق کمک کند.
درواقع، با یادگیری عمیق با کمک تصاویر ماهواره‌ای، می‌توان اطلاعات مختلفی مانند شرایط خاک، سطح نیتروژن، رطوبت، آب‌وهوای فصلی و اطلاعات عملکرد محصولات را برای کشاورزی دقیق جمع‌آوری کرد و همچنین با استفاده از فناوری یادگیری عمیق، نرم‌افزار یا برنامه هوش مصنوعی می‌توانند برای تجزیه‌وتحلیل چنین مواردی طراحی شوند که با استفاده از دید کامپیوتری از طریق دوربین دستگاه‌های تلفن‌های هوشمند یا رایانه لوحی مورداستفاده قرار گیرد.
مدیریت جنگلداری
از فناوری بینایی کامپیوتری همچنین در ماشین‌های خودکار مانند هواپیماهای بدون سرنشین برای تجزیه‌وتحلیل تصاویر هوایی استفاده می‌شود. این تصاویر هوایی ثبت‌شده از درختان توسط هواپیما یا ماهواره، برای نظارت بر فعالیت‌های جنگل‌زدایی و وضعیت سلامتی درختان استفاده می‌شود.
از این تصاویر و داده‌ها در جنگلداری برای آموزش مدل هوش مصنوعی در جهت انجام اقدامات دقیق، ارزیابی سلامت و رشد درختان و توانمند ساختن متخصصان جنگلداری برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر استفاده می‌شود.
پاشش سموم دفع آفات بر محصولات
هواپیماهای بدون سرنشین مجهز به هوش مصنوعی، قادر به کنترل محصولات آلوده و پخش سموم دفع آفات برای جلوگیری از آسیب محصولات توسط حشرات و آفات هستند.
دید کامپیوتری به هواپیماهای بدون سرنشین این امکان را می‌دهد تا محصولات آلوده را به‌طور دقیق شناسایی کرده و بر این اساس آفت‌کش‌ها را اسپری کنند. با بهبود قدرت دید کامپیوتر، با دقت بیشتر از محصولات محافظت می‌شود.
درجه‌بندی و مرتب‌سازی محصولات
هوش مصنوعی در دید کامپیوتری در بخش کشاورزی همچنین می‌تواند برای تفکیک محصولات خوب از محصولات بد و تعیین اینکه کدام محصول ماندگاری بالاتر و قابلیت صادرات دارد و کدام محصول ماندگاری کمتری دارد و باید به بازارهای محلی حمل شود، مورداستفاده قرار گیرد.
با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق هنگامی‌که درصد آلودگی محاسبه می‌شود، بر اساس درصد، درجه‌بندی و مرتب‌سازی میوه‌ها از روی تصویر، به کشاورزان کمک می‌شود تا خسارات محصول ناشی از ذخیره‌سازی را کاهش دهند.
هنگامی‌که مدل هوش مصنوعی با داده‌های حاشیه‌نویسی طراحی‌شده باشد تا بتواند اشیا متنوع یا موردنظر را در ماشین‌ها قابل‌شناسایی کند، استفاده صحیح از دید کامپیوتری در کشاورزی امکان‌پذیر است.
تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، خدمات حاشیه‌نویسی تصویر را برای یادگیری ماشینی مبتنی بر بینایی کامپیوتری یا آموزش مدل یادگیری عمیق ارائه می‌دهد.
بنابراین، اگر می‌خواهید یک مدل هوش مصنوعی مبتنی بر دید کامپیوتری برای کشاورزی ایجاد کنید، با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در ارتباط باشید زیرا تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند بهترین کیفیت مجموعه داده‌ها را با مقرون‌به‌صرفه ترین قیمت و درعین‌حال با کسب اطمینان از دقت زیاد در هر مرحله، به شما ارائه دهد.
