Mise en œuvre de l'IA dans l'agriculture

L'IA dans l'agriculture aide les agriculteurs à être plus efficaces en utilisant des données et des appareils tels que des drones intelligents, des tracteurs autonomes, des capteurs de sol, etc.

L'agriculture est l'une des pratiques les plus anciennes et les plus importantes de culture et d'élevage de bétail dans le monde. Nous, les humains, avons parcouru un long chemin dans la façon dont nous cultivons et cultivons de nouvelles cultures à l'aide des nouvelles technologies. La population mondiale continue de croître à l'heure où nous parlons et dans 30 ans la population mondiale atteindra 9,7 milliards selon les estimations de l'ONU. Ainsi, afin de nourrir tout le monde et de résoudre les problèmes de changement climatique en même temps, nous devons produire 50 % de nourriture en plus d'ici 2050 sur la même terre et réduire nos émissions de gaz à effet de serre dues à l'agriculture.

Avec de tels objectifs à l'esprit, nous devons chercher des moyens de révolutionner nos techniques agricoles et une meilleure façon de comprendre cela est d'introduire l'intelligence artificielle dans l'agriculture. La technologie basée sur l'IA dans l'agriculture aide à cultiver des cultures plus saines, à contrôler les ravageurs, à observer les conditions de croissance, à surveiller le sol, à organiser les données pour les agriculteurs et à les aider dans de multiples tâches.

L'IA est utilisée par de nombreuses entreprises du secteur agricole grâce à l'agriculture de précision et à l'analyse prédictive. Examinons la croissance du marché de l'IA dans l'agriculture à travers les statistiques ci-dessous :

Aperçu du marché

• Selon Markets and Markets , les dépenses en technologies et solutions d'IA dans l'agriculture devraient passer de 1 milliard de dollars en 2020 à 4 milliards de dollars en 2026, atteignant un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 25,5 % entre 2020 et 2026.

• La taille du marché de l'IA dans l'agriculture s'élevait à 852,2 millions de dollars en 2019 et devrait atteindre 8 379,5 millions de dollars d'ici 2030, affichant un TCAC de 24,8 % au cours de la période de prévision (2020-2030).
• Par région, l'Amérique du Nord a généré les revenus les plus élevés en IA sur le marché agricole, mais il est prévu que le marché à la croissance la plus rapide sera l'Asie-Pacifique.

• L'intelligence artificielle est déployée dans l'agriculture principalement dans les champs, l'élevage et l'agriculture en intérieur en 2019. L'agriculture de plein champ est le principal type d'agriculture où l'IA est utilisée dans l'agriculture, avec une part de marché de plus de 60 %.

Applications de l'IA dans l'agriculture

Le taux d'adoption de l'intelligence artificielle dans l'industrie agricole a changé le résultat global des efforts agricoles, avec une majorité de startups dans l'agriculture adaptant des approches basées sur l'IA pour augmenter l'efficacité de la production agricole. Plongeons-nous profondément dans l'avenir de l'IA dans l'agriculture.

1. Prédire la météo

Au fil des ans, nous avons connu une augmentation drastique du niveau de pollution et des conditions climatiques imprévisibles. Le changement climatique a rendu difficile pour les agriculteurs de déterminer le bon moment pour semer des graines et c'est là que l'IA entre en scène. Avec l'aide de l'intelligence artificielle, il est facile de comprendre comment la météo, l'ensoleillement saisonnier, la vitesse du vent et la pluie affecteront les cycles de plantation des cultures. Les prévisions météorologiques aideront les agriculteurs à analyser et à planifier quand les graines doivent être semées.

Cas d'utilisation : les prévisions météorologiques d'IBM envoient des alertes en cas de perturbations météorologiques et fournissent des solutions intégrées pour aider à maximiser les rendements des cultures, minimiser l'impact environnemental et réduire les coûts.

2. Surveillance du sol et des cultures en temps réel

Le sol est l'un des facteurs les plus importants qui déterminent la croissance et la santé de toute plante. La nutrition du sol détermine la qualité de la récolte. En raison de la déforestation, la qualité du sol se détériore avec le temps et il devient très difficile pour l'agriculteur de comprendre quel sol conviendra le mieux à quelle culture.

Cas d'utilisation : une application basée sur l'IA appelée Plantix utilise une technologie basée sur la reconnaissance d'images qui aide les agriculteurs à identifier les carences en nutriments dans le sol, les ravageurs des plantes et d'autres maladies. Avec l'aide de Plantix, les agriculteurs peuvent facilement déterminer quel engrais utiliser pour améliorer la qualité de la récolte. L'application fournit également des conseils et des solutions aux problèmes détectés.

3. Utilisation de drones pour la collecte de données

Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique dans l'agriculture, le rendement des cultures peut être amélioré grâce aux données de capteurs en temps réel et aux données d'analyse visuelle des drones. Les drones peuvent fournir une surveillance vidéo en temps réel qui peut analyser les schémas de croissance des cultures.

D'autre part, les capteurs intelligents peuvent fournir des données sur les niveaux d'humidité, d'engrais et de nutriments naturels. Cela étant dit, nous ne pouvons pas nier le fait que les drones sont un outil fiable pour capturer des données sur la façon dont des engrais spécifiques, des schémas d'arrosage et des méthodes de traitement des pesticides améliorent les rendements des cultures.

Cas d'utilisation : PrecisionHawk permet aux agriculteurs de se déplacer virtuellement dans leurs champs à l'aide de drones. Les exploitations agricoles de toutes tailles, grandes ou petites, utilisent des drones pour réduire le temps et les coûts associés à la collecte de données sur les cultures.

4. Agriculture de précision

L'utilisation de l'IA dans l'agriculture a donné lieu à des applications qui fournissent aux agriculteurs des conseils appropriés concernant la gestion de l'eau, la rotation des cultures, la récolte en temps opportun, la plantation optimale, les attaques de ravageurs, etc. peut prédire les conditions météorologiques, la gestion de la nutrition et analyser la durabilité des cultures.

L'agriculture de précision est une approche dans laquelle les entrées de données sont utilisées en quantités précises pour obtenir des rendements maximaux. Les agriculteurs équipés de smartphones et d'applications d'IA peuvent obtenir un plan personnalisé pour leurs terres. Avec de telles solutions axées sur l'IdO et l'IA , les agriculteurs peuvent répondre aux exigences de notre monde actuel et futur, notamment - l'augmentation durable de la nourriture, l'augmentation de la production et des revenus sans épuiser aucune de nos ressources naturelles.

La valeur marchande de l'agriculture de précision devrait passer d'environ 5,09 millions de dollars américains en 2018 à 9,53 milliards de dollars américains d'ici 2023.

5. Robots alimentés par l'IA

Les entreprises alimentées par l'IA développent des robots pour effectuer de multiples tâches agricoles. Ces robots seront formés pour contrôler la croissance excessive des mauvaises herbes et pour récolter les cultures. Ils seront également formés pour cueillir et emballer les récoltes. L'objectif est d'automatiser ces tâches manuelles et de les accomplir à un rythme beaucoup plus rapide avec des volumes plus élevés par rapport aux humains.

Cas d'utilisation : les robots Agrobot ont la capacité de fonctionner 24h/24 et 7j/7, ce qui augmente l'efficacité, optimise le coût de la précision pour désherber, biner et récolter. La série E Argobot avec système d'IA avancé ne se contente pas de ramasser les récoltes, mais elle peut également identifier la maturité de la récolte dans le champ.

6. Systèmes de surveillance activés par l'IA

La technologie de l'IA dans l'agriculture permet d'utiliser des images satellites afin de les comparer avec des données passées pour détecter des infractions animales ou humaines. Cela réduit le risque que tout animal domestique ou sauvage puisse détruire les cultures. Les algorithmes d'IA peuvent également détecter quelque chose d'aussi petit qu'un insecte, par exemple un criquet, une sauterelle, etc. Dès qu'une intrusion est détectée, des alertes sont immédiatement envoyées aux agriculteurs sur leur smartphone afin qu'ils puissent prendre les précautions nécessaires.

Cas d'utilisation : l'application Plantix transforme votre smartphone en médecin de culture mobile avec lequel vous pouvez détecter avec précision les ravageurs et les maladies sur les cultures en quelques secondes. Plantix est une solution complète pour la production et la gestion des cultures.

Avantages de l'IA dans l'agriculture

• L'IA dans l'agriculture est un moyen plus efficace de produire, de récolter et de vendre des cultures essentielles.
  
• La mise en œuvre d'approches basées sur l'IA dans l'agriculture peut aider les agriculteurs à réagir intelligemment aux changements climatiques
  
• L'IA met l'accent sur la vérification des cultures défectueuses, l'identification des ravageurs, améliorant encore la santé et les rendements des cultures.
  
• Avec l'aide de l'IA, il est impossible pour les intrus - animaux sauvages ou domestiques et voleurs de ruiner votre récolte.
  
• Les pratiques de gestion des cultures sont améliorées grâce à la technologie. Les agriculteurs peuvent produire des récoltes plus productives avec une meilleure qualité en utilisant moins de ressources.
  
• La technologie de l'IA réduit le défi du travail et automatise le travail manuel, accélérant la transformation des aliments.

Dernier mot

Les progrès technologiques dans l'agriculture aideront le monde à faire face aux problèmes de production alimentaire pour la population croissante. La croissance de la technologie de l'intelligence artificielle a renforcé les entreprises agro-industrielles pour qu'elles fonctionnent plus efficacement que jamais. Si vous recherchez une société de développement d'applications d'IA pour votre brillante idée, c'est le moment de donner vie à cette idée.

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