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AI人工智能促进农牧业发展。

发布日期:2022-08-17 阅读次数:444

作物生产和制造更多地取决于优秀的数据收集和逻辑思维能力。因此,农民、农业合作社及其现代农业发展公司决定进一步选择以数据为中心的方式,并不断引入AI用机器学习元素,提高农牧业产量和农作物质量。以下十种方法有望促进农牧业的进一步发展:

1、AI监控系统。

应用根据AI通过机器学习的视频监控系统,跟踪每个作物场的实时监控源,借此机会识别动物或人类的非法操作,并立即发出警报。

AI与机器一起学习可以减少牲畜或野生动物意外破坏作物或闯入偏远地区大型农场的可能性。AI随着视频采集领域机器学习优化算法的快速发展,每一位农业参与者都能借此机会保护自己的田地和农业设施。AI通过机器学习,安全监控系统可以很容易地扩展,以适应大规模的农牧业管理,并覆盖所有大型农场以上的护理类别。随着时间的推移,我们可以根据机器学习的监控设备进行编程或实践,并教育他们识别人员和汽车。AI经理在机器学习视频监控系统领域,Twenty20Solutions长期以来,公司通过实际行动证实,该技术可以有效控制远程控制设备,改善作物生产和制造,并通过机器学习识别野外意外入侵者。

AI人工智能促进农牧业发展

2、AI数据分析。

AI根据无人机即时传感器数据和视觉分析数据信息,改进作物产量预测分析。

由于智能传感器技术提供的实时监控流程和无人机捕获的信息,研究专家可以浏览他们过去无法访问的新数据。如今,研究人员需要结合水、化肥和自然营养水平等传感器数据,随着时间的推移,每种作物的生长方式随时发生变化。机器学习负责整合大量数据,并根据限制吸收建议,以提高作物产量。

3、生产投影是一项农业科学技术。

根据监管机器的学习和优化算法,从大规模数据集中搜索方法,随时掌握不同方法之间的正交性,从而为作物生产计划产生重要的使用价值。

到目前为止,我们可以在种植周期开始之前粗略判断特殊领域的潜在产量。通过机器学习技术和3D根据无人机的现场色调数据信息,投影、传感器数据及其紧密结合,科研专家可以在潜在的土层条件下快速计算特殊作物的产量。无人机捕获的这些数据准确可靠。

4、根据无人机数据提高灭虫管理水平。

联合国、国际机构和大中型农牧业项目,先后将无人机数据与现场传感器紧密结合,借此机会提高害虫管理水平。

农牧业营销团队还可以通过将无人机的红外热成像仪数据与能够检测绿色植物相对健康水平的传感器集成应用AI在病虫害出现之前,进行预测分析和鉴别。

5、学习智能设备使用,提高农产品产出。

农业工人严重短缺,促进了基础AI用机器学习的智能拖拉机、农业机器人等智能机械,已成为偏远地区种植作物的最佳选择。

现阶段,大中型农业企业找不到足够的员工,只能依靠自动化技术扣除100多平方英尺土地上的农作物,从而积极推动边远地区的安全局面。根据独立机器人设备的编程,它们可以为作物播种化肥,从而降低运营成本,进一步提高田地产量。现阶段,农业机器人的复杂性迅速提高。

6、根据数据回溯分析,有效分析产品阶段稳定性。

根据一系列传统阻断,尖端技术有望将更新鲜、更方便的作物交付市场,大大提高农业供应链的可追溯性。

2020年新冠肺炎疫情的爆发,促进了农业供应链的跟踪和可追溯速度,2021年的发展趋势将保持稳定。这种管理良好的跟踪系统,可以提供更强的可见性,全面提供应链的整体控制能力,并借此机会合理控制成本。新的跟踪系统甚至可以区分仓储货物的批号,属于新项目,实现集装箱水平的粗粒度记录。此外,还伴随着RFID随着物联网传感器在所有制造过程中的迅速普及,现阶段大多数优秀的跟踪系统也开始使用最先进的传感器获取更多关于每件商品的状态信息。沃尔玛超市致力于科学研究如何在那里推广示范点RFID简化物流配送中心的货物跟踪特性,并将效率提高到手动控制的16倍。

7、AI与机器学习结合,降低营业成本,提高土地产量。

依靠AI与机器学习相结合,优化可生物降解肥料的正确混合比例,只有在需要的情况下才能应用,从而降低运营成本,提高企业的土地产量。

通过集成智能传感器技术和无人机视觉效果数据流分析,农业和畜牧业AI使用现在可以检测到种植区最严重的病虫害。以此为基础,利用监管机器学习和优化算法,科研专家可以明确化肥的最佳组合,有效管理害虫控制,阻止其进一步传播,影响其他身心健康作物。

AI人工智能促进农牧业发展

8、根据农作物产量明确总产量,借此机会制定有效的农作物定价策略。

牢牢把握作物的收获率和质量水平,有利于农业企业、农业合作社及其农民能够更好地制定定价策略。充分考虑到市场对特殊作物的总体要求基本稳定,许多政党也可以根据作物的收获选择固定的市场价格、统一的市场价格甚至弹性市场价格。仅这些数据每年就能清除数百万美元的损害。

9、AI它可以帮助农民搜索灌溉系统中的漏水点,优化系统效率,并考虑如何调整灌溉频率,以提高作物产量。

在北美的许多地区,水是更稀缺的网络资源之一,甚至直接决定了所有以务农为生的社区营销的生活状况。有效地使用水可能会使一个大农场扭转亏损,增加利润,然后复活。根据线性程序,我们可以快速计算出特殊田地或作物所需的最佳水流,以达到理想的产量水平。监管机器学习优化算法可以确保田地和作物获得足够的水,以提高产量,但不会消耗太多如此宝贵的网络资源。

10、监督和维持牲畜的身体状况——包括生命重量、日常主题活动水平和食材摄入——成为AI全新的机器学习应用阵营。

为了保证对家畜的长期良好照顾,我们应该随时随地掌握各种家畜对现阶段饮食搭配和生活条件的具体反映。AI通过机器学习技术,科研专家可以了解哪些方面决定了奶牛的情绪,并通过适当的调整来提高奶牛的奶量。对于以牛和其他牲畜为主的畜牧业来说,尖端技术的干预为农辟了新的利润增添了前所未有的新趋势。

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