AI가 농부들이 현대 농업의 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 3가지 방법

ChatGPT와 같은 화려한 새 인공 지능 도구, AI 규제 과제, 초지능 기계의 종말 시나리오에 대한 관심이 집중되는 가운데 AI는 여러 분야에서 유용한 도구입니다.사실, 그것은 인류에게 이익을 줄 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

농업 분야에서 농부들은 인간의 건강, 환경 및 식량 안보를 위협하는 문제를 해결하기 위해 AI 기반 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.연구원들은 이러한 도구의 시장을 예측합니다. 2032년까지 120억 달러에 도달.

연구원으로서 농업농촌정책을 공부하다, 저는 농업 AI에서 세 가지 유망한 발전을 봅니다.연합 학습, 해충 및 질병 탐지, 가격 예측.

공유하지 않고 데이터 풀링

로봇 공학, 센서 및 정보 기술이 농업에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.이러한 도구는 농부들이 효율성을 높이고 화학물질 사용을 줄이는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.또한 이러한 도구로 수집된 데이터는 기계 학습을 사용하여 관리 시스템과 의사 결정을 개선하는 소프트웨어에 사용될 수 있습니다.그러나 이러한 애플리케이션에는 일반적으로 이해관계자 간의 데이터 공유가 필요합니다.

미국의 한 조사농부들은 응답자의 절반 이상이 연방 기관이나 민간 기업의 데이터를 신뢰하지 마십시오.이러한 신뢰 부족은 민감한 정보가 손상되거나 다른 목적으로 사용되는 것에 대한 우려와 관련이 있습니다. 시장과 규제를 조작하다.머신러닝은 이러한 우려를 줄일 수 있습니다.

연합 학습은 여러 당사자의 데이터에 대한 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 기술입니다. 당사자들이 서로에게 데이터를 공개할 필요 없이.연합 학습을 통해 농부는 중앙 서버에서 데이터를 공유하는 대신 알고리즘이 액세스할 수 있는 로컬 컴퓨터에 데이터를 저장합니다.이 방법 개인 정보 보호를 강화하고 손상 위험을 줄입니다..

농부들이 이러한 방식으로 데이터를 공유하도록 설득될 수 있다면 더 나은 결정을 내리고 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 되는 협업 시스템에 기여할 수 있습니다.예를 들어, 농부들은 병아리콩 작물의 상태에 대한 데이터를 모을 수 있고, 모든 데이터에 대해 훈련된 모델은 각 농부에게 다음과 같은 정보를 제공할 수 있습니다. 병아리콩 수확량에 대한 더 나은 예측 자체 데이터로만 훈련된 모델보다

해충 및 질병 탐지

농부의 생계와 세계 식량 안보는 식물 질병과 해충으로 인해 점점 더 위험에 처해 있습니다.식량농업기구(Food and Agriculture Organization)는 질병과 해충으로 인한 전 세계 연간 손실을 추산합니다. 총 2,900억 달러, 전 세계 작물 생산량의 40%가 영향을 받음.

농부들은 일반적으로 질병 발생을 예방하기 위해 작물에 화학 물질을 뿌립니다.그러나 이러한 화학 물질의 남용은 건강에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 인간 건강, 토양, 수질 및 생물 다양성.걱정스럽게도 많은 병원균이 기존 치료법에 내성을 갖게 됨, 새로운 것을 개발하는 것은 어려운 것으로 판명되었습니다.

따라서 사용되는 화학 물질의 양을 줄이는 것이 가장 중요하며 AI가 해결책의 일부일 수 있습니다.

국제 농업 연구 센터 컨소시엄이 설립되었습니다. 해충과 질병을 식별하는 휴대폰 앱.'Tumaini'라는 앱을 사용하면 사용자가 의심되는 해충이나 질병의 사진을 업로드할 수 있으며, AI는 이를 50,000개의 이미지 데이터베이스와 비교합니다.이 앱은 분석을 제공하고 치료 프로그램을 추천할 수도 있습니다.

이와 같은 앱을 농장 관리 도구와 함께 사용하면 농부가 살포 대상을 정하는 능력을 향상하고 사용할 화학 물질의 양을 결정하는 정확도를 높일 수 있습니다.궁극적으로 이러한 효율성은 살충제 사용을 줄이고 저항성 위험을 줄이며 인간과 환경 모두에 해를 끼치는 유출을 방지할 수 있습니다.

가격에 대한 수정구슬

시장 변동성과 가격 변동은 농부들이 무엇을 재배할지 투자하고 결정하는 방식에 영향을 미칩니다.이러한 불확실성은 또한 농부들이 새로운 개발에 위험을 감수하는 것을 방지.

AI는 이러한 불확실성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 가격 예측.예를 들어 다음과 같은 회사의 서비스 Agtools, 아그레모 그리고 지오파드 AI 기반 농장 결정 도구를 제공합니다.이러한 도구를 사용하면 가격대와 시장 데이터를 실시간으로 분석할 수 있으며 농부에게 생산 최적화에 도움이 될 수 있는 장기 추세에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다.

이 데이터를 통해 농부들은 가격 변화에 대응하고 보다 전략적으로 계획을 세울 수 있습니다.농민의 경제적 탄력성이 향상되면 농장과 더 큰 식량 시스템 모두에 이익이 되는 새로운 기회와 기술에 투자할 가능성이 높아집니다.

AI는 영원히

인간의 혁신은 항상 승자와 패자를 만들어 왔습니다.AI의 위험성은 다음과 같이 명백합니다. 편향된 알고리즘, 데이터 개인 정보 보호 위반 그리고 인간 행동 조작.하지만 많은 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지닌 기술이기도 하다.

농업에서 AI를 이러한 용도로 사용하는 것은 농부들 사이에서 낙관론을 불러일으키는 원인입니다.농업 산업이 강력하고 합리적인 프레임워크를 개발하면서 이러한 발명의 유용성을 촉진할 수 있다면 피해를 최소화하기 위해, AI는 현대 농업이 인간의 건강과 환경에 미치는 영향을 줄이는 동시에 21세기 글로벌 식량 안보를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.