کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی

Source: Dev.to

هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی در کشاورزی با استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning)، بینایی کامپیوتری (Computer Vision) و اینترنت اشیا (IoT) تصمیم‌گیری سنتی را به سیستم‌های دقیق و داده‌محور تبدیل می‌کند.

رصد سلامت محصولات با تصاویر ماهواره‌ای، پهپادها و سنسورهای زمینی

استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، پهپادها و سنسورهای زمینی امکان رصد سلامت محصولات، تشخیص آفات و بیماری‌ها، کم‌آبی و کمبود مواد مغذی را فراهم می‌آورد.

پیش‌بینی عملکرد محصول با Machine Learning

یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های تاریخی و محیطی می‌تواند عملکرد محصول را پیش‌بینی کند و بهترین زمان کاشت و برداشت را با مدل‌های سری زمانی (Time Series) تعیین نماید. این فرآیند تصمیم‌گیری تجربی را به یک فرآیند علمی و بهینه‌شده تبدیل می‌کند.

جمع‌آوری داده‌ها

• کیفیت و کمیت داده: مدل‌ها به داده‌های دقیق و تاریخی زیاد نیاز دارند؛ در بسیاری از مناطق این داده‌ها در دسترس نیستند.
• تحلیل داده‌های پیچیده: با تحلیل داده‌های محیطی، تاریخی و زراعی، زمان‌بندی کاشت و برداشت به‌صورت علمی بهینه می‌شود و الگوهای پنهان شناسایی می‌گردند.

برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به سایت ریسمان مراجعه کنید.