La agricultura es la base de la economía nacional y la máxima prioridad del desarrollo económico y social. Desde la reforma y la apertura, el nivel de desarrollo agrícola de China ha mejorado considerablemente, pero al mismo tiempo enfrenta problemas como la escasez de tierras, el bajo grado de industrialización agrícola, la grave situación de la calidad y la seguridad de los productos agrícolas y la destrucción del entorno ecológico agrícola. La mejora continua del nivel de desarrollo agrícola y el logro del desarrollo sostenible de la agricultura se han convertido en una prioridad para el desarrollo económico y social de China.
En esta situación, la innovación a gran escala y el cambio tecnológico serán una vía eficaz para resolver los problemas agrícolas y promover la modernización agrícola. Actualmente, la mejora de la productividad mediante la inteligencia artificial se ha convertido en un tema de investigación y aplicación clave en el campo de la agricultura.
La tecnología agrícola tradicional causa desperdicio de recursos hídricos, uso excesivo de pesticidas y otros problemas, que no solo resultan en altos costos, baja eficiencia y la imposibilidad de garantizar la calidad del producto, sino que también contaminan el suelo y el medio ambiente. Con el apoyo de la inteligencia artificial, los agricultores podrán lograr una siembra precisa, un riego adecuado con agua y fertilizantes, y así lograr un bajo consumo y una alta eficiencia en la producción agrícola, además de una alta calidad y un alto rendimiento de los productos agrícolas.
Proporcionar orientación científica. El uso de tecnología de inteligencia artificial para el análisis y la evaluación permite proporcionar orientación científica a los agricultores para realizar las tareas de preparación previa a la producción, realizar análisis de la composición y fertilidad del suelo, el análisis de la oferta y la demanda de agua de riego, la identificación de la calidad de las semillas, etc., y realizar una asignación científica y razonable del suelo, las fuentes de agua, las semillas y otros factores de producción, garantizando así el desarrollo eficiente de la producción agrícola posterior.
Mejorar la eficiencia de la producción. El uso de tecnología de inteligencia artificial en la producción agrícola puede ayudar a los agricultores a sembrar de forma más científica y gestionar las tierras de cultivo de forma más racional, mejorando así el rendimiento de los cultivos y la eficiencia de la producción agrícola. Promover la transformación de la producción agrícola hacia la mecanización, la automatización y la estandarización, y acelerar el proceso de modernización agrícola.
Logre la clasificación inteligente de productos agrícolas. La aplicación de la tecnología de reconocimiento por visión artificial a las máquinas clasificadoras de productos agrícolas permite identificar, inspeccionar y clasificar automáticamente la calidad de la apariencia de los productos. La tasa de reconocimiento de la inspección es mucho mayor que la de la visión humana. Se caracteriza por su alta velocidad, gran cantidad de información y múltiples funciones, pudiendo realizar múltiples detecciones de índice simultáneamente.
Actualmente, la tecnología de inteligencia artificial se está convirtiendo en un potente motor para transformar el modelo de producción agrícola y promover la reforma de la oferta agrícola. Esta tecnología se ha utilizado ampliamente en diversos escenarios agrícolas. Por ejemplo, robots inteligentes para la agricultura, la siembra y la cosecha, sistemas de reconocimiento inteligente para el análisis de suelos, el análisis de semillas, el análisis de plagas (PEST) y dispositivos portátiles inteligentes para el ganado. El uso extensivo de estas aplicaciones puede mejorar eficazmente la producción y la eficiencia agrícolas, a la vez que reduce el uso de pesticidas y fertilizantes.
Análisis de la composición y fertilidad del suelo. El análisis de la composición y fertilidad del suelo es una de las tareas más importantes en la etapa preproductiva de la agricultura. También es un requisito fundamental para la fertilización cuantitativa, la selección adecuada de cultivos y el análisis de los beneficios económicos. Mediante la tecnología de imágenes GPR no invasiva para detectar el suelo y el posterior análisis de la situación del mismo mediante inteligencia artificial, se puede establecer un modelo de correlación entre las características del suelo y las variedades de cultivo adecuadas.
Hora de publicación: 18 de enero de 2021