La agricultura es la base de la economía nacional y la máxima prioridad en el desarrollo económico y social. Desde la reforma y apertura, el nivel de desarrollo agrícola de China ha mejorado notablemente, pero al mismo tiempo, enfrenta problemas como la escasez de tierras, el bajo grado de industrialización agrícola, la grave situación de la calidad y seguridad de los productos agrícolas y la destrucción del medio ambiente agrícola. Cómo mejorar de manera sostenida el nivel de desarrollo agrícola y lograr el desarrollo sostenible de la agricultura se ha convertido en un desafío fundamental 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 del sector. Actualmente, cómo mejorar la productividad mediante la inteligencia artificial se ha convertido en un tema clave de investigación y aplicación en la agricultura.
Las técnicas agrícolas tradicionales generan desperdicio de agua, uso excesivo de pesticidas y otros problemas. Además de su alto costo, baja eficiencia y calidad de producción incierta, también causan contaminación del suelo y del medio ambiente. Con el apoyo de la inteligencia artificial, los agricultores podrán realizar siembras precisas, riegos con agua y fertilizantes adecuados, logrando así una producción agrícola de bajo consumo y alta eficiencia, así como una alta calidad y rendimiento de los productos.
Proporcionar orientación científica. El uso de la tecnología de inteligencia artificial para el análisis y la evaluación puede brindar orientación científica a los agricultores para llevar a cabo el trabajo de preparación previo a la producción, realizar análisis de la composición y fertilidad del suelo, análisis de la oferta y demanda de agua de riego, identificación de la calidad de las semillas, etc., hacer una asignación científica y razonable del suelo, la fuente de agua, las semillas y otros factores de producción, y garantizar eficazmente el desarrollo fluido de la producción agrícola posterior.
Mejorar la eficiencia de la producción. El uso de la inteligencia artificial en la etapa de producción agrícola permite a los agricultores sembrar de forma más científica y gestionar las tierras de cultivo de manera más racional, mejorando así el rendimiento de los cultivos y la eficiencia de la producción agrícola. Esto impulsa la transformación de la producción agrícola hacia la mecanización, la automatización y la estandarización, y acelera el proceso de modernización agrícola.
Lograr la clasificación inteligente de productos agrícolas. La aplicación de la tecnología de reconocimiento por visión artificial a la máquina clasificadora de productos agrícolas permite identificar, inspeccionar y calificar 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 la detección de múltiples índices simultáneamente.
Actualmente, la inteligencia artificial se está convirtiendo en un importante motor para transformar el modelo de producción agrícola e impulsar la reforma de la oferta agrícola, utilizándose ampliamente en diversos ámbitos. Por ejemplo, robots inteligentes para el cultivo, la siembra y la cosecha; sistemas de reconocimiento inteligente para el análisis de suelos, semillas y plagas; y dispositivos portátiles inteligentes para la ganadería. El uso extensivo de estas aplicaciones permite mejorar eficazmente la producción y la eficiencia agrícola, a la vez que se 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 previa a la producción agrícola. También es un requisito fundamental para la fertilización cuantitativa, la selección de cultivos adecuados y el análisis de la rentabilidad económica. Mediante la tecnología de imágenes GPR no invasiva para detectar el suelo y, posteriormente, utilizando inteligencia artificial para analizar su situación, se puede establecer un modelo de correlación entre las características del suelo y las variedades de cultivo idóneas.
Hora de publicación: 18 de enero de 2021