Многие мелкие фермеры не могут себе позволить — или не знают, как — интегрировать алгоритмы в свои процессы. В США небольшие семейные фермы с доходом менее 350 долларов США000 до вычета расходов составляют 88,1% всех ферм. Само собой разумеется, что у них нет средств для использования ИИ.
Большинству мелких и средних фермеров понадобится ИИ среднего размера из-за сложной аналитики, необходимой для управления урожаем, скотом и оборудованием. Им следует ожидать, что они потратят от 100,000 до 9 миллионов долларов на его обучение, тестирование и интеграцию. Одни только инженеры ИИ могут стоить сотни тысяч долларов в год.
Поскольку большинство семейных ферм не могут позволить себе ИИ, многие обращаются к дронам, чтобы сделать его более доступным. Первоначальная стоимость дрона с теми же возможностями, что и у трактора среднего размера, составляет около 150 долларов,000 - другие модели могут стоить еще меньше. Эти беспилотные летательные аппараты могут помочь фермерам воспользоваться одним из самых многообещающих технологических достижений этого века.
Вот пять способов, которыми дроны делают ИИ более доступным для мелких и средних фермеров:
1. Сбор данных в реальном времени
Оснащенные датчиками, камерами высокого разрешения и технологией визуализации, дроны обеспечивают постоянный поток данных для алгоритмов, которые могут анализировать данные в режиме реального времени. Без этой технологии фермерам пришлось бы искать другой — вероятно, более сложный — способ передачи информации.
Поскольку результирующий анализ происходит в режиме реального времени, задержки между сбором данных и генерацией идей практически нет. Например, если ручное обследование может занять до 48 часов, то дрон может закончить его всего за несколько минут. Такая скорость имеет решающее значение во время посадки и сбора урожая.
2. Простота использования
Разработка и поддержка модели может быть сложной задачей. Обычно, без инженера ИИ, большинство малых предприятий не имеют опыта, чтобы выполнять эти работы самостоятельно. Однако интеграция упрощает ситуацию — дрон со встроенным ИИ разработан с учетом простоты использования, поэтому фермерам не нужно слишком беспокоиться о технической стороне вопроса.
3. Встроенные аксессуары
Дроны оснащены камерами для съемки изображений на расстоянии, датчиками для мониторинга и системами форсунок для распыления удобрений или пестицидов. Фермеры могут добавлять дополнительные аксессуары. Например, они могут использовать тепловизионную съемку для измерения натяжения влажности почвы или обнаружения хищников поблизости.
Эти аксессуары делают ИИ более доступным, поскольку они предоставляют больше данных для анализа. Например, поскольку растения, находящиеся в состоянии стресса, не могут поглощать синий и красный свет из-за потери пигмента хлорофилла, камеры ближнего инфракрасного света могут помочь алгоритмам выявлять заболевания сельскохозяйственных культур.
4. Инсайты на основе данных
Дроны повышают точность анализа ИИ. Поскольку большинство угроз для урожая и скота видны, базовая модель может предоставить достаточно информации для улучшения понимания на основе данных. Если фермерам нужна помощь алгоритма для посева, орошения или подсчета скота, им понадобится всего один дрон.
5. Экономически эффективное внедрение
Фермеры потратят меньше на алгоритмический дрон, чем на разработку ИИ. Они также увидят дополнительную экономию благодаря преимуществам, которые предлагают камеры и датчики высокого разрешения. Фактически, использование дронов само по себе приводит к $2-$12 возврата инвестиций на акр в зависимости от урожая.
Когда фермеры используют дроны для расширения возможностей своего ИИ, они часто видят значительную отдачу, которая компенсирует инвестиционные затраты. Эта технология может повысить урожайность и сэкономить время, минимизируя при этом потребность в ручном труде и обслуживании оборудования.
