5 דרכים שמזל"טים הופכים את הבינה המלאכותית לנגישה יותר לחקלאים

חקלאים קטנים רבים אינם יכולים להרשות לעצמם - או לא יודעים כיצד - לשלב אלגוריתמים בתהליכים שלהם. בארה"ב, חוות משפחתיות קטנות עם פחות מ-$350,000 בהכנסות לפני הוצאות מהוות 88.1% מכלל החוות. מיותר לציין שאין להם את הכוח להשתמש בבינה מלאכותית.

רוב החקלאים הקטנים והבינוניים יזדקקו ל-AI בגודל בינוני בגלל הניתוח המורכב הנדרש לניהול יבולים, בעלי חיים וציוד. הם צריכים לצפות להוציא בין $100,000 ל-$9 מיליון כדי לאמן, לבדוק ולשלב אותו. מהנדסי AI לבדם יכולים לעלות מאות אלפי דולרים בשנה.

מכיוון שרוב החוות המשפחתיות אינן יכולות להרשות לעצמן AI, רבים פונים לרחפנים כדי להפוך אותו לנגיש יותר. העלות המקדימה של מזל"ט עם אותן יכולות כמו טרקטור בינוני היא כ-$150,000 - דגמים אחרים יכולים לעלות אפילו פחות. כלי טיס בלתי מאוישים אלה יכולים לעזור לחקלאים לנצל את אחד הפיתוחים הטכנולוגיים המבטיחים ביותר של המאה הזו.

 

 

להלן חמש דרכים שבהן מזל"טים הופכים את הבינה המלאכותית לנגישה יותר לחקלאים קטנים ובינוניים:

1. איסוף נתונים בזמן אמת

כשהם מצוידים בחיישנים, מצלמות ברזולוציה גבוהה וטכנולוגיית הדמיה, רחפנים מספקים הזנת נתונים קבועה לאלגוריתמים לניתוח בזמן אמת. ללא טכנולוגיה זו, החקלאים יצטרכו למצוא דרך אחרת - כנראה מסובכת יותר - להעביר מידע.

מכיוון שהניתוח המתקבל מתרחש בזמן אמת, אין כמעט עיכוב בין איסוף הנתונים ליצירת תובנות. לדוגמה, כאשר סקר ידני יכול להימשך עד 48 שעות, מזל"ט יכול לסיים תוך דקות בלבד. מהירות זו חיונית במהלך עונת השתילה והקציר.

2. קלות שימוש

פיתוח ותחזוקה של מודל יכול להיות מורכב. בדרך כלל, ללא מהנדס בינה מלאכותית, לרוב העסקים הקטנים אין את המומחיות לבצע את העבודות הללו בעצמם. עם זאת, אינטגרציה מפשטת את הדברים - מזל"ט עם AI מובנה מתוכנן סביב נוחות השימוש, כך שהחקלאים לא צריכים לדאוג יותר מדי מהצד הטכני של הדברים.

3. אביזרים מובנים

למזל"טים יש מצלמות לצילום מרחוק, חיישנים לניטור ומערכות חרירים לריסוס דשן או חומרי הדברה. חקלאים יכולים להוסיף אביזרים נוספים. לדוגמה, הם יכולים להשתמש בהדמיה תרמית כדי למדוד מתח לחות בקרקע או לזהות טורפים בקרבת מקום.

אביזרים אלה הופכים AI לנגיש יותר מכיוון שהם מספקים יותר נתונים לניתוח. לדוגמה, מכיוון שצמחים לחוצים אינם יכולים לספוג אור כחול ואדום עקב אובדן פיגמנט כלורופיל, מצלמות אור קרוב לאינפרא אדום יכולות לעזור לאלגוריתמים לזהות מחלות יבול.

4. תובנות מונעות נתונים

מזל"טים משפרים את הדיוק של ניתוח AI. מכיוון שרוב האיומים על יבולים ובעלי חיים גלויים, מודל בסיסי יכול לספק מספיק מידע כדי לשפר תובנות מונעות נתונים. בין אם חקלאים זקוקים לעזרת האלגוריתם שלהם כדי לזרע, להשקות או לספור בקר, הם יצטרכו רק מזל"ט אחד.

5. אימוץ חסכוני

חקלאים יוציאו פחות על מזל"ט המופעל באמצעות אלגוריתם מאשר על פיתוח בינה מלאכותית. הם גם יראו חיסכון נוסף בשל היתרונות שמציעות מצלמות וחיישנים ברזולוציה גבוהה. למעשה, שימוש ברחפנים לבדו מוביל להחזר של 2-$12 על ההשקעה לדונם, תלוי ביבול.

כאשר חקלאים משתמשים ברחפנים כדי להעצים את הבינה המלאכותית שלהם, הם רואים לעתים קרובות תשואה משמעותית שמפצה את עלות ההשקעה. טכנולוגיה זו יכולה להגדיל את התשואות שלהם ולחסוך להם זמן תוך מזעור הצורך בעבודת כפיים ותחזוקת ציוד.