Birçok küçük çiftçi algoritmaları süreçlerine entegre etmeyi göze alamaz veya nasıl yapacağını bilemez. ABD'de, giderler hariç geliri 350,000 dolardan az olan küçük aile çiftlikleri tüm çiftliklerin %88,1'ini oluşturur. Söylemeye gerek yok, AI kullanmak için gereken araçlara sahip değiller.
Çoğu küçük ve orta ölçekli çiftçi, mahsul, hayvancılık ve ekipman yönetimi için gereken karmaşık analizler nedeniyle orta ölçekli AI'ya ihtiyaç duyacaktır. Bunu eğitmek, test etmek ve entegre etmek için 100.000 ila 9 milyon dolar harcamayı beklemelidirler. Yalnızca AI mühendisleri yılda yüz binlerce dolara mal olabilir.
Çoğu aile çiftliği yapay zekayı karşılayamadığı için, birçoğu bunu daha erişilebilir hale getirmek için dronelara yöneliyor. Orta boy bir traktörle aynı yeteneklere sahip bir drone'un ön maliyeti yaklaşık 150 dolardır,000 - diğer modeller daha da ucuza mal olabilir. Bu insansız hava araçları, çiftçilerin bu yüzyılın en umut verici teknolojik gelişmelerinden birinden faydalanmalarına yardımcı olabilir.
İşte droneların yapay zekayı küçük ve orta ölçekli çiftçiler için daha erişilebilir hale getirmesinin beş yolu:
1. Gerçek Zamanlı Veri Toplama
Sensörler, yüksek çözünürlüklü kameralar ve görüntüleme teknolojisiyle donatıldığında, dronlar algoritmaların gerçek zamanlı analiz yapması için sürekli bir veri beslemesi sağlar. Bu teknoloji olmadan, çiftçilerin bilgiyi aktarmak için başka - muhtemelen daha karmaşık - bir yol bulması gerekir.
Sonuç analizi gerçek zamanlı gerçekleştiğinden, veri toplama ve içgörü oluşturma arasında neredeyse hiç gecikme olmaz. Örneğin, manuel bir anket 48 saate kadar sürebilirken, bir drone birkaç dakika içinde tamamlayabilir. Bu hız, ekim ve hasat mevsiminde çok önemlidir.
2. Kullanım kolaylığı
Bir model geliştirmek ve sürdürmek karmaşık olabilir. Genellikle, bir AI mühendisi olmadan, çoğu küçük işletme bu işleri kendi başlarına yapacak uzmanlığa sahip değildir. Ancak, bir entegrasyon işleri basitleştirir - yerleşik bir AI'ya sahip bir drone, kullanım kolaylığı etrafında tasarlanmıştır, bu nedenle çiftçilerin işlerin teknik tarafı hakkında çok fazla endişelenmesine gerek kalmaz.
3. Dahili Aksesuarlar
İnsansız hava araçlarının uzaktan görüntü yakalamak için kameraları, izleme için sensörleri ve gübre veya pestisit püskürtmek için nozul sistemleri vardır. Çiftçiler ekstra aksesuarlar ekleyebilir. Örneğin, toprak nem gerginliğini ölçmek veya yakındaki yırtıcıları tespit etmek için termal görüntüleme kullanabilirler.
Bu aksesuarlar AI'yı daha erişilebilir hale getirir çünkü analiz için daha fazla veri sağlarlar. Örneğin, stresli bitkiler klorofil pigment kaybı nedeniyle mavi ve kırmızı ışığı ememediğinden, yakın kızılötesi ışık kameraları algoritmaların mahsul hastalıklarını tanımlamasına yardımcı olabilir.
4. Veri Odaklı İçgörüler
İnsansız hava araçları yapay zeka analizinin doğruluğunu artırır. Mahsullere ve hayvanlara yönelik tehditlerin çoğu görünür olduğundan, temel bir model veri odaklı içgörüleri iyileştirmek için yeterli bilgi sağlayabilir. Çiftçilerin tohum ekmek, sulama yapmak veya sığırları saymak için algoritmalarının yardımına ihtiyaçları olsun, yalnızca bir insansız hava aracına ihtiyaçları olacaktır.
5. Maliyet Etkin Benimseme
Çiftçiler, algoritma destekli bir drone'a AI geliştirmeye harcadıklarından daha az para harcayacaklar. Ayrıca, yüksek çözünürlüklü kameraların ve sensörlerin sunduğu faydalar nedeniyle ek tasarruflar görecekler. Aslında, drone kullanımı tek başına, ürüne bağlı olarak dönüm başına $2-$12 yatırım getirisine yol açıyor.
Çiftçiler yapay zekalarını güçlendirmek için dronları kullandıklarında, genellikle yatırım maliyetini telafi eden önemli getiriler görürler. Bu teknoloji, verimlerini artırabilir ve manuel iş gücü ve ekipman bakımı ihtiyacını en aza indirirken zamandan tasarruf sağlayabilir.
