ตัวอย่าง AI Use Case ทางด้านAgricultureandLivestock
หลายปีที่ผ่านมามีหลายเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้การเก็บข้อมูลทางการเกษตรเป็นเรื่องง่ายดาย ตัวอย่างเช่น การพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของอุปกรณ์ IoT เซนเซอร์ต่าง ๆ และการพัฒนาของอากาศยานไร้คนขับหรือ Drone นั่นเอง เมื่อสามารถเก็บข้อมูลได้โดยสะดวกและแม่นยำแล้ว การนำ AI มาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนาประสิทธิการทำการเกษตรจึงถูกใช้อย่างแพร่หลาย มีการคาดการณ์กันว่าในทศวรรษนี้จะมีการเติบโตของการใช้ AI ในด้านการเกษตรทั่วโลกกว่าปีละ 20% โดยภูมิภาคที่จะมีการเติบโตเร็วที่สุดนั้นคือเอเชียนั่นเอง นำโดยประเทศจีน และอินเดีย
Yield Prediction
ในปัจจุบันมีงานวิจัยมากมายเพื่อประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning ในด้านต่าง ๆ ของการเกษตร เช่น การใช้ AI เพื่อคาดการณ์ปริมาณผลผลิตล่วงหน้าของพืชต่าง ๆ หรือการใช้ AI ในการวิเคราะห์ปัจจัยต่าง ๆ ที่มีความสำคัญต่อผลผลิตของพืชชนิดนั้น ๆ
อย่างไรก็ตาม การพัฒนา AI เพื่อพยากรณ์ผลผลิตให้สำริดผลนั้นจะต้องมีการตระเตรียมข้อมูลล่วงหน้าอย่างเป็นระบบ เช่น ถ้าต้องการทำนายน้ำหนักของอ้อยนั้น ข้อมูลที่จะต้องตระเตรียมได้แก่ข้อมูลผลผลิตของอ้อยพันธุ์นั้นในภูมิประเทศนั้นในอดีตเป็นจำนวนหลายปี โดยที่ข้อมูลควรมีความหลากหลายทั้งในด้านของสภาพแวดล้อม เช่น ปริมาณน้ำฝน สภาพความสมบูรณ์ของดินในแต่ละปี และกระบวนการปลูกและดูแล เช่น ปุ๋ยที่ใช้ เป็นต้น
ในต่างประเทศมีการเปิดใช้ระบบ Open Data Platform ซึ่งเปิดให้เกษตรกรจากหลาย ๆ ภาคส่วนมาร่วมกันบันทึกข้อมูลการปลูกพืชพันธุ์และปริมาณผลผลิตของตนเอง และแบ่งปันข้อมูลนี้กับเกษตรกรทุกคน เพื่อให้กระบวนการเก็บข้อมูลนั้นเป็นไปอย่างรวดเร็ว
Crop Monitoring & Yield Estimation
นอกจากการทำนายแล้ว การใช้ AI ควบคู่กับภาพถ่ายทางอากาศช่วยให้เกษตรกรสามารถทราบสถานะปัจจุบันของแปลงพืชผักขนาดใหญ่ได้ง่ายดายและรวดเร็ว ตัวอย่างหนึ่งคือการใช้ AI ในการวิเคราะห์และตรวจจับโรคพืชเพื่อเกษตรกรจะได้รีบกำจัดพืชที่ติดโรคอย่างทันท่วงที ก่อนที่โรคนั้นจะแพร่กระจายไปในวงกว้าง ตัวอย่างเช่นในการปลูกอ้อยนั้นมีการประยุกต์ใช้ภาพถ่ายทางอากาศจากโดรน มาใช้ร่วมกับเทคนิคทาง Computer Vision เพื่อหาอ้อยที่เป็นโรคใบขาว (White leaf disease) ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ยังมีการใช้ภาพถ่ายทางอากาศในการหาว่าส่วนใดของแปลงอ้อยที่มีสุขภาพที่ไม่ดี มีการตายไปหรือไม่สมบูรณ์ เพื่อที่เกษตรกรสามารถเข้าไปแก้ปัญหา หรือปลูกทดแทนได้อย่างรวดเร็ว และให้ได้ผลผลิตต่อพื้นที่มากที่สุด
นอกจากที่กล่าวมาแล้ว AI ยังสามารถวิเคราะห์สิ่งอื่น ๆ ได้อีกมาก เช่น ประมาณระยะห่างระหว่างอ้อยแต่ละแถว ประมาณน้ำหนักของอ้อยจากภาพถ่ายทางอากาศ เป็นต้น
Livestock Monitoring
ในด้านของการปศุสัตว์นั้นก็มีการนำ AI มาใช้เช่นกัน ตัวอย่างหนึ่งคือการใช้ AI ร่วมกับกล้องวงจรปิดเพื่อตรวจจับสัตว์ที่มีอาการผิดปกติ หรือสัตว์ที่ตายในโรงเลี้ยง และแจ้งเตือนไปยังเกษตรกรเพื่อให้สามารถแยกสัตว์ที่ป่วยหรือกำจัดสัตว์ที่ตายได้อย่างรวดเร็วก่อนที่โรคจะแพร่กระจายไปยังสัตว์ตัวอื่น ๆ และก่อให้เกิดความเสียหายตามมา นอกจากนี้ในการปศุสัตว์ที่ยุโรปยังมีการใช้ AI ควบคู่กับอุปกรณ์ IoT ในการพยากรณ์การติดสัดของแม่วัวได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้ผู้เลี้ยงสามารถเตรียมความพร้อมของการผสมพันธุ์เทียมได้ล่วงหน้าซึ่งจะช่วยให้การเพาะพันธุ์วัวนั้นเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ
ให้เราได้เป็นส่วนหนึ่งในการพัฒนาธุรกิจของคุณ
© 2024 Data Wow Co., Ltd. All Rights Reserved.