Hvordan AI ændrer vores verden: Landbruget

Se­ri­en “Hvor­dan AI æn­der vo­res ver­den” er skre­vet i sam­ar­bej­de med Chat­G­PT og Bing AI. Det­te er fjerde del af se­ri­en. Du kan læse tred­je del her. 

Landbrugsindustrien har en stor betydning for Danmark, da den er en af de største eksportsektorer og bidrager til landets økonomi og beskæftigelse. Ifølge en rapport fra Landbrug & Fødevarer stod landbrugs- og fødevaresektoren for 20% af Danmarks samlede eksport i 2020.

Teknologi, herunder AI, spiller en stadig større rolle i landbrugsindustrien og dens transformation. AI kan hjælpe med at optimere landbrugsproduktionen ved at analysere data om jord, vejr, afgrøder og dyr. Det kan også hjælpe med at forudsige sygdomme og skadedyrsangreb og dermed reducere behovet for pesticider og antibiotika. AI kan også hjælpe med at forbedre dyrevelfærden ved at overvåge dyrenes sundhedstilstand og adfærd. Endelig kan AI hjælpe med at reducere miljøpåvirkningen fra landbrugsproduktionen ved at optimere brugen af ​​ressourcer som vand og gødning.

1. Præcisionslandbrug: Fra Manuelt til Målorienteret

– a. Droneteknologi i landbruget:

   – Hvordan droner bruges til at overvåge store arealer, vurdere planternes sundhed og optimere udbyttet.

   – Fordele ved at bruge droner i landbruget, herunder reduktion af ressourceforbrug og forbedring af afgrødekvaliteten.

Fra manuelt til målorienteret

Præcisionslandbrug og droneteknologi er to teknologier, der har revolutioneret landbrugsindustrien. Præcisionslandbrug er en teknologi, der bruger dataanalyse og sensorer til at optimere landbrugsproduktionen. Det kan hjælpe med at fortælle mere præcist, hvor meget gødning afgrøder nøjagtig har brug for og dermed optimere tildelingen af gødning i marken, hvilket giver gevinst for både erhverv og miljø. Data kan også bruges som dokumentation, når landbruget skal reducere udvaskningen af kvælstof til vandmiljøet, hvormed præcisionslandbrug er et effektivt virkemiddel i reguleringen.

Præcisionslandbrug betyder også, at vi bruger GPS, droner eller sensor til omfordeling af kalk, gødning, udsæd og plantebeskyttelsesmidler. Præcisionslandbrug benytter satellitbilleder, droner, GPS og meget andet teknisk udstyr til at styre, når der skal sås, gødskes, sprøjtes og høstes så præcist som muligt. På den måde får landmanden et højere udbytte samtidig med, at der spares på brændstoffet, gødningen, pesticiderne og den tid, landmanden er i marken.

Droner bruges i landbruget til at overvåge store arealer og vurdere planternes sundhed. Droner kan udstyres med kameraer og sensorer, der kan registrere forskellige typer data om afgrøderne, såsom fugtighed, næringsstoffer og skadedyrsangreb. Dette gør det muligt for landmændene at identificere problemer tidligt og tage de nødvendige skridt for at forhindre afgrødeskader og optimere udbyttet.

Fordele ved at bruge droner i landbruget inkluderer reduktion af ressourceforbrug og forbedring af afgrødekvaliteten. Droner kan hjælpe med at reducere behovet for pesticider og andre kemikalier ved at identificere skadedyrsangreb tidligt og målrette behandlingen. Droner kan også hjælpe med at optimere vandingen ved at identificere områder med tørke eller oversvømmelse.

Endelig kan droneteknologi hjælpe med at forbedre afgrødekvaliteten ved at overvåge planternes sundhedstilstand og identificere områder med næringsstofmangel eller sygdomme.

Sensorbaseret overvågning er en teknologi, der bruger sensorer til at overvåge jord- og plantevækstparametre som fugtighed, næringsstofniveauer og andre vigtige parametre. Jord- og plante-sensorer kan hjælpe landmændene med at træffe informerede beslutninger om vanding, gødning og anden pleje. Data fra sensorer bruges til at træffe informerede beslutninger om vanding, gødning og anden pleje. Jord- og plante-sensorer kan give landmændene et mere præcist billede af jordens tilstand og afgrødebehovene. Dette kan hjælpe med at reducere behovet for unødvendig vanding og gødning, hvilket kan føre til en mere bæredygtig landbrugsproduktion.

Sensorbaseret overvågning kan også hjælpe med at forbedre afgrødekvaliteten ved at overvåge planternes sundhedstilstand og identificere områder med næringsstofmangel eller sygdomme.

Et skridt foran naturen

Sygdomsforudsigelse er en teknologi, der bruger AI-modeller bruges til sygdomsforudsigelse gennem at analysere data fra forskellige kilder for at forudsige potentielle sygdomsudbrud i afgrøderne. AI-modeller kan analysere data om jord, vejr, afgrøder og dyr for at identificere mønstre og forudsige sygdomme og skadedyrsangreb i afgrøderne.

Eksempler på vellykkede AI-implementeringer i forudsigelse af plantesygdomme inkluderer:

1. Plantix: En mobilapplikation, der bruger AI til at identificere plantesygdomme og give anbefalinger til behandling.
2. AgroScout: En platform, der bruger AI til at overvåge afgrøder og identificere sygdomme og skadedyrsangreb tidligt.
3. The Climate Corporation: En platform, der bruger AI til at forudsige vejrforhold og identificere risici for sygdomme og skadedyrsangreb i afgrøderne.

AI kan også bruges til at overvåge dyrs adfærd og sundhed. AI kan hjælpe med at forbedre dyrevelfærden ved at overvåge dyrenes sundhedstilstand og adfærd. Tidlig opdagelse af sygdomme kan spare tid og penge og forbedre dyrevelfærden. AI kan hjælpe med at forudsige sygdomme og skadedyrsangreb og dermed reducere behovet for pesticider og antibiotika. AI kan også hjælpe med at overvåge dyrenes sundhedstilstand og adfærd, så landmændene kan identificere problemer tidligt og tage de nødvendige skridt for at forhindre sygdomme og skader på dyrene. Endelig kan AI hjælpe med at reducere miljøpåvirkningen fra landbrugsproduktionen ved at optimere brugen af ​​ressourcer som vand og gødning.

Automatisering af høst og forarbejdning

Maskinlæring har revolutioneret landbrugsindustrien. Maskinlæring bruger dataanalyse og algoritmer til at forbedre landbrugsproduktionen og på den baggrund har man brugt robotter og automatiserede maskiner til at høste afgrøderne. AI hjælper med at identificere det rette tidspunkt for høst for at optimere udbyttet. AI-modeller kan analysere data om jord, vejr, afgrøder og dyr for at identificere mønstre og forudsige det optimale tidspunkt for høstning. Dette kan hjælpe med at maksimere udbyttet og reducere spild.

Anvendelse af robotter og automatiserede maskiner i høstprocessen kan også hjælpe med at forbedre effektiviteten og reducere omkostningerne. Robotter og automatiserede maskiner kan udstyres med sensorer og kameraer, der kan registrere forskellige typer data om afgrøderne, såsom modenhed og kvalitet. Dette gør det muligt for landmændene at høste afgrøderne mere effektivt og med færre fejl.

Kunstig intelligens (AI) kan effektivisere sortering, pakning og lagring af landbrugsprodukter. AI kan bruges til at identificere og sortere produkter efter størrelse, form, farve og kvalitet. Dette kan hjælpe med at reducere spild og forbedre produktkvaliteten. AI kan også bruges til at optimere pakning og lagring af landbrugsprodukter. AI-modeller kan analysere data om produktets egenskaber og krav til opbevaring for at identificere den mest effektive måde at pakke og opbevare produkterne på.

Fordele ved automatisering i form af omkostningsbesparelser og kvalitetsforbedringer inkluderer:

1. Reduceret spild: Automatisering kan hjælpe med at reducere spild ved at identificere og sortere produkter efter størrelse, form, farve og kvalitet¹.
2. Forbedret produktkvalitet: Automatisering kan hjælpe med at forbedre produktkvaliteten ved at sortere produkter efter kvalitet og sikre, at de opbevares korrekt².
3. Øget effektivitet: Automatisering kan hjælpe med at øge effektiviteten ved at reducere tiden, der kræves for manuel sortering, pakning og opbevaring af produkter³.

AI optimerer landbrugsproduktionen 

AI og andre teknologier som droner, robotter og sensorer har allerede revolutioneret landbrugsindustrien i Danmark og vil fortsætte med at forme dens fremtid. AI kan hjælpe med at optimere landbrugsproduktionen ved at analysere data om jord, vejr, afgrøder og dyr. Det kan også hjælpe med at forudsige sygdomme og skadedyrsangreb og dermed reducere behovet for pesticider og antibiotika. AI kan også hjælpe med at forbedre dyrevelfærden ved at overvåge dyrenes sundhedstilstand og adfærd. Endelig kan AI hjælpe med at reducere miljøpåvirkningen fra landbrugsproduktionen ved at optimere brugen af ​​ressourcer som vand og gødning.

Integration af AI i landbruget vil sandsynligvis føre til mere præcis og effektiv brug af ressourcer, øget produktivitet og forbedret kvalitet af afgrøderne. Det vil også føre til mere bæredygtig landbrugsproduktion og bedre dyrevelfærd.

Med yderligere teknologiske fremskridt kan vi forvente mere avancerede AI-modeller, der kan analysere data fra flere kilder og give mere præcise anbefalinger til landmændene. Vi kan også forvente mere avancerede droner og robotter, der kan udføre mere komplekse opgaver i marken.

Alt i alt er fremtiden for landbruget i Danmark spændende, da teknologiske fremskridt vil fortsætte med at forme industrien og bidrage til dens bæredygtige udvikling.