Formation à l'intelligence artificielle dans l'industrie agricole Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive décrit le cycle de vie de l'information agricole et comment la mise en œuvre de l'IA peut être utile pour augmenter la productivité.

Notes de l'instructeur : L'agriculture implique des processus et des phases, dont la majorité sont effectuées manuellement. L'IA peut aider avec les tâches les plus complexes ainsi que les tâches routinières en complétant la technologie existante. Lorsqu'il est intégré à d'autres technologies, il peut collecter et évaluer des données massives sur une plate-forme numérique, déterminer le meilleur plan d'action et même initier cette action.

Diapositive 2

Cette diapositive énumère les avantages de l'IA dans le secteur agricole, tels que l'analyse de la demande du marché, la gestion des risques, la protection des cultures, la récolte, etc.

Notes de l'instructeur :

• Analyse de la demande du marché : l'IA peut faciliter la sélection des cultures et aider les agriculteurs à déterminer quel produit est le plus rentable
• Gestion des risques : les prévisions et l'analyse prédictive peuvent aider les agriculteurs à réduire les erreurs dans les processus commerciaux et à réduire les risques de mauvaises récoltes
• Sélection de semences : l'IA peut aider à développer des cultures moins sujettes aux maladies et mieux adaptables aux conditions environnementales en recueillant des données sur la croissance des plantes
• Nourrir les cultures : l'IA peut aider à déterminer les meilleurs schémas d'irrigation et les meilleurs temps de traitement des engrais et à prédire le meilleur mélange de produits agronomiques
• Surveillance de la santé du sol : les systèmes d'IA peuvent effectuer des analyses chimiques du sol ; sur cette base, des estimations fiables des nutriments manquants peuvent être fournies
• Protéger les cultures : l'IA peut suivre la santé des plantes afin de détecter et même de prévoir les maladies, d'identifier et d'éradiquer les mauvaises herbes et de faire des recommandations de lutte antiparasitaire
• Récolte : Il est possible d'automatiser la récolte et même de prévoir le moment idéal pour celle-ci grâce à l'utilisation de l'IA

Diapositive 3

Cette diapositive répertorie les applications de l'intelligence artificielle dans l'agriculture qui sont utilisées pour aider à produire des cultures plus saines, contrôler les ravageurs, surveiller le sol et les conditions de croissance, organiser les données pour les agriculteurs, réduire les efforts et accroître l'efficacité d'un large éventail d'opérations liées à l'agriculture tout au long de la chaîne alimentaire. chaîne d'approvisionnement.

Diapositive 4

Cette diapositive traite des problèmes associés à l'adoption de l'intelligence artificielle dans le secteur agricole. Certains de ces problèmes sont le long processus d'adoption de la technologie, le manque d'expérience technique et les problèmes de confidentialité et de sécurité.

Notes de l'instructeur :

• Long processus d'adoption de la technologie : les agriculteurs doivent réaliser que l'intelligence artificielle est une version plus avancée des technologies essentielles pour le traitement, l'acquisition et l'analyse des données de terrain. Pour que l'IA fonctionne, une infrastructure technologique est nécessaire. En conséquence, même les fermes disposant de certaines technologies peuvent avoir du mal à se mettre à niveau
• Manque d'expérience technique : L'industrie agricole des pays émergents diffère de l'Europe de l'Ouest et des États-Unis. L'intelligence artificielle dans l'agriculture pourrait aider certains endroits, mais il peut être difficile de la vendre dans des régions où la technologie agricole n'est pas populaire. Les agriculteurs et les propriétaires d'entreprises agricoles prêts à adopter des solutions innovantes auront besoin d'une formation et d'un soutien continu de la part des entreprises numériques et de leurs produits
• Problèmes de confidentialité et de sécurité : L'agriculture de précision et l'agriculture intelligente créent plusieurs difficultés juridiques qui restent souvent sans réponse car il n'y a pas de politiques et de réglementations définies entourant l'utilisation de l'IA, pas seulement dans l'agriculture mais en général. Les agriculteurs peuvent rencontrer des défis importants en raison de menaces à la vie privée et à la sécurité telles que les cyberattaques et les violations de données

Diapositive 5

Cette diapositive présente la portée de l'intelligence artificielle et comment elle peut être combinée avec d'autres technologies pour aider l'agriculture.

Notes de l'instructeur :

• Big data pour une prise de décision éclairée : l'analyse de données dans l'agriculture peut entraîner d'importants gains de productivité et des réductions de coûts importantes. En fusionnant l'IA et le Big Data, les agriculteurs peuvent acquérir des recommandations crédibles basées sur des informations en temps réel bien triées sur les demandes des cultures. En conséquence, les conjectures seront éliminées, permettant une plus grande précision dans les méthodes agricoles telles que l'irrigation, la fertilisation, la protection des cultures et la récolte.
• Capteurs IoT pour capturer et analyser les données : les agriculteurs peuvent surveiller, mesurer et enregistrer les données des champs en temps réel à l'aide de capteurs IoT et d'autres technologies de support (telles que des drones, des SIG et d'autres outils). Les agriculteurs peuvent acquérir plus rapidement des informations plus précises en combinant les technologies agricoles de l'IA avec des capteurs et des logiciels IoT. De meilleures données équivaut à de meilleurs jugements et moins d'essais et d'erreurs. Dans l'ensemble, il y a des économies nettes de temps et d'argent
• Automatisation et robotique pour minimiser le travail manuel : L'un des problèmes les plus difficiles de l'agriculture est la pénurie de main-d'œuvre, qui peut être résolue avec l'IA, les tracteurs autonomes et l'Internet des objets. Étant donné que ces technologies sont plus précises et donc éliminent les erreurs, elles ont le potentiel d'être rentables. Lorsqu'ils sont combinés, l'IA, les tracteurs autonomes et l'Internet des objets sont la clé de l'agriculture de précision avec moins de temps et d'argent investis en essais et erreurs