Inteligencia artificial en la industria de la agricultura Capacitación Ppt

Diapositiva 1

Esta diapositiva muestra el ciclo de vida de la información agrícola y cómo la implementación de la IA puede ser útil para aumentar la productividad.

Notas del instructor: La agricultura implica procesos y fases, la mayoría de los cuales se realizan manualmente. AI puede ayudar con los trabajos más complejos y rutinarios al complementar la tecnología existente. Cuando se integra con otras tecnologías, puede recopilar y evaluar datos masivos en una plataforma digital, determinar el mejor curso de acción e incluso iniciar esa acción.

Diapositiva 2

Esta diapositiva enumera las ventajas de la IA en el sector agrícola, como el análisis de la demanda del mercado, la gestión de riesgos, la protección de cultivos, la cosecha, etc.

Notas del instructor:

• Análisis de la demanda del mercado: la IA puede facilitar la selección de cultivos y ayudar a los agricultores a determinar qué producto es el más rentable
• Gestión de riesgos: la previsión y el análisis predictivo pueden ayudar a los agricultores a reducir los errores en los procesos comerciales y reducir la posibilidad de que se pierdan las cosechas.
• Cultivo de semillas: la IA puede ayudar a desarrollar cultivos que sean menos propensos a las enfermedades y se adapten mejor a las condiciones ambientales mediante la recopilación de datos sobre el crecimiento de las plantas.
• Alimentación de cultivos: la IA puede ayudar a determinar los mejores patrones de riego y tiempos de tratamiento con fertilizantes y predecir la mejor combinación de productos agronómicos
• Monitoreo de la salud del suelo: los sistemas de IA pueden realizar análisis químicos del suelo; en base a esto, se pueden proporcionar estimaciones confiables de los nutrientes que faltan
• Protección de cultivos: la IA puede rastrear la salud de las plantas para detectar e incluso predecir enfermedades, identificar y erradicar malezas y hacer recomendaciones para el control de plagas.
• Cosecha: es posible automatizar la cosecha e incluso pronosticar el momento ideal para ello con el uso de IA

Diapositiva 3

Esta diapositiva enumera las aplicaciones de la inteligencia artificial en la agricultura que se utiliza para ayudar a producir cultivos más sanos, controlar plagas, monitorear el suelo y las condiciones de cultivo, organizar datos para los agricultores, reducir el esfuerzo y lograr una mayor eficiencia en una amplia gama de operaciones relacionadas con la agricultura a lo largo de la industria alimentaria. cadena de suministro.

Diapositiva 4

Esta diapositiva analiza los problemas asociados con la adopción de la inteligencia artificial en el sector agrícola. Algunos de estos problemas son el largo proceso de adopción de tecnología, la falta de experiencia técnica y los problemas de privacidad y seguridad.

Notas del instructor:

• Largo proceso de adopción de tecnología: los agricultores deben darse cuenta de que la inteligencia artificial es una versión más avanzada de las tecnologías esenciales para procesar, adquirir y analizar datos de campo. Para que la IA funcione, se necesita infraestructura tecnológica. Como resultado, incluso las granjas con alguna tecnología pueden tener dificultades para actualizarse.
• Falta de Experiencia Técnica: La industria agrícola en los países emergentes difiere de Europa Occidental y los Estados Unidos. La inteligencia artificial en la agricultura podría ayudar en algunos lugares, pero puede ser un desafío venderla en áreas donde la tecnología agrícola no es popular. Los agricultores y propietarios de empresas agrícolas que estén listos para adoptar soluciones innovadoras necesitarán capacitación y apoyo continuo de las empresas digitales y sus productos.
• Problemas de privacidad y seguridad: la agricultura de precisión y la agricultura inteligente crean varias dificultades legales que a menudo quedan sin respuesta porque no existen políticas y regulaciones definidas que rodeen el uso de la IA, no solo en la agricultura sino en general. Los agricultores pueden enfrentar desafíos importantes debido a las amenazas a la privacidad y la seguridad, como los ataques cibernéticos y las filtraciones de datos.

Diapositiva 5

Esta diapositiva habla sobre el alcance de la Inteligencia Artificial y cómo se puede combinar con otras tecnologías para ayudar a la agricultura.

Notas del instructor:

• Big data para una toma de decisiones informada: el análisis de datos en la agricultura puede resultar en grandes ganancias de productividad y reducciones significativas de costos. Al fusionar IA y big data, los agricultores pueden adquirir recomendaciones creíbles basadas en información en tiempo real bien ordenada sobre las demandas de los cultivos. Como resultado, se eliminarán las conjeturas, lo que permitirá una mayor precisión en los métodos agrícolas, como el riego, la fertilización, la protección de cultivos y la cosecha.
• Sensores IoT para capturar y analizar datos: los agricultores pueden monitorear, medir y guardar datos de los campos en tiempo real utilizando sensores IoT y otra tecnología de apoyo (como drones, GIS y otras herramientas). Los agricultores pueden adquirir información más precisa más rápido al combinar tecnologías agrícolas de IA con sensores y software de IoT. Mejores datos equivalen a mejores juicios y menos prueba y error. En resumen, hay ahorros netos de tiempo y dinero
• Automatización y robótica para minimizar el trabajo manual: uno de los problemas más desafiantes en la agricultura es la escasez de mano de obra, que se puede resolver con IA, tractores autónomos e Internet de las cosas. Dado que estas tecnologías son más precisas y, por lo tanto, eliminan errores, tienen el potencial de ser rentables. Cuando se combinan, la IA, los tractores autónomos y el Internet de las cosas son la clave para la agricultura de precisión con menos tiempo y dinero invertidos en prueba y error.