Mange små landmænd har ikke råd til – eller ved ikke hvordan – at integrere algoritmer i deres processer. I USA udgør små familielandbrug med mindre end $350,000 i omsætning før udgifter 88,1 % af alle bedrifter. Det er overflødigt at sige, at de ikke har midlerne til at bruge AI.
De fleste små og mellemstore landmænd har brug for mellemstørrelse AI på grund af de komplekse analyser, der kræves til afgrøde-, husdyr- og udstyrsstyring. De bør forvente at bruge mellem $100,000 og $9 millioner på at træne, teste og integrere det. AI-ingeniører alene kan koste hundredtusindvis af dollars om året.
Da de fleste familiebedrifter ikke har råd til kunstig intelligens, henvender mange sig til droner for at gøre det mere tilgængeligt. Prisen på forhånd for en drone med samme egenskaber som en mellemstor traktor er omkring 150 USD,000 - andre modeller kan koste endnu mindre. Disse ubemandede luftfartøjer kan hjælpe landmænd med at drage fordel af en af de mest lovende teknologiske udviklinger i dette århundrede.
Her er fem måder, hvorpå droner gør kunstig intelligens mere tilgængelig for småbønder og mellemstore landmænd:
1. Realtidsdataindsamling
Når de er udstyret med sensorer, højopløsningskameraer og billedteknologi, leverer droner et konstant datafeed til algoritmer, der kan analyseres i realtid. Uden denne teknologi ville landmændene skulle finde en anden - sandsynligvis mere kompliceret - måde at overføre information på.
Da den resulterende analyse sker i realtid, er der stort set ingen forsinkelse mellem dataindsamling og generering af indsigt. For eksempel, hvor en manuel undersøgelse kan tage op til 48 timer, kan en drone afslutte på få minutter. Denne hastighed er afgørende under plantnings- og høstsæsonen.
2. Brugervenlighed
Det kan være komplekst at udvikle og vedligeholde en model. Normalt, uden en AI-ingeniør, har de fleste små virksomheder ikke ekspertisen til at udføre disse job selv. En integration forenkler dog tingene – en drone med indbygget AI er designet omkring brugervenlighed, så landmændene ikke skal bekymre sig for meget om den tekniske side af tingene.
3. Indbygget tilbehør
Droner har kameraer til at tage billeder på afstand, sensorer til overvågning og dysesystemer til sprøjtning af gødning eller pesticider. Landmænd kan tilføje ekstra tilbehør. For eksempel kan de bruge termisk billeddannelse til at måle jordens fugtspænding eller opdage nærliggende rovdyr.
Dette tilbehør gør AI mere tilgængelig, fordi de giver flere data til analyse. For eksempel, da stressede planter ikke kan absorbere blåt og rødt lys på grund af tab af klorofylpigment, kan nær-infrarøde lyskameraer hjælpe algoritmer med at identificere afgrødesygdomme.
4. Datadrevet indsigt
Droner forbedrer nøjagtigheden af AI-analyse. Da de fleste trusler mod afgrøder og husdyr er synlige, kan en grundlæggende model give tilstrækkelig information til at forbedre datadrevet indsigt. Uanset om landmænd har brug for deres algoritmes hjælp til at så, vande eller tælle kvæg, har de kun brug for én drone.
5. Omkostningseffektiv adoption
Landmænd vil bruge mindre på en algoritmedrevet drone end på AI-udvikling. De vil også se yderligere besparelser på grund af fordelene ved højopløsningskameraer og sensorer. Faktisk fører dronebrug alene til et investeringsafkast på $2-$12 pr. hektar, afhængigt af afgrøden.
Når landmænd bruger droner til at styrke deres AI, ser de ofte betydelige afkast, der opvejer investeringsomkostningerne. Denne teknologi kan øge deres udbytte og spare tid og samtidig minimere behovet for manuelt arbejde og vedligeholdelse af udstyr.
