L'agriculture est le fondement de l'économie nationale et la priorité absolue du développement économique et social. Depuis la réforme et l'ouverture, le niveau de développement agricole de la Chine a considérablement progressé. Cependant, le pays est confronté à des problèmes tels que la pénurie de terres, le faible degré d'industrialisation agricole, la dégradation de la qualité et de la sécurité des produits agricoles et la dégradation de l'environnement agricole. Améliorer progressivement le niveau de développement agricole et parvenir à un développement durable est devenu un enjeu majeur du développement économique et social de la Chine.
Dans ce contexte, l'innovation et le progrès technologique à grande échelle constitueront un moyen efficace de résoudre les problèmes agricoles et de promouvoir la modernisation de l'agriculture. L'amélioration de la productivité grâce à l'intelligence artificielle est aujourd'hui un sujet de recherche et d'application majeur dans le domaine agricole.
Les technologies agricoles traditionnelles engendrent un gaspillage des ressources en eau, une surutilisation des pesticides et d'autres problèmes. Elles engendrent non seulement des coûts élevés, une faible efficacité et une qualité des produits non garantie, mais aussi une pollution des sols et de l'environnement. Grâce à l'intelligence artificielle, les agriculteurs pourront réaliser des semis précis, une irrigation rationnelle en eau et en engrais, et ainsi obtenir une production agricole à faible consommation et à haut rendement, ainsi qu'une qualité et un rendement élevés.
Fournir des orientations scientifiques. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse et l'évaluation peut fournir des orientations scientifiques aux agriculteurs pour la préparation de la production, l'analyse de la composition et de la fertilité des sols, l'analyse de l'offre et de la demande en eau d'irrigation, l'identification de la qualité des semences, etc., ainsi que pour une répartition scientifique et rationnelle des sols, des ressources en eau, des semences et des autres facteurs de production, et garantir efficacement le bon développement de la production agricole ultérieure.
Améliorer l'efficacité de la production. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la production agricole peut aider les agriculteurs à cultiver de manière plus scientifique et à gérer les terres agricoles de manière plus rationnelle, tout en améliorant efficacement le rendement des cultures et l'efficacité de la production agricole. Promouvoir la transformation de la production agricole vers la mécanisation, l'automatisation et la standardisation, et accélérer le processus de modernisation agricole.
Réaliser un tri intelligent des produits agricoles. L'application de la technologie de reconnaissance par vision artificielle aux machines de tri permet d'identifier, d'inspecter et d'évaluer automatiquement la qualité des produits agricoles. Le taux de reconnaissance est bien supérieur à celui de la vision humaine. Rapide, grande quantité d'informations et multifonctions, elle permet de détecter simultanément plusieurs indices.
Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) s'impose comme un puissant moteur de transformation des modes de production agricole et de réforme de l'offre. Son utilisation est largement répandue dans divers contextes agricoles. On peut citer, par exemple, les robots intelligents pour l'agriculture, le semis et la cueillette, les systèmes de reconnaissance intelligents pour l'analyse des sols, des semences et des PEST, ainsi que les produits portables intelligents pour l'élevage. L'utilisation généralisée de ces applications peut améliorer efficacement la production et l'efficacité agricoles, tout en réduisant l'utilisation de pesticides et d'engrais.
Analyse de la composition et de la fertilité des sols. L'analyse de la composition et de la fertilité des sols est l'une des tâches les plus importantes en amont de la production agricole. Elle constitue également un préalable essentiel à la fertilisation quantitative, au choix des cultures et à l'analyse des bénéfices économiques. Grâce à la technologie d'imagerie géoradar non invasive pour la détection du sol, puis à l'analyse de la situation par intelligence artificielle, il est possible d'établir un modèle de corrélation entre les caractéristiques du sol et les variétés de cultures adaptées.
Date de publication : 18 janvier 2021