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 s'est considérablement amélioré, mais le secteur est également confronté à des problèmes tels que la pénurie de terres, le faible degré d'industrialisation agricole, la grave situation en matière de qualité et de sécurité des produits agricoles, et la destruction de l'environnement agricole. Comment améliorer durablement le niveau de développement agricole et parvenir à un développement agricole durable est devenu un enjeu majeur du développement économique et social de la Chine.
Dans ce contexte, l'innovation à grande échelle et les transformations technologiques constituent un moyen efficace de résoudre les problèmes agricoles et de promouvoir la modernisation de l'agriculture. Actuellement, l'amélioration de la productivité grâce à l'intelligence artificielle est devenue un axe de recherche et d'application majeur dans le domaine agricole.
Les techniques agricoles traditionnelles entraînent un gaspillage des ressources en eau, une utilisation excessive de pesticides et d'autres problèmes. Outre leur coût élevé, leur faible efficacité et l'impossibilité de garantir efficacement la qualité des produits, elles contribuent également à la pollution des sols et de l'environnement. Grâce à l'intelligence artificielle, les agriculteurs pourront réaliser des semis précis, une irrigation et une fertilisation raisonnées, et ainsi obtenir une production agricole à faible consommation et à haut rendement, garantissant des produits agricoles de haute qualité et à haut rendement.
Fournir un accompagnement scientifique. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse et l'évaluation peut fournir un accompagnement scientifique aux agriculteurs dans leurs travaux préparatoires à la production, réaliser des analyses de la composition et de la fertilité des sols, des besoins en eau d'irrigation, de la qualité des semences, etc., permettre une allocation scientifique et rationnelle des sols, des ressources en eau, des semences et autres facteurs de production, et garantir efficacement le bon déroulement des étapes ultérieures de la production agricole.
Améliorer l'efficacité de la production. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la production agricole permet aux agriculteurs de planter de manière plus scientifique et de gérer leurs terres de façon plus rationnelle, améliorant ainsi les rendements et l'efficacité de la production. Elle favorise la mécanisation, l'automatisation et la standardisation de la production agricole et accélère la modernisation de l'agriculture.
Réalisez le tri intelligent des produits agricoles. L'application de la technologie de vision industrielle aux machines de tri permet d'identifier, d'inspecter et de classer automatiquement la qualité morphologique des produits agricoles. Le taux de reconnaissance est bien supérieur à celui de la vision humaine. Ce système se caractérise par sa rapidité, sa capacité à traiter un grand nombre d'informations et ses multiples fonctionnalités, et peut effectuer simultanément la détection de plusieurs critères.
Actuellement, l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle déterminant dans la transformation des modes de production agricole et la réforme de l'offre, trouvant de nombreuses applications dans divers secteurs. On peut citer, par exemple, les robots intelligents pour les travaux agricoles, les semis et la récolte, les systèmes de reconnaissance intelligents pour l'analyse des sols, des semences et des ravageurs, ainsi que les dispositifs connectés intelligents pour l'élevage. L'utilisation généralisée de ces applications permet d'améliorer significativement la production et l'efficacité agricoles, tout en réduisant le recours aux pesticides et aux engrais.
Analyse de la composition et de la fertilité des sols. L'analyse de la composition et de la fertilité des sols est une étape cruciale de la phase de préproduction agricole. Elle constitue également un prérequis essentiel pour une fertilisation optimale, le choix des cultures adaptées et l'évaluation de la rentabilité. Grâce à l'imagerie GPR non invasive permettant de détecter les caractéristiques du sol, puis à l'analyse de ces caractéristiques par intelligence artificielle, il est possible d'établir un modèle de corrélation entre les caractéristiques du sol et les variétés de cultures appropriées.
Date de publication : 18 janvier 2021