• Pengeluaran global untuk teknologi dan sistem pertanian yang cerdas dan terhubung, termasuk AI dan pembelajaran mesin, diproyeksikan meningkat tiga kali lipat pada tahun 2025, mencapai $15,3 miliar, menurut BI Intelligence Research.

• Pengeluaran untuk teknologi dan solusi AI saja di Pertanian diperkirakan akan tumbuh dari $1 miliar pada tahun 2020 menjadi $4 miliar pada tahun 2026, mencapai Tingkat Pertumbuhan Tahunan Gabungan (CAGR) sebesar 25,5%, menurut Markets&Markets.

• Pemantauan Pertanian Berkemampuan IoT (IoTAg) cerdas, menghubungkan segmen teknologi pertanian yang tumbuh paling cepat yang diproyeksikan mencapai $4,5 miliar pada tahun 2025, menurut PwC.

AI, pembelajaran mesin (ML), dan sensor IoT yang menyediakan data real-time untuk algoritme meningkatkan efisiensi pertanian, meningkatkan hasil panen, dan mengurangi biaya produksi makanan. Menurut data prediksi Perserikatan Bangsa-Bangsa tentang populasi dan kelaparan, populasi dunia akan meningkat sebesar 2 miliar orang pada tahun 2050, membutuhkan peningkatan produktivitas pangan sebesar 60% untuk memberi makan mereka. Di AS saja, menanam, mengolah, dan mendistribusikan makanan adalah bisnis senilai $1,7 triliun, menurut Layanan Riset Ekonomi Departemen Pertanian AS. AI dan ML sudah menunjukkan potensi untuk membantu menutup kesenjangan kebutuhan pangan yang diantisipasi untuk tambahan 2 miliar orang di seluruh dunia pada tahun 2050.

Pertanian Adalah Salah Satu Industri Paling Subur Untuk AI & Pembelajaran Mesin  

Bayangkan memiliki setidaknya 40 proses penting untuk dilacak, diunggulkan, dan dipantau pada saat yang sama di area pertanian besar yang sering kali diukur dalam ratusan hektar. Memperoleh wawasan tentang bagaimana cuaca, sinar matahari musiman, pola migrasi hewan, burung, serangga, penggunaan pupuk khusus, insektisida pada tanaman, siklus tanam, dan siklus irigasi semuanya memengaruhi hasil adalah masalah yang sempurna untuk pembelajaran mesin. Seberapa sukses siklus panen secara finansial tidak pernah lebih bergantung pada data yang sangat baik. Itulah mengapa petani, koperasi, dan perusahaan pengembangan pertanian menggandakan pendekatan data-sentris dan memperluas cakupan dan skala cara mereka menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan hasil dan kualitas pertanian. Berikut ini adalah sepuluh potensi AI untuk meningkatkan pertanian pada tahun 2021:

1.     Menggunakan AI dan sistem pengawasan berbasis pembelajaran mesin untuk memantau umpan video real-time setiap ladang tanaman mengidentifikasi pelanggaran hewan atau manusia, mengirimkan peringatan dengan segera.  AI dan pembelajaran mesin mengurangi potensi hewan domestik dan liar untuk menghancurkan tanaman secara tidak sengaja atau mengalami pembobolan atau perampokan di lokasi pertanian terpencil. Mengingat kemajuan pesat dalam analitik video yang didorong oleh AI dan algoritme pembelajaran mesin, semua orang yang terlibat dalam pertanian dapat melindungi ladang dan perimeter bangunan mereka. AI dan sistem pengawasan video pembelajaran mesin menskalakan dengan mudah untuk operasi pertanian skala besar seperti untuk pertanian individu. Sistem pengawasan berbasis pembelajaran mesin dapat diprogram atau dilatih dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi karyawan versus kendaraan. Dua Puluh20 Solusiadalah pemimpin di bidang pengawasan berbasis AI dan pembelajaran mesin dan telah terbukti efektif dalam mengamankan fasilitas jarak jauh, mengoptimalkan tanaman, dan mencegah penyusup dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi karyawan yang bekerja di lokasi. Contoh pemantauan waktu nyata Twenty20 Solutions ditampilkan di sini:

2.     AI dan pembelajaran mesin meningkatkan prediksi hasil panen melalui data sensor waktu nyata dan data analitik visual dari drone.Jumlah data yang ditangkap oleh sensor pintar dan drone yang menyediakan streaming video real-time memberi pakar pertanian kumpulan data yang sama sekali baru yang belum pernah mereka akses sebelumnya. Sekarang dimungkinkan untuk menggabungkan data sensor kelembaban, pupuk, dan tingkat nutrisi alami di dalam tanah untuk menganalisis pola pertumbuhan setiap tanaman dari waktu ke waktu. Pembelajaran mesin adalah teknologi yang sempurna untuk menggabungkan kumpulan data yang sangat besar dan memberikan saran berbasis kendala untuk mengoptimalkan hasil panen. Berikut adalah contoh bagaimana AI, pembelajaran mesin, sensor dalam tanah, citra inframerah, dan analitik video real-time semuanya digabungkan untuk memberikan wawasan baru kepada petani tentang cara meningkatkan kesehatan tanaman dan hasil panen:

3.     Pemetaan hasil adalah teknik pertanian yang mengandalkan algoritme pembelajaran mesin yang diawasi untuk menemukan pola dalam kumpulan data skala besar dan memahami ortogonalitasnya secara waktu nyata – yang semuanya sangat berharga untuk perencanaan tanaman. Dimungkinkan untuk mengetahui tingkat hasil potensial dari lahan tertentu sebelum siklus vegetasi dimulai. Dengan menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis pemetaan 3D, data kondisi sosial dari sensor, dan data warna tanah berbasis drone, pakar pertanian kini dapat memprediksi potensi hasil tanah untuk tanaman tertentu. Serangkaian penerbangan diselesaikan untuk mendapatkan kumpulan data seakurat mungkin. Grafik berikut menunjukkan hasil analisis pemetaan hasil: 

4.     PBB, badan-badan internasional, dan operasi pertanian skala besar memelopori data drone yang dikombinasikan dengan sensor di dalam tanah untuk meningkatkan pengelolaan hama. Dengan menggunakan data kamera infra merah dari drone yang dikombinasikan dengan sensor di lapangan yang dapat memantau tingkat kesehatan relatif tanaman, tim pertanian yang menggunakan AI dapat memprediksi dan mengidentifikasi serangan hama sebelum terjadi. Contoh dari hal ini adalah bagaimana PBB bekerja sama dengan PwC untuk mengevaluasi data kebun sawit di Asia untuk potensi serangan hama, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:

5.     Saat ini, ada kekurangan pekerja pertanian, membuat traktor cerdas, agribot, dan robotika berbasis AI dan pembelajaran mesin menjadi pilihan yang layak untuk banyak operasi pertanian jarak jauh yang kesulitan mencari pekerja.  Bisnis pertanian skala besar tidak dapat menemukan cukup karyawan dan beralih ke robotika untuk ratusan hektar tanaman sambil juga menyediakan unsur keamanan di sekeliling lokasi terpencil. Pemrograman mesin robotika self-propelled untuk mendistribusikan pupuk pada setiap baris tanaman membantu menekan biaya operasi dan semakin meningkatkan hasil panen. Kecanggihan robot pertanian berkembang pesat, salah satu contohnya terlihat pada dashboard robot VineScout yang sedang digunakan.

6.     Meningkatkan pelacakan dan ketertelusuran rantai pasokan pertanian dengan menghilangkan hambatan untuk mendapatkan tanaman yang lebih segar dan lebih aman ke pasar adalah hal yang harus dimiliki saat ini.Pandemi mempercepat penerapan lacak dan ketertelusuran di semua rantai pasokan pertanian pada tahun 2020 dan akan terus mendorong penerapannya tahun ini. Sistem lacak dan lacak yang dikelola dengan baik membantu mengurangi penyusutan inventaris dengan memberikan visibilitas dan kontrol yang lebih besar di seluruh rantai pasokan. Sistem track-and-trace yang canggih dapat membedakan antara pengiriman bahan batch, lot, dan kontainer pengiriman masuk. Sebagian besar sistem lacak dan lacak canggih mengandalkan sensor canggih untuk mendapatkan pengetahuan yang lebih baik tentang kondisi setiap pengiriman. Sensor RFID dan IoT sekarang menjadi lebih umum di seluruh manufaktur. Walmart menjalankan uji coba untuk melihat bagaimana RFID dapat merampingkan kinerja lacak dan lacak pusat distribusi dan meningkatkan efisiensi hingga 16 kali lipat dibandingkan metode manual. 

7.     Mengoptimalkan campuran pestisida biodegradable yang tepat dan membatasi aplikasinya hanya pada area lapangan yang memerlukan perawatan untuk mengurangi biaya sambil meningkatkan hasil adalah salah satu penggunaan AI dan pembelajaran mesin yang paling umum di pertanian saat ini. Dengan menggunakan sensor cerdas yang dikombinasikan dengan aliran data visual dari drone, aplikasi AI pertanian sekarang dapat mendeteksi area penanaman yang paling terinfeksi. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang diawasi, mereka kemudian dapat menentukan campuran pestisida yang optimal untuk mengurangi ancaman hama yang menyebar lebih jauh dan menginfeksi tanaman yang sehat.  

8.     Peramalan harga untuk tanaman berdasarkan tingkat hasil yang membantu memprediksi total volume yang diproduksi sangat berharga dalam menentukan strategi harga untuk tanaman tertentu. Memahami tingkat hasil dan tingkat kualitas tanaman membantu perusahaan pertanian, koperasi, dan petani bernegosiasi dengan lebih baik untuk mendapatkan harga terbaik untuk hasil panen mereka. Mempertimbangkan permintaan total untuk tanaman tertentu untuk menentukan apakah kurva elastisitas harga untuk tanaman tertentu inelastis, kesatuan, atau sangat elastis, tentukan apa strategi penetapan harga nantinya. Mengetahui data ini saja sudah menghemat jutaan dolar per tahun bagi bisnis pertanian karena kehilangan pendapatan.  

9.     Menemukan kebocoran irigasi, mengoptimalkan sistem irigasi, dan mengukur seberapa efektif irigasi tanaman yang sering meningkatkan tingkat hasil adalah semua bidang yang disumbangkan oleh AI untuk meningkatkan efisiensi pertanian. Air adalah sumber daya yang paling langka di banyak bagian Amerika Utara, terutama di masyarakat yang sangat mengandalkan pertanian sebagai bisnis inti mereka. Menjadi efisien dalam menggunakannya dapat berarti perbedaan antara pertanian atau operasi pertanian tetap menguntungkan atau tidak. Pemrograman linier sering digunakan untuk menghitung jumlah air optimal yang diperlukan oleh lahan atau tanaman tertentu untuk mencapai tingkat hasil yang dapat diterima. Algoritme pembelajaran mesin yang diawasi ideal untuk memastikan ladang dan tanaman mendapatkan cukup air untuk mengoptimalkan hasil tanpa membuangnya dalam proses.    

10.     Memantau kesehatan ternak, termasuk tanda-tanda vital, tingkat aktivitas harian, dan asupan makanan, memastikan kesehatan mereka sebagai salah satu aspek AI dan pembelajaran mesin yang tumbuh paling cepat di bidang pertanian. Memahami bagaimana setiap jenis ternak bereaksi terhadap diet dan kondisi asrama sangat berharga dalam memahami bagaimana mereka dapat diperlakukan dengan baik untuk jangka panjang. Menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk memahami apa yang membuat sapi setiap hari puas dan bahagia, menghasilkan lebih banyak susu sangatlah penting. Bagi banyak peternakan yang bergantung pada sapi dan hewan ternak, area ini membuka wawasan baru tentang bagaimana peternakan bisa lebih menguntungkan.