Cathetan editor: The Konferensi VISI 2022 bakal fitur eksplorasi ditambahi ngendi inovasi kanthi cepet nyopir owah-owahan, kalebu tren ing dhuwur-nilai crops beluk, sustainability lan program sequestration karbon, lan teknologi dhuwur kontrol sistem produksi lingkungan. Salah sawijining topik sing muncul ing agenda yaiku data visual. Ing ngisor iki minangka tampilan jero babagan sensor visual lan visi komputer sing penting kanggo mbantu kabeh industri nyukupi panjaluk panganan saka populasi global sing saya akeh.
Sesanti komputer wis ngalami boom nyata. Wawasan sing diklumpukake liwat data saka drone, satelit, lan pesawat ngumpulake data saka langit. Sensor sing dipasang ing piranti bisa ngukur owah-owahan karakteristik tanduran utawa paramèter lemah kanthi sensing pantulan optik. Sensor LiDAR saiki bisa ngukur struktur tanduran ing 3D.
Ngluwihi ngewangi agronomis kanthi data, visi komputer uga dadi inti kanggo ngaktifake mesin otonom ing lapangan, mbantu mesin nanggepi kahanan ing lapangan utawa malah ndeteksi alangan. Teknologi malah ngidini kita nanggepi lokasi hiper-akurat data saka citra satelit, sing bisa nggawa rinci tingkat centimeter. Kanthi kabeh teknologi iki ing pembuangan kita, apa eyeballs manungsa malah dibutuhake?
Sawise kamera, sensor, lan satelit iki disebarake kanthi skala ing lapangan lan omah kaca, bakal nyedhiyakake jangkoan pengawasan 100% saben jam. Yen kedadeyan kasebut, agronomi sing adoh lan tetanèn sing adoh banget bisa dadi kasunyatan. Amarga mesin lan robot otonom njupuk akeh peran, kabutuhan tenaga kerja sing akeh bisa uga ora dibutuhake maneh. Nalika saiki umume woh-wohan lan sayuran dipetik lan dikemas kanthi tangan, laporan saka S&P Global ramalan yen ing taun 2025, sistem persepsi lan algoritma pamilihan bakal ngaktifake aspek panen otonom ing pertanian lingkungan sing dikontrol (CEA).
Boom ing visi komputer iki ora mung relevan ing tetanèn. Nyatane, minangka lapangan sing paling diwasa ing AI modern, iki nyebar ing saben sektor ekonomi. Kesempatan sing ngotomatisasi kemampuan visual nggawa kesempatan pasar tanpa wates ing saben sektor. Minangka manungsa, sesanti minangka pangertèn sing paling berkembang - sing paling kita gunakake kanggo ngerteni donya ing saubengé. Profesor Optik Kedokteran David Williams Nerangake "Luwih saka 50 persen korteks, permukaan otak, dikhususake kanggo ngolah informasi visual."
Ora kebeneran yen bagean otak manungsa sing tanggung jawab kanggo analisis informasi visual sing paling gedhe saka indera liyane. Jaringan syaraf tiruan minangka bagean penting saka pembelajaran mesin lan tulang punggung teknologi visual modern. Ing tembung Profesor Williams, "Ngerteni cara kerja visi bisa dadi kunci kanggo ngerti cara otak kanthi sakabehe."
Teknologi visual wis nyengkuyung pangembangan panganan lan pertanian sing bakal ngganti cara tuwuh, pabrik, transportasi, lan konsumsi panganan. Sesanti komputer bisa uga dadi lapangan sing paling maju kanthi teknologi nalika nerangake AI. Kasugihan data visual sing durung ana sadurunge iki bisa dimanfaatake lan diproses liwat pembelajaran mesin lan banjur diwenehake maneh menyang petani panganan utawa mesin otonom kayata pivot irigasi. Sanajan sawise panen, visi komputer nyedhiyakake teknologi sing wis digunakake kanggo tugas-tugas penting kayata proses ngurutake lan grading woh lan sayuran, tugas sing nalika ditindakake dening manungsa ora konsisten, butuh wektu, variabel, lan larang.
Dampak teknologi iki gedhe banget. Sensor visual lan visi komputer bakal dadi penting kanggo mbantu kabeh industri nyukupi panjaluk panganan saka populasi global sing saya tambah akeh. Data Bank Dunia nuduhake manawa ing taun 2025, mayoritas sektor panganan lan pertanian bakal kena pengaruh banget amarga nggunakake teknologi visual, kayata pangenalan gambar, kamera, robotika, lan liya-liyane. Ora nggumunake yen visi komputer lan teknologi AI ana ing jantung sing anyar gelombang startups teknologi njanjeni ing pirang-pirang vertikal kalebu ritel, konstruksi, asuransi, keamanan, lan pertanian.
Ngapikake Proses Ana minangka Titik Wiwitan kanggo Miwiti Revolusi
Ana akeh teknologi visual sing kasedhiya kanggo petani panganan. Iki kalebu piranti utawa alat sing njupuk, nganalisa, nyaring, nampilake, utawa nyebarake data visual. Sistem kasebut dirancang kanggo nggunakake visi komputer, pembelajaran mesin, utawa intelijen buatan kanggo ngerteni kabeh data visual, lan menehi wawasan sing bisa ditindakake utawa tumindak kanthi otonom.
A anyar laporan saka LDV Capital ing Visual Technologies nyoroti sawetara tren utama sing bakal ditindakake ing mangsa ngarep sing bakal diwiwiti saka adopsi teknologi visual ing antarane petani panganan sajrone limang taun sabanjure. Wangsulan: Bab ingkang paling menarik babagan iki, iku padha biasane nandheske dandan lan Adoption saka teknologi ana. Ora bakal dadi revolusi nanging evolusi progresif amarga teknologi visual dadi arus utama. Contone, laporan kasebut nuduhake algoritma pembelajaran mesin sing nggunakake gambar drone, pesawat, lan satelit kanthi resolusi sing luwih dhuwur lan jangkauan spektral sing luwih gedhe, sing ndadekake agronomi jarak jauh. Uga, nalika kecepatan pangolahan mundhak, sensing sing dipasang ing peralatan bakal ngaktifake keputusan tingkat tanduran kayata nyemprotake gulma kanthi presisi lan penempatan wiji.
Apa Saben Proses Ana Bisa Otomatis lan Ngatur Jarak Jauh?
Kanthi akeh "mripat" ngawasi lan ngevaluasi tanduran 24/7, lan teknologi visual sing nutupi kabeh lapangan utawa griya ijo, apa pertanian lan agronomi bisa dikelola kanthi adoh ing mangsa ngarep? Saka pengalaman karo para pelanggan, aku ngerti manawa akeh petani panganan kudu nggawe lelungan luwih sithik menyang lapangan amarga wawasan utawa gambar sing dijupuk mesin lan dikirim menyang dheweke. Kajaba iku, kemampuan kanggo ngatasi masalah kayata hama luwih ditargetake lan tepat. Tinimbang nindakake pemeriksaan rutin, piranti kasebut bisa ngawasi 100% panenane, 100% wektu.
Nalika visi komputer minangka terobosan utama sing bakal nemtokake cara kanggo tuwuh lan ngolah panganan, nanging ora pungkasan. Teknologi pelengkap liyane dibutuhake supaya kita bisa ndeleng ing sangisore godhong lan ing ngisor lemah, sing penting banget kanggo entuk gambaran lengkap. Contone, ngawasi lan nganalisa microbiome liwat sensor khusus sing ngukur kelimpahan, keragaman, lan kolonisasi mikroorganisme ing organ tanduran ndhuwur lan ngisor.
Nglumpukake, nggabungake, lan ngerteni kabeh data iki bakal dadi tantangan utama kanggo nggunakake kekuwatan tumpukan teknologi sing tuwuh sing bakal diandelake para petani panganan. Para petani panganan mesthi ngandelake atusan sinyal saka lapangan, nanging alat lan platform sing berkembang iki tegese dheweke kudu ngatur wawasan saka sumber sing akeh. Tujuan utama yaiku nggawe sistem terpadu sing nggawa gambar lengkap lan jelas sing dibutuhake kanggo ngaktifake keputusan agronomi tingkat dhuwur sing luwih apik.