Bagaimana AI Menyelesaikan Masalah Efisiensi Air Di Sektor Pertanian

0

Penggunaan air yang optimal melalui sistem  irigasi selalu dikaitkan dengan evolusi pertanian dan keberhasilan pertanian.

Tetapi secara efisien mengelola sumber daya air alam bersama dengan analisis biaya-manfaat standar untuk biaya teknologi dan infrastrukturnya adalah tindakan yang rumit.

Pentingnya mengurangi konsumsi air adalah yang terpenting, terutama karena pertanian diperkirakan menyumbang lebih dari 70% penggunaan air secara global.

Dengan meningkatnya kebutuhan pangan, penggunaan air diperkirakan meningkat 15% untuk memenuhi permintaan ini.

Revolusi AI di Sektor Pertanian

Perusahaan teknologi bersama dengan para petani  telah menjawab tantangan untuk memecahkan masalah kompleks ini melalui metode pertanian presisi (Precision Agriculture)  dan tool visibilitas.

Salah satu bidang teknologi yang membuat langkah maju untuk meningkatkan efisiensi air di lapangan maupun di rumah kaca adalah kecerdasan buatan (AI).

Teknologi, perangkat, dan platform yang berkembang memungkinkan kita untuk mengumpulkan dan memanfaatkan jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya dari berbagai sumber.

Misalnya saja seperti pola curah hujan historis, citra udara, catatan hasil, sensor di lapangan, dan masih banyak lagi.

Sebagai imbalannya, data agregat dapat diproses dan digabungkan bersama data perkiraan (dari permintaan pasar hingga cuaca) untuk membantu kita membuat keputusan cerdas berdasarkan prediksi paling akurat yang pernah kita akses sebelumya.

Membuat Jadwal Dan Distribusi Sistem Irigasi Yang Optimal

Mengidentifikasi area yang kelebihan air atau terendam air adalah kuncinya. Tugas sehari-hari yang mungkin sulit dinilai oleh petani atau ahli agronomi mana pun adalah menentukan jumlah air yang tepat untuk mendapatkan hasil dan kualitas yang optimal.

Tergantung pada jenis tanamannya, penyiraman yang berlebihan juga membawa risiko. Misalnya, tanaman kapas yang terlalu banyak irigasi akan menyebabkan pertumbuhan lebih banyak daun, daripada bunga kapas yang merupakan nilai utama tanaman tersebut.

Para petani bertujuan untuk menciptakan jadwal irigasi yang optimal untuk tanaman mereka yang akan mengoptimalkan hasil dan kualitas, sambil menjaga biaya tetap terkendali.

Evapotranspirasi telah menjadi metrik kunci untuk menciptakan sistem irigasi yang disesuaikan dengan kebutuhan tanaman.

Ia mewakili jumlah penguapan dari permukaan tanah ditambah transpirasi dari tumbuhan. Citra satelit modern dan prediksi cuaca membantu petani meningkatkan penilaian evapotranspirasi.

Namun, terobosan dalam teknologi sensor internet of things (IoT) membantu menginformasikan keputusan irigasi yang jauh lebih tepat dengan mengukur perilaku tanaman daripada (atau sebagai tambahan) pada tanah dan cuaca.

Mesin AI yang kuat mampu memproses dan menganalisis umpan data dari citra satelit, pesawat, atau drone.

Pembelajaran mesin (machine learning), dan khususnya algoritme pembelajaran mendalam (deep learning), dapat membantu kita menafsirkan data dari gambar dan mengidentifikasi pola yang menyoroti masalah irigasi (serta masalah lain seperti hama).

Jika citra digabungkan dengan sensor berbasis tanaman dan tanah, data dapat memberi kami pembacaan yang sangat akurat tentang kebutuhan irigasi secara real time – serta mengingatkan kita tentang potensi masalah yang mungkin timbul.

Sumber : https://www.weforum.org/agenda/2021/01/ai-agriculture-water-irrigation-farming/

Share.

About Author

Techfor Id

Leave A Reply