Pertanian tradisional melibatkan berbagai proses manual. Penerapan model AI dapat memberikan banyak keuntungan dalam hal ini. Dengan melengkapi teknologi yang sudah diadopsi, sistem pertanian cerdas dapat memfasilitasi banyak tugas. Berikut beberapa contoh penerapan kecerdasan buatan atau AI di bidang pertanian.
Mengoptimalkan sistem irigasi otomatis
Algoritme AI memungkinkan pengelolaan tanaman secara mandiri. Ketika dikombinasikan dengan sensor IoT (Internet of Things) yang memantau tingkat kelembapan tanah dan kondisi cuaca, algoritme dapat memutuskan secara real-time berapa banyak air yang harus disediakan untuk tanaman. Sistem irigasi tanaman otonom dirancang untuk menghemat air sekaligus mempromosikan praktik pertanian berkelanjutan.
Mendeteksi kebocoran atau kerusakan pada sistem irigasi
AI berperan penting dalam mendeteksi kebocoran pada sistem irigasi. Dengan menganalisis data, algoritma dapat mengidentifikasi pola dan anomali yang mengindikasikan potensi kebocoran. Model pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mengenali tanda-tanda kebocoran tertentu, seperti perubahan aliran atau tekanan air. Pemantauan dan analisis waktu nyata memungkinkan deteksi dini, mencegah pemborosan air dan potensi kerusakan tanaman.
AI juga menggabungkan data cuaca dan kebutuhan air tanaman untuk mengidentifikasi area dengan penggunaan air berlebihan. Dengan mengotomatiskan deteksi kebocoran dan memberikan peringatan, teknologi AI meningkatkan efisiensi air dan membantu petani menghemat sumber daya.
Pemantauan tanaman dan tanah
Kombinasi unsur hara yang salah dalam tanah dapat berdampak serius pada kesehatan dan pertumbuhan tanaman. Mengidentifikasi unsur hara ini dan menentukan pengaruhnya terhadap hasil panen dengan AI memungkinkan petani dengan mudah melakukan penyesuaian yang diperlukan.
Meskipun akurasi pengamatan manusia terbatas, model visi komputer dapat memantau kondisi tanah untuk mengumpulkan data yang akurat. Data ilmu tanaman ini kemudian digunakan untuk menentukan kesehatan tanaman, memprediksi hasil panen, dan menandai masalah tertentu.
Dalam praktiknya, AI telah mampu melacak secara akurat tahapan pertumbuhan gandum dan kematangan tomat dengan tingkat kecepatan dan akurasi yang tidak dapat ditandingi oleh manusia.
Mendeteksi penyakit dan hama
Selain mendeteksi kualitas tanah dan pertumbuhan tanaman, computer vision juga dapat mendeteksi keberadaan hama atau penyakit. Ini bekerja dengan menggunakan AI untuk memindai gambar untuk menemukan jamur, busuk, serangga, atau ancaman lain terhadap kesehatan tanaman. Dikombinasikan dengan sistem peringatan, hal ini membantu petani untuk bertindak cepat dalam membasmi hama atau mengisolasi tanaman untuk mencegah penyebaran penyakit.
AI telah digunakan untuk mendeteksi busuk hitam apel dengan akurasi lebih dari 90%. Ia juga dapat mengidentifikasi serangga seperti lalat, lebah, ngengat, dll., dengan tingkat akurasi yang sama. Namun, para peneliti terlebih dahulu perlu mengumpulkan gambar serangga ini untuk mendapatkan ukuran kumpulan data pelatihan yang diperlukan untuk melatih algoritme.
Memantau kesehatan ternak
Tampaknya lebih mudah untuk mendeteksi masalah kesehatan pada hewan ternak dibandingkan pada tanaman, namun pada kenyataannya, hal ini sangat menantang. Untungnya, AI dapat membantu dalam hal ini. Misalnya, sebuah perusahaan bernama CattleEye telah mengembangkan solusi yang menggunakan drone, kamera, dan computer vision untuk memantau kesehatan ternak dari jarak jauh. Ini mendeteksi perilaku sapi yang tidak lazim dan mengidentifikasi aktivitas seperti melahirkan.
Aplikasi pestisida yang cerdas
Saat ini, para petani sudah menyadari bahwa penggunaan pestisida sudah siap untuk dilakukan secara optimal. Sayangnya, proses aplikasi manual dan otomatis memiliki keterbatasan. Penggunaan pestisida secara manual akan meningkatkan presisi dalam menargetkan area tertentu, meskipun hal ini mungkin membutuhkan waktu yang lama dan sulit. Penyemprotan pestisida otomatis lebih cepat dan tidak memerlukan banyak tenaga kerja, namun seringkali kurang akurat sehingga menyebabkan pencemaran lingkungan.
Drone bertenaga AI memberikan keuntungan terbaik dari setiap pendekatan sekaligus menghindari kelemahannya. Drone menggunakan visi komputer untuk menentukan jumlah pestisida yang akan disemprotkan di setiap area. Saat masih dalam tahap awal, teknologi ini dengan cepat menjadi lebih tepat.
Penyiangan dan pemanenan otomatis
Mirip dengan bagaimana visi komputer dapat mendeteksi hama dan penyakit, visi ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi gulma dan spesies tanaman invasif. Jika digabungkan dengan pembelajaran mesin, visi komputer menganalisis ukuran, bentuk, dan warna daun untuk membedakan gulma dari tanaman.
Solusi tersebut dapat digunakan untuk memprogram robot yang menjalankan tugas otomatisasi proses robotik seperti penyiangan otomatis. Faktanya, robot semacam itu sudah digunakan secara efektif. Ketika teknologi ini semakin mudah diakses, penyiangan dan pemanenan tanaman dapat sepenuhnya dilakukan oleh bot pintar.
Menyortir hasil panen
AI tidak hanya berguna untuk mengidentifikasi potensi masalah pada tanaman saat tanaman sedang tumbuh. Hal ini juga mempunyai peran setelah hasil panen dipanen. Sebagian besar proses penyortiran biasanya dilakukan secara manual, namun AI dapat menyortir produk dengan lebih akurat.
Computer vision dapat mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman yang dipanen. Terlebih lagi, ia dapat menilai produk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warnanya. Hal ini memungkinkan petani dengan cepat memisahkan produk ke dalam beberapa kategori – misalnya, untuk dijual ke pelanggan yang berbeda dengan harga yang berbeda. Sebagai perbandingan, metode penyortiran manual tradisional membutuhkan banyak tenaga kerja.
