ניו-טק מגזין | מרץ 2024 | המהדורה הדיגיטלית

להשפיע על סביבת הגידול שלהם עצמם. זה גם מפחית את כמות העבודה הנדרשת וגם מייצר תוצאות עקביות יותר. בעשור האחרון, חברות בינה מלאכותית צעירות נכנסו לענף החקלאות עם מוצרים ממוקדי חקלאות מדייקת שמטרתם לסייע לחקלאים למקסם את ניצול המשאבים הזמינים להם באמצעות מתן המלצות מדויקות לזריעה, השקיה ודישון. אחרים מתמקדים בניטור בריאות הצמח, ניהול משולב של מזיקים, זיהוי עשבים שוטים ואפילו אופטימיזציה של שרשרת האספקה. בתחילת כניסתן של חברות אלה לענף, חוסר מומחיות פנימית בפרקטיקות חקלאיות ושימוש בשיטות בוסריות ומפותחות של איסוף, אימות וניתוח נתונים הובילו לסקפטיות כלפי הבינה המלאכותית, בשל הכישלון המוקדם שלה לספק תוצאות חד משמעיות בצורה עקבית. תיוג מוצר תוכנה בתווית בינה מלאכותית היה לעתים קרובות יותר טריק שיווקי מאשר תיאור מציאותי, ובמקרים רבים תוכנות בינה מלאכותית לא הוכיחו את עצמן בשימושים בחקלאות, מה שהגביר את החשש מהן והאט את קצב האימוץ. עם זאת, עם הבשלתו של תחום מדעי

. Croptimus™ in action (you can see our cameras attached to the posts) תמונה: « taken by Fermata at a greenhouse client in Guatemala קרדיט:

משלה, שבו צמחים נגועים או מודבקים באופן יזום במחלה או מזיק ומתבצע עליהם מעקב לאורך זמן. גישה זו מספקת נתונים עקביים ואיכותיים המהווים בסיס מוצק לאלגוריתמי הזיהוי. מכיוון שכל סביבת גידול בה הם פועלים שונה, המודלים ממשיכים להתאמן ולהשתפר כל הזמן בתפקוד בתנאים שונים. החברה גייסה גם צוות גדול של תייגני נתונים פנימיים שעוברים הכשרה מקיפה כדי להבטיח שהסימנים הקטנים ביותר והראשונים של מזיקים או מחלות - כולל הנזק שהם עושים מתחת לעלים - מזוהים ומקוטלגים כראוי על ידי . איתור ™ Croptimus מוקדם זה יכול לחסוך 50% לחקלאים עד 25% באובדן יבול ו- 30% בעבודת תצפית, בתשומות חקלאיות. לכן, בעוד שאימוץ טכנולוגיות חדשניות בחקלאות החל בצורה קצת מקרטעת, כעת כאשר הן נפוצות ומקובלות יותר, עם הצלחה מוכחת במספר רב של תרחישי גידול, אנו יכולים לצפות לעתיד מזהיר הן עבור חקלאים והן עבור יזמי טכנולוגיה המחפשים את מזלם בשוק חיוני זה.

לגבי המיקום המדויק שלהם, מאפשרת למגדלים ליישם ™ Croptimus פלטפורמת אפליקציה נקודתית של תכשירים וחומרי ריסוס במקום לבצע ריסוס כולל על שטחי גידול שלמים. אסטרטגיית צמצום ממוקדת זו לא רק חוסכת במשאבי גידול יקרים כמו חרקים מועילים וקוטלי חרקים, אלא גם

הנתונים, חקלאים החלו להיחשף ליכולותיהם המרשימות של מוצרי בינה מלאכותית גנרטיבית ChatGPT כמו , Midjourney ו - והשוק החל לבחון מחדש את מה שיש להציע. AI לתחום ה חברה אחת כזו שכעת זוכה להצלחה בתחום , Fermata היא חברת מדעי נתונים המתמקדת בזיהוי

בעשור האחרון, חברות בינה מלאכותית צעירות נכנסו לענף החקלאות עם

מוצרים ממוקדי חקלאות מדייקת שמטרתם לסייע לחקלאים למקסם את ניצול המשאבים הזמינים להם באמצעות מתן המלצות מדויקות לזריעה, השקיה ודישון. אחרים מתמקדים בניטור בריאות הצמח, ניהול משולב של מזיקים, זיהוי עשבים שוטים ואפילו אופטימיזציה של שרשרת האספקה

עוזרת לחקלאים לפעול בצורה בת קיימא יותר - יתרון לסביבה ולחשבון הבנק גם יחד. בין הבעיות העיקריות שעכבו את הצלחתם של המתחרים המוקדמים בתחום זה היו גישה לנתונים איכותיים לאימון מודלים של , וחוסר בתייגני נתונים בעלי machine learning מומחיות בתחום - שבדרך כלל נשכרו במיקור חוץ - לאימות ותיקון הפלט של האלגוריתמים התמודדה עם בעיות אלו על Fermata שלהם. ידי הקמת מתקן מחקר סטרילי ופורץ דרך

מוקדם של מזיקים ומחלות באמצעות ראייה , שנוסדה על ידי Fermata ממוחשבת. חברת Forbes ד״ר ולריה קוגן, חברה ברשימת , שואפת להתמודד עם בעיות 30 Under 30 של עלויות כוח אדם ורווחיות נמוכה על ידי צמצום הצורך בתצפית אנושית על יבולים, הפחתה דרסטית באובדן יבול ושיפור איכות וכמות התוצרת. נוסף על כך, על ידי זיהוי מזיקים ומחלות בשלבים המוקדמים ביותר והתראה לחקלאים

45 l New-Tech Magazine