Veel kleine boeren kunnen het zich niet veroorloven - of weten niet hoe - om algoritmes in hun processen te integreren. In de VS vormen kleine familiebedrijven met minder dan $350,000 aan inkomsten vóór uitgaven 88,1% van alle boerderijen. Het spreekt voor zich dat ze niet de middelen hebben om AI te gebruiken.
De meeste kleine en middelgrote boeren hebben midsize AI nodig vanwege de complexe analyses die nodig zijn voor gewas-, vee- en apparatuurbeheer. Ze moeten verwachten tussen de $ 100,000 en $ 9 miljoen uit te geven om het te trainen, testen en integreren. AI-engineers alleen al kunnen honderdduizenden dollars per jaar kosten.
Omdat de meeste familiebedrijven zich AI niet kunnen veroorloven, stappen velen over op drones om het toegankelijker te maken. De initiële kosten van een drone met dezelfde mogelijkheden als een middelgrote tractor bedragen ongeveer $ 150,000 - andere modellen kunnen zelfs nog minder kosten. Deze onbemande luchtvaartuigen kunnen boeren helpen profiteren van een van de meest veelbelovende technologische ontwikkelingen van deze eeuw.
Hier zijn vijf manieren waarop drones AI toegankelijker maken voor kleine en middelgrote boeren:
1. Realtime gegevensverzameling
Wanneer ze zijn uitgerust met sensoren, camera's met hoge resolutie en beeldtechnologie, leveren drones een constante datafeed voor algoritmen om in realtime te analyseren. Zonder deze technologie zouden boeren een andere - waarschijnlijk ingewikkeldere - manier moeten vinden om informatie over te dragen.
Omdat de resulterende analyse in realtime plaatsvindt, is er vrijwel geen vertraging tussen het verzamelen van gegevens en het genereren van inzicht. Bijvoorbeeld, waar een handmatige enquête tot 48 uur kan duren, kan een drone binnen enkele minuten klaar zijn. Deze snelheid is cruciaal tijdens het plant- en oogstseizoen.
2. Makkelijk te gebruiken
Het ontwikkelen en onderhouden van een model kan complex zijn. Meestal hebben de meeste kleine bedrijven zonder een AI-engineer niet de expertise om die taken zelf uit te voeren. Een integratie vereenvoudigt de zaken echter: een drone met ingebouwde AI is ontworpen rond gebruiksgemak, zodat boeren zich niet al te veel zorgen hoeven te maken over de technische kant van de zaak.
3. Ingebouwde accessoires
Drones hebben camera's om beelden van een afstand vast te leggen, sensoren voor monitoring en sproeiersystemen voor het spuiten van meststoffen of pesticiden. Boeren kunnen extra accessoires toevoegen. Ze kunnen bijvoorbeeld thermische beeldvorming gebruiken om de spanning van het bodemvocht te meten of roofdieren in de buurt te detecteren.
Deze accessoires maken AI toegankelijker omdat ze meer data voor analyse leveren. Omdat gestreste planten bijvoorbeeld geen blauw en rood licht kunnen absorberen vanwege het verlies van chlorofylpigment, kunnen nabij-infraroodlichtcamera's algoritmes helpen bij het identificeren van gewasziekten.
4. Datagestuurde inzichten
Drones verbeteren de nauwkeurigheid van AI-analyses. Omdat de meeste bedreigingen voor gewassen en vee zichtbaar zijn, kan een basismodel voldoende informatie bieden om datagestuurde inzichten te verbeteren. Of boeren nu de hulp van hun algoritme nodig hebben om te zaaien, te irrigeren of vee te tellen, ze hebben slechts één drone nodig.
5. Kosteneffectieve adoptie
Boeren zullen minder uitgeven aan een drone met algoritmen dan aan AI-ontwikkeling. Ze zullen ook extra besparingen zien vanwege de voordelen die camera's en sensoren met een hoge resolutie bieden. In feite leidt het gebruik van drones alleen al tot een rendement op investering van $2-$12 per acre, afhankelijk van het gewas.
Wanneer boeren drones gebruiken om hun AI te versterken, zien ze vaak aanzienlijke opbrengsten die de investeringskosten goedmaken. Deze technologie kan hun opbrengsten verhogen en hen tijd besparen, terwijl de behoefte aan handmatige arbeid en onderhoud van apparatuur wordt geminimaliseerd.
