Im Allgemeinen ist es anstrengend, k?rperlich anspruchsvoller Arbeit - nicht genau etwas, das Menschen leicht oder angenehm empfinden.

Wenn es um die Marktskala geht, wird die weltweite Unkrautindustrie auf rund 42 Milliarden US -Dollar gesch?tzt, die auf dem breiteren Markt für landwirtschaftliche Ger?te im Wert von 193 Milliarden US -Dollar eingebettet sind.

Dies gibt ein klares Gefühl dafür, wie bedeutend diese Nische in der modernen Landwirtschaft ist - aber was noch überzeugender ist, sind die technologischen Ver?nderungen, die nun die alte Aufgabe der Unterscheidung von Unkraut von Ernten ver?ndern, ein Job, der einmal durch endlose Stunden des Biegens und Ziehens einzelner Pflanzen aus dem Boden geleistet wurde.

Die Nachteile von Herbiziden

über Jahrzehnte verlagerte sich die Landwirtschaft von manuellem Unkraut zugunsten chemischer L?sungen - insbesondere der weit verbreiteten Verwendung von Herbiziden. Heute beschr?nkt sich das Handwarken haupts?chlich auf kleine oder Spezialbetriebe, w?hrend eine gro? angelegte industrielle Landwirtschaft stark auf das Sprühen von Herbiziden in Decken auf weiten Feldern angewiesen ist.

Dieser Ansatz hat jedoch ernsthafte, gut dokumentierte Folgen. Glyphosat, eines der am h?ufigsten verwendeten Herbizide, wurde mit Krebs in Verbindung gebracht und l?st wichtige Kontroversen und rechtliche Schlachten aus. Andere Herbizide bilden ihre eigenen Umwelt- und Gesundheitsrisiken.

Darüber hinaus entwickeln sich viele Unkrautspezies jetzt als Widerstand und machen traditionelle Herbizide weniger effektiv oder sogar nutzlos. Ein Blick auf die globalen Agrarpolitik, Unternehmenspraktiken und wissenschaftliche Forschungsergebnisse zeigen eine wachsende Krise - eine, in der alte L?sungen versagen und neue Herausforderungen entstehen.

Eine vielversprechende Alternative: Roboterkramer

Dank der jüngsten Durchbrüche in künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken ist eine m?chtige neue Alternative entsteht - und die schnelle Dynamik zu gewinnen.

In den letzten Jahrzehnten haben Fortschritte in der Computer Vision, insbesondere durch neurale Netzwerke, Maschinen die M?glichkeit gegeben, "zu sehen". Die heutigen KI-Systeme gehen noch weiter und verwenden intelligente Agenten, um visuelle Daten im Kontext zu interpretieren und Echtzeitentscheidungen zu treffen-eine F?higkeit, die perfekt zum Identifizieren und Entfernen von Unkr?utern geeignet ist, ohne Ernte zu schaden.

Ich bin kürzlich auf ein überzeugendes Beispiel in der realen Welt durch Aigen gesto?en, ein Unternehmen, das von Kenny Lee, einem Manager mit einem MBA von MIT/Sloan und zwei Jahrzehnten technischer Erfahrung, mitbegründet wurde.

Lee arbeitete mit Rich Wurden, einem ehemaligen Tesla -Ingenieur, und anderen Experten zusammen und startete eine Robotik -Initiative, in der vollst?ndig autonome Maschinen in wichtigen landwirtschaftlichen Regionen wie dem Red River Valley und Central California eingesetzt wurden. Diese Roboter laufen auf solarbetriebener Kanten-KI und arbeiten effizient und nachhaltig mit einem minimalen CO2-Fu?abdruck.

In North Dakota hat Aigen eine Partnerschaft mit Grand Farm geschaltet, einem technologiebetriebenen landwirtschaftlichen Innovationsnetzwerk. Das Unternehmen hat an den Feldversuchen von Grand Farm an einem 590 Hektar gro?en Innovationscampus westlich von Fargo teilgenommen. Diese Zusammenarbeit erstreckt sich über die Felder hinaus-Grand Farm hat Aigene geholfen, sich mit Forschern der North Dakota State University zu verbinden und auf staatlich finanzierte Unterstützungsprogramme zuzugreifen, was die Reise vom Konzept bis zur realen Wirkung beschleunigt.

"Stellen Sie sich einen Mars -Rover vor, aber für die Erde", sagte Lee und beschrieb, wie diese Roboter teure und potenziell gef?hrliche Herbizidanwendungen ersetzen.

Derzeit sind 50 dieser autonomen Einheiten aktiv j?ten Ackerland-ein Projekt Lee beschreibt als ?gro?e Gelegenheit, KI-angetriebene Daten in umsetzbare landwirtschaftliche L?sungen zu verwandeln“.

Er betonte jedoch, dass das Sammeln von Daten nicht ausreicht.

"Daten selbst hilft den Landwirten nicht", bemerkte er.

Im Gegensatz zu generischen Roboter -Pilzen, die den Boden wahllos st?ren, sind diese Maschinen so ausgelegt, dass sie die Pr?zision von menschlichem Unkraut replizieren, nur auf unerwünschte Pflanzen abzielen und die Pflanzen intakt lassen.

Lee hob den immensen Wert hervor, sich von veralteten chemischen Methoden zu entfernen.

"Herbizide sind ein massives Problem für Landwirte weltweit", sagte er.

Innerhalb der Technologie

Lee erkl?rte, dass die Roboter mit einem ?echten Solar“ -Modell arbeiten und Echtzeit-Solarenergie mit Batterie-Backups nutzten. Bemerkenswerterweise l?uft das System auf nur 6 Watt Strom, ein unglaublich geringer Energiebedarf.

Ein Schlüsselfaktor, der diese Effizienz erm?glicht, ist die Quantisierung-eine Technik, bei der AI-Modelle mit niedrigerem Bit verwendet werden, um gro?e Sprachmodelle und andere komplexe Algorithmen direkt auf Kantenger?ten auszuführen, ohne sich auf Cloud-Computing zu verlassen.

Das Onboard -Solararray erzeugt zus?tzliche 200 Watt - immer noch eine bescheidene Menge, aber für den kontinuierlichen Betrieb ausreichend.

Als wir beobachteten, dass die Maschinen Navigationsreihen navigierten, teilte Lee mit, wie die Landwirte diese Technologie zunehmend übernehmen und sowohl die Kosteneinsparungen als auch die M?glichkeit erkennen, sich als Führungskr?fte in der nachhaltigen Landwirtschaft zu positionieren.

Es ist leicht, sich eine Zukunft vorzustellen, in der autonome Unkrautroboter anstelle chemischer Sprühger?te weltweit ein h?ufiger Anblick in Ackerland werden. Es war inspirierend, diese Maschinen in Aktion zu sehen - ein Blick in eine intelligentere, sauberere ?ra der Landwirtschaft.

Ebenso aufregend sind die gesundheitlichen und ?kologischen Vorteile, die diese Verschiebung mit sich bringt-gesündere ?kosysteme, sicherere Nahrungsmittelsysteme und ein erheblicher Schritt in Richtung einer chemischfreien landwirtschaftlichen Zukunft.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNeue Roboter -Unkrautstoffe kommen uns in den Weg. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!