В 2023 году цифровые технологии захватывают даже, казалось бы, самые консервативные отрасли, такие как сельское хозяйство. Как показало исследование, сейчас эта сфера пассивнее остальных использует новейшие технологии. Однако это лишь говорит о том, что создавать свой цифровой продукт в области сельского хозяйства — перспективная идея.
Содержание
- Что такое искусственный интеллект
- Какие задачи может решать искусственный интеллект в сельском хозяйстве
- Ключевые технологии искусственного интеллекта для сельского хозяйства
- Кейсы успешной реализации искусственного интеллекта в сельском хозяйстве: примеры применения и достигнутые результаты
- Что включает процесс разработки приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства
- Стоимость разработки приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства: факторы, влияющие на цену проекта
Что такое искусственный интеллект
В широком смысле, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) — это процесс, который имитирует деятельность человеческого сознания. Он используется в программах, приложениях и различных технических системах, чтобы расширить их возможности.
Системы с ИИ могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находить в них закономерности.
Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.
Хотите заказать разработку сельскохозяйственного приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам.
Какие задачи может решать искусственный интеллект в сельском хозяйстве
![Искусственный интеллект в сельском хозяйстве Искусственный интеллект в сельском хозяйстве](https://livetyping.com/assets/images/blog/argo-ii-app_02.png)
Анализ почвы
Спутниковые системы позволяют создавать электронные карты полей. С их помощью фермеры могут отслеживать состояние почвы, плодородие, экологическую обстановку, рост сельскохозяйственных культур. Этими системами можно управлять с помощью мобильного приложения, что очень удобно и дает оперативный доступ к данным.
Обработка поля
Когда фермер работает с неоднородными полями, он разделяет их на участки. Чаще всего — с помощью индекса NDVI, который показывает, насколько растения в выбранной локации зеленые. С его помощью можно разработать карты для точной обработки участков поля (подкормка, обработка, защита растений). Это позволяет сэкономить ресурсы на удобрениях и топливе для техники. Также применяется интеллектуальное орошение, опрыскивание от сорняков и определение оптимального времени для посевов.
Прогнозирование заболеваемости и появления вредителей
Искусственный интеллект может прогнозировать появление болезней и вредителей на полях. Для этого фермеры используют различные датчики, камеры и дроны с высоким разрешением, а если их нет, помогают метеоданные. Анализ этих данных может выявить заболевания на ранних стадиях или распознать вредителей до того, как они успеют распространиться по всему полю, и тем самым уберечь урожай.
Прогнозирование урожайности
ИИ упрощает оценку будущего урожая для сельскохозяйственных предприятий. Эта информация используется на протяжении всего сезона, чтобы не только составлять первоначальные планы, но и вносить корректировки при необходимости. Используя статистику прошлых лет и алгоритмы, можно построить карту, которая покажет, сколько урожая можно ожидать с каждого участка поля, учитывая все его характеристики. Эти данные можно использовать для будущих сезонов.
Оценка инвестиционной привлекательности
ИИ может помочь выявить несоответствия между юридическим статусом полей и их фактическим состоянием: когда по документам всё хорошо, а в реальности — поле непригодно для засеивания. Благодаря спутниковым снимкам и статистике последних лет, ИИ обнаруживает случаи, когда поля заросли сорняками, нарушился состав почвы или изменился климат.
Кроме того, алгоритмы машинного обучения анализируют состояние почвы и определяют степень ее истощения. Так можно понять, сколько денег нужно вложить в восстановление участка и насколько это будет выгодно. Такой анализ позволяет фермерам принимать решения об использовании земли, инвестировать в ее восстановление.
Кормление скота
ИИ поможет фермерам определять, сколько корма нужно каждому животному в зависимости от сезона. Используя данные о пищевых потребностях и физиологии животных, ИИ разработает рацион кормления и учтет потребности в питательных веществах.
Мониторинг здоровья животных
Системы мониторинга с использованием ИИ могут анализировать данные о поведении и физиологических показателях животных и выявлять признаки заболеваний. Это позволяет фермерам быстро реагировать на проблемы и предотвращать распространение болезней.
В результате вы можете ожидать от приложения с искусственным интеллектом в сельском хозяйстве повышение урожайности, сокращение издержек и помощь в оптимизации ресурсов.
Ключевые технологии искусственного интеллекта для сельского хозяйства
![технологии искусственного интеллекта для сельского хозяйства технологии искусственного интеллекта для сельского хозяйства](https://livetyping.com/assets/images/blog/argo-ii-app_03.png)
Машинное обучение
Эта технология позволяет компьютерным системам учиться на основе данных и опыта, чтобы делать прогнозы, классифицировать объекты и принимать решения. В сельском хозяйстве машинное обучение может использоваться для анализа данных о почве, растениях и климате, а также для создания моделей роста растений и прогнозирования урожая.
Компьютерное зрение
С помощью этого ИИ анализирует и интерпретирует визуальные данные: изображения и видео. В сельском хозяйстве компьютерное зрение может использоваться для определения состояния растений, обнаружения болезней и вредителей, а также для мониторинга урожая и подсчета голов в стаде.
Обработка естественного языка
Так компьютер понимает и обрабатывает человеческий язык. В сельском хозяйстве технология может быть использована для анализа данных из отчетов и исторических записей и для взаимодействия с фермерами через чат-боты или виртуальных помощников.
Анализ данных
Сбор, хранение и анализ больших объемов данных позволяют выявлять закономерности и тенденции, а также делать прогнозы. Может использоваться для определения оптимальных условий выращивания и планирования урожая.
Интернет вещей
Сети связанных датчиков и устройств предоставляют информацию о состоянии почвы, растений или погодных условиях. Эти данные могут быть обработаны алгоритмами ИИ для принятия различных решений.
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве даст вам такие преимущества, как повышение эффективности и улучшение принятия решений.
Кейсы успешной реализации искусственного интеллекта в сельском хозяйстве: примеры применения и достигнутые результаты
![Кейсы искусственного интеллекта в сельском хозяйстве Кейсы искусственного интеллекта в сельском хозяйстве](https://livetyping.com/assets/images/blog/argo-ii-app_04_230927_144515.png)
Применение роботизированной техники на базе ИИ
Российская компания Cognitive Pilot запустила систему автономного управления комбайнами, тракторами, опрыскивателями на основе ИИ. Cognitive Agro Pilot анализирует изображения с камер и при помощи нейросети, определяет типы и положения объектов по ходу движения, определяет маршрут движения техники и передает нужные команды для выполнения тех или иных действий. В России работают более 1000 умных комбайнов, а с весны 2023 года автопилоты используют на тракторах.
Интеллектуальная система поддержки принятия решений в растениеводстве
Программа «Агроаналитика» позволяет собирать и обрабатывать большие массивы данных с техники, дистанционного зондирования земли, почвы, урожая. Благодаря модели машинного обучения можно прогнозировать урожайность, рост и созревание растений, влияние подкормок на качество готовой продукции. Решение уже используют «Русская аграрная группа», ГК «Мираторг» и другие крупные компании.
Полезное использование беспилотников
Беспилотники с RGB-камерами на борту и программное решение «Ассистагро» позволяют быстро и точно оценивать состояние посевов и выявлять проблемные участки на полях. Дрон на автопилоте облетает все поле и делает снимки в указанных местах. Система с помощью ИИ анализирует оправленные с дрона снимки, определяет культурные, сорные растения и их фазы развития и рекомендует фермерам подходящие технологии защиты посевов.
Что включает процесс разработки приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства
Шаг 1. Анализ идеи
Перед созданием продукта нужно проанализировать рынок сельскохозяйственных приложений с ИИ, аудиторию и конкурентов. Вам необходимо понять, чем будет выделяться продукт на фоне других и какие проблемы пользователей он будет решать. Только после этого этапа можно приступать к дальнейшей работе.
Шаг 2. Поиск команды разработчиков
Как выбрать команду разработчиков искусственного интеллекта для сельского хозяйства?
Этот пункт не менее важный, чем предыдущий. Без квалифицированной команды вы не создадите качественный и конкурентоспособный продукт.
Есть два варианта развития событий: нанять разработчиков в штат или заказать разработку у аутсорсинговой компании.
Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.
Шаг 3. Поиск данных
Чтобы искусственный интеллект мог работать с пользой для вашего хозяйства, ему нужно на чем-то научиться. В систему нужно загрузить все данные об участке: статистику урожая прошлых лет, метеоданные, площадь участка, количество скота (если он есть) и многое другое.
Важно, чтобы данные были качественные и релевантные, иначе вы не сможете использовать их для обучения ИИ.
Шаг 4. Выберите платформу
Для начала отметим, что ИИ относится не к самому приложению, а к определенной базе данных или серверу. Это значит, что сначала вы создаете продукт, а затем используете его как инструмент взаимодействия технологии с пользователем.
Есть два варианта применения нейросетей в приложении. Первый — отправлять данные на сервер, запускать технологию ИИ и получать ответ обратно на устройство. Второй — запускать ИИ на самом гаджете.
В первом случае приложение не будет работать без подключения к сети, также вам придется содержать систему на своих или арендуемых серверах. Плюс этого способа — нет никаких ограничений в вычислительных возможностях. Если система работает прямо на смартфоне, вы ограничены возможностями этого девайса, а значит его возможностей может быть мало для выполнения нужной работы.
Мобильные приложения разрабатывают на платформы Android и iOS. Однако если нужно сэкономить бюджет, можете остановиться только на одной из них и выбрать ту, на которой у приложения меньше конкурентов. Этот вариант лучше использовать в крайнем случае, потому что рано или поздно вы закажете разработку приложения на вторую платформу. По нашему опыту, если начинать разработку на две платформы одновременно, то будет дешевле, чем создавать приложения на iOS и Android по очереди. Подробнее об этом рассказали в статье про мифы о мобильных платформах.
Шаг 5. UX/UI-дизайн
Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.
Шаг 6. Разработка и тесты
И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.
Шаг 7. Поддержка и развитие
После релиза приложению требуется техническая поддержка. Разработчики должны регулярно обновлять приложение под выходящие версии систем, обрабатывать отзывы пользователей и вносить изменения, которые позволят сделать ваш продукт лучше. Поэтому при выборе разработчиков обращайте внимание ещё и на то, готова ли команда сотрудничать с вами вдолгую.
Технологии, на которых создается сельскохозяйственное приложение с ИИ
- Python;
- Tensorflow;
- Pytorch;
- Scikit-Learn;
- DialogFlow;
- Apache Spark;
- IBM Watson;
- RASA.
Стоимость разработки приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства: факторы, влияющие на цену проекта
В среднем разработка такого приложения стоит 10-15 млн рублей:
- аналитика и проектирование — 500 тысяч – 2 млн;
- дизайн — 400 тысяч – 1,5 млн;
- разработка бэкенда — от 1 до 4 млн;
- разработка клиентской части приложения — от 1 до 4 млн;
- создание ИИ-решения — от 7 до 10 млн.
Важно понимать, что стоимость зависит от нескольких факторов. Прежде всего — это расходы на специалистов, инфраструктуру и обеспечение безопасности системы. Соответственно, чем больше работы над каждым из этих пунктов, тем дороже обойдется создание.
Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.
На этом этапе мы стараемся сориентировать будущего клиента, какой бюджет ему потребуется на создание проекта. Второй раз мы будем производить оценку после этапа аналитики и проектирования — так как именно он позволит нам до конца определить все механики. Разработка — процесс с большим количеством неизвестных, поэтому цена может меняться как в большую, так и в меньшую сторону. Но в любом случае — ценой управляете вы и без вашего решения она не изменится. Подробно рассказали об этом в нашей статье.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ для сельского хозяйства в «Лайв Тайпинге»? Позвоните +7-495-204-35-03 или напишите нам. Мы выясним цели и задачи вашего сервиса и назовем примерную стоимость создания приложения.
Почему клиенты выбирают нас
Лайв Тайпинг — надежный и ответственный партнер в разработке мобильных приложений. Мы уже сделали более 200 проектов и получили за них множество наград.
![Преимущества Лайв Тайпинг Преимущества Лайв Тайпинг](https://livetyping.com/assets/images/blog/LT_why_we.jpg)
Наши клиенты остаются у нас на поддержке и часто не останавливаются на одном проекте. Обращайтесь к нам, если хотите, чтобы ваше приложение:
✅ учитывало актуальные тенденции в дизайне и технологиях;
✅ надежно работало и всегда было доступно пользователям;
✅ мотивировало людей возвращаться к вам.