นวัตกรรม AI ในเกษตรกรรม: การปฏิวัติการผลิตและเก็บเกี่ยวข้าวในยุคใหม่

ประเด็นสำคัญ

• การวิจัยชี้ว่า AI กำลังพัฒนาการผลิตและเก็บเกี่ยวข้าว โดยมุ่งเน้นที่การประเมินผลผลิต การตรวจจับโรค การชลประทาน การใส่ปุ๋ย และการเก็บเกี่ยวด้วยหุ่นยนต์
• ดูเหมือนว่าแอป AI เช่น ‘HOJO’ ช่วยเกษตรกรประเมินผลผลิตข้าวโดยใช้ภาพถ่าย ขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกช่วยตรวจจับโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• หลักฐานบ่งชี้ว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทาน ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี SAID ในไนจีเรียลดการใช้น้ำลง 30%
• AI ในการเก็บเกี่ยวกำลังพัฒนา โดยหุ่นยนต์เก็บเกี่ยวแบบผสมผสานแสดงศักยภาพ แม้ยังอยู่ในขั้นพัฒนา

การประเมินผลผลิต

AI ถูกใช้เพื่อประเมินผลผลิตข้าวในช่วงเก็บเกี่ยวโดยวิเคราะห์ภาพด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) วิธีนี้คุ้มค่าและไม่ต้องใช้การตัดพืชที่ต้องใช้แรงงานมาก แอปพลิเคชันที่โดดเด่นคือแอป ‘HOJO’ (ScienceDaily) ซึ่งมีในสมาร์ทโฟน ช่วยให้เกษตรกรประเมินผลผลิตได้โดยถ่ายภาพ ตามการศึกษาที่มีข้อมูลจากหลายประเทศ

การตรวจจับโรค

AI โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก ช่วยตรวจจับโรคข้าวโดยวิเคราะห์ภาพพืช ระบุปัญหาเช่น โรคใบไหม้จากแบคทีเรียและโรคใบระเบิด แอปพลิเคชันในโลกจริงรวมถึงแอปมือถือสำหรับเกษตรกร เช่น ที่พัฒนาในการศึกษา (Frontiers) และระบบจากบริษัทเช่น TMA Solutions (TMA Solutions) เพิ่มผลผลิตได้ถึง 50%

การชลประทานและการใส่ปุ๋ย

AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทานและการใส่ปุ๋ยข้าวโดยวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และพยากรณ์อากาศ ลดการสูญเสียทรัพยากร รายละเอียดที่น่าสนใจคือเทคโนโลยี Smart Alternate Wetting and Drying (SAID) ในไนจีเรีย (ITIF) ลดการใช้น้ำลง 30% และการปล่อยก๊าซมีเทนลง 47% แสดงถึงประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อมของ AI

การเก็บเกี่ยว

AI กำลังสำรวจหุ่นยนต์เก็บเกี่ยวแบบผสมผสานสำหรับข้าว โดยใช้ GPS และ IMU เพื่อการนำทาง ตามการวิจัยในญี่ปุ่น (ScienceDirect) แม้ยังอยู่ในขั้นพัฒนา แต่สามารถแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานได้ แม้ว่ายังไม่มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย

บันทึกการสำรวจ: การวิเคราะห์อย่างครอบคลุมของการประยุกต์ใช้ AI ในการผลิตและเก็บเกี่ยวข้าว

บันทึกนี้ให้การตรวจสอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับการวิจัยล่าสุดในด้านการประยุกต์ใช้ AI ในเกษตรกรรม โดยเฉพาะการผลิตและเก็บเกี่ยวข้าว โดยเน้นที่พืชในท้องทุ่งเช่นข้าว การวิเคราะห์ครอบคลุมการประเมินผลผลิต การตรวจจับโรค การเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทานและการใส่ปุ๋ย และเครื่องจักรเก็บเกี่ยวอัตโนมัติ โดยอ้างอิงจากงานวิจัยล่าสุดและการใช้งานจริง

การประเมินผลผลิต: ความแม่นยำด้วย AI ในช่วงเก็บเกี่ยว

การวิจัยชี้ว่า AI โดยเฉพาะผ่านโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs) กำลังเปลี่ยนแปลงการประเมินผลผลิตข้าวในช่วงเก็บเกี่ยว การศึกษาที่ตีพิมพ์ในเดือนมิถุนายน 2566 ใน *Plant Phenomics* และรายงานโดย ScienceDaily อธิบายวิธีการใช้ภาพดิจิทัลจากพื้นดินที่ถ่ายจากระยะ 0.8-0.9 เมตรจากด้านบนของทรงพืชข้าว การศึกษานี้ นำโดย ดร. ยู ทานากะ จากมหาวิทยาลัยโอกายามะ สร้างฐานข้อมูลที่มีข้อมูลผลผลิต 4,820 จุดและภาพ 22,067 ภาพจาก 20 สถานที่ใน 7 ประเทศ อธิบายความแปรผันของผลผลิตได้ 68%-69% คุณสมบัติหลักสำหรับการประเมินคือช่อข้าว ระบุผ่านวิธีการบดบังภาพ มีความแม่นยำสูงในช่วงสุกงอม โดยสามารถจดจำช่อข้าวที่โตเต็มที่และปรับให้เข้ากับพันธุ์ต่างๆ และการจัดการน้ำ วิธีนี้มีต้นทุนต่ำ ไม่ต้องใช้การตัดพืชที่ใช้แรงงานมากหรือเทคโนโลยีการสำรวจระยะไกลที่ซับซ้อน

การใช้งานจริงคือแอปสมาร์ทโฟน ‘HOJO’ ที่มีใน iOS และ Android ซึ่งนำโมเดล AI นี้ไปใช้ เกษตรกรสามารถประเมินผลผลิตที่เป็นไปได้โดยถ่ายภาพพืชผล ปรับปรุงการเข้าถึงและการตัดสินใจสำหรับการจัดการท้องทุ่งและโปรแกรมการเพาะพันธุ์ การศึกษาชี้แนะการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อปรับโมเดลให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่มีผลผลิตต่ำและฝนตก ซึ่งบ่งบอกถึงความพยายามอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความแข็งแกร่ง

การตรวจจับโรค: AI เพื่อการแทรกแซงล่วงหน้า

เทคนิค AI โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึกและ CNNs มีความสำคัญในการตรวจจับและจำแนกโรคข้าว แก้ไขปัญหาความเครียดจากสิ่งมีชีวิต เช่น โรคใบไหม้จากแบคทีเรีย โรคใบระเบิด จุดสีน้ำตาล และทังโก ซึ่งส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อการเจริญเติบโตและผลผลิต การทบทวนอย่างครอบคลุมที่ตีพิมพ์ในเดือนมิถุนายน 2567 ใน *Plant Stress* (ScienceDirect) สำรวจชุดข้อมูลจากภูมิภาครวมถึงอินเดีย บังกลาเทศ ตุรกี จีน และปากีสถาน โดยเน้นบทบาทของ CNNs ในการวินิจฉัยโรคจากภาพ การทบทวนระบุถึงวิธีการโครงสร้างหลายชั้นสำหรับภาพที่มีสเปกตรัมสูงและการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ผ่านแพลตฟอร์ม AI และ IoT เพิ่มประสิทธิภาพ

การใช้งานจริงรวมถึงแอปมือถือสำหรับเกษตรกร เช่น ที่อธิบายในงานวิจัยปี 2564 ใน *Frontiers in Plant Science* (Frontiers) โดยใช้โมเดลรวมสำหรับการตรวจจับโรค แอปนี้พัฒนาด้วย Flutter สำหรับการใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม (Android, iOS ฯลฯ) ช่วยให้เกษตรกรอัปโหลดภาพและรับผลลัพธ์ในรูปแบบ JSON รวมถึงหมวดหมู่โรคและคะแนนความน่าจะเป็น รองรับการขยายฟังก์ชันต่อไป อีกกรณีศึกษาคือโดย TMA Solutions รายงานในเดือนพฤษภาคม 2567 (TMA Solutions) พัฒนาระบบที่ใช้ AI สำหรับเกษตรกรชาวนาเวียดนาม ลดแรงงานคนได้ถึง 50% และช่วยจัดการเกษตรอย่างมีประสิทธิภาพโดยการตรวจจับศัตรูพืชและโรคในท้องทุ่ง ระบบนี้สนับสนุนการติดตามความคืบหน้าของพืชผล เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรับประกันสุขภาพพืชผล แก้ไขความท้าทายเช่น วิธีการดั้งเดิมที่ใช้แรงงานมาก

การเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทานและการใส่ปุ๋ย: ประสิทธิภาพทรัพยากรด้วย AI

ระบบ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทานและการใส่ปุ๋ยในการปลูกข้าวโดยการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากเซ็นเซอร์ พยากรณ์อากาศ และโมเดลพืชผล การศึกษาจากเดือนพฤษภาคม 2567 ใน *Human-Centric Intelligent Systems* (SpringerLink) อภิปรายระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS) ที่รวม AI เช่น DSS อัจฉริยะด้านสภาพอากาศสำหรับการชลประทานข้าว โมเดลความต้องการน้ำภายใต้สภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลง อีกตัวอย่างคือระบบจัดการการใส่ปุ๋ยไนโตรเจน สร้างคำแนะนำการดำเนินการแบบไบนารีสำหรับการใช้ปุ๋ยผ่านการชลประทานแบบหมุนรอบศูนย์กลาง โดยให้ความสำคัญกับน้ำสำรองที่ขาดแคลนในขณะที่รักษาความต้องการการไหลของสิ่งแวดล้อม

การใช้งานจริงที่โดดเด่นคือเทคโนโลยี Smart Alternate Wetting and Drying (SAID) ในไนจีเรีย รายละเอียดในรายงานเดือนกันยายน 2567 โดย ITIF (ITIF) SAID รวมเซ็นเซอร์ AI เข้ากับระบบ Alternate Wetting and Drying (AWD) ที่มีอยู่ ทดสอบในฟาร์มข้าว 5 แห่งในตะวันออกเฉียงใต้ของไนจีเรีย ลดการใช้น้ำลง 30% และการปล่อยก๊าซมีเทนลง 47% เมื่อเทียบกับการชลประทานต่อเนื่อง แก้ไขความท้าทายด้านแรงงานของ AWD และเพิ่มการยอมรับจากเกษตรกร เทคโนโลยีนี้เป็นตัวอย่างของบทบาทของ AI ในเกษตรกรรมยั่งยืน ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในขณะที่รักษาผลผลิต

นอกจากนี้ บล็อกเดือนมกราคม 2567 โดย DripWorks (DripWorks) เน้นเซ็นเซอร์อัจฉริยะที่รวม AI ตรวจสอบระดับความชื้นในดินที่ความลึกต่างๆ ช่วยให้ระบบชลประทานรดน้ำพืชเฉพาะเมื่อจำเป็น กำหนดตารางที่เหมาะสมสำหรับพืชแต่ละประเภท สอดคล้องกับเกษตรแม่นยำ รับประกันการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและสนับสนุนการตัดสินใจจากข้อมูลสำหรับเกษตรกรและนักออกแบบภูมิทัศน์

เครื่องจักรเก็บเกี่ยวอัตโนมัติ: อนาคตของการเก็บเกี่ยวข้าว

การวิจัยกำลังก้าวไปสู่เครื่องจักรเก็บเกี่ยวอัตโนมัติสำหรับข้าว โดยมุ่งเน้นที่หุ่นยนต์เก็บเกี่ยวแบบผสมผสาน การศึกษาปี 2556 ที่ตีพิมพ์ใน *IFAC Proceedings Volumes* และมีใน ScienceDirect พัฒนาหุ่นยนต์เก็บเกี่ยวแบบผสมผสานสำหรับข้าวสาลีและข้าวนา โดยพึ่งพาตัวรับ GPS AGI และ IMU สำหรับข้อมูลตำแหน่งและท่าทาง ควบคุมผ่าน CAN BUS ทดสอบความแม่นยำในฮอนชูและฮอกไกโด ญี่ปุ่น แก้ไขปัญหาการขาดแคลนแรงงานเนื่องจากเกษตรกรสูงวัยและการพึ่งพาตนเองด้านเกษตรที่ลดลง แสดงถึงการใช้งานได้ในภูมิภาคเหล่านี้

แม้ว่ายังอยู่ในขั้นพัฒนา การวิจัยนี้บ่งบอกถึงศักยภาพสำหรับการเก็บเกี่ยวข้าวอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ลดการพึ่งพาแรงงานคนและเพิ่มประสิทธิภาพ บทความเดือนกุมภาพันธ์ 2567 ใน *Farm Progress* (Farm Progress) ระบุผู้นำอุตสาหกรรมเช่น John Deere และ Case IH รวม AI เข้ากับเครื่องเก็บเกี่ยวแบบผสมผสาน ชี้ให้เห็นแนวโน้มที่กว้างขึ้นสู่เครื่องจักรเกษตรที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไรก็ตาม การใช้งานอย่างแพร่หลายยังไม่เกิดขึ้น โดยต้องการการวิจัยและพัฒนาต่อไปเพื่อขยายเทคโนโลยีเหล่านี้สำหรับสภาพการปลูกข้าวที่หลากหลาย

การวิเคราะห์เปรียบเทียบและผลกระทบที่กว้างขึ้น

เพื่อสรุป ตารางต่อไปนี้เปรียบเทียบการประยุกต์ใช้ AI ที่สำคัญในการผลิตและเก็บเกี่ยวข้าว:

ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่เพียงเพิ่มผลผลิต แต่ยังแก้ไขความท้าทายด้านความยั่งยืน เช่น การอนุรักษ์น้ำและลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก สอดคล้องกับเป้าหมายความมั่นคงด้านอาหารทั่วโลก การรวม AI เข้ากับการปลูกข้าวมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการเกษตร โดยนำเสนอเครื่องมือให้เกษตรกรจัดการพืชผลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับตัวต่อความแปรผันของสภาพอากาศ

สรุป

การประยุกต์ใช้ AI ในการผลิตและเก็บเกี่ยวข้าวกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ด้วยการวิจัยที่สำคัญและการใช้งานจริงในด้านการประเมินผลผลิต การตรวจจับโรค การเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทาน และเทคโนโลยีการเก็บเกี่ยวอัตโนมัติที่เกิดขึ้นใหม่ ความก้าวหน้าเหล่านี้ที่ใช้งานได้จริงสำหรับเกษตรกร เพิ่มผลผลิต ความยั่งยืน และประสิทธิภาพทรัพยากร ขณะที่จัดการกับความท้าทายด้านแรงงานและสิ่งแวดล้อมในการปลูกข้าว

การอ้างอิงที่สำคัญ

• Artificial intelligence can now estimate rice yields, according to new study
• Automatic Diagnosis of Rice Diseases Using Deep Learning
• Case Study: AI Pest Detection for Crop Protection by TMA
• Fact of the Week: AI Rice Farming Technology in Nigeria Reduces Water Use by 30 Percent
• Development of a Robot Combine Harvester for Wheat and Paddy Harvesting