Разработки ученых в сельском хозяйстве
Роботизированные трактора
жүктеу/скачать 2,92 Mb.
|
Махамбетов Бекзат РУС ЯЗЫК СРС
Математика 5 класс Ондық бөлшекті координаталық сәуледе бейнелеу Сабақ жоспары.
| Роботизированные трактора могут похвастаться большим разнообразием форм и размеров, их классифицируют по функциональности:
Безкабинные машины. Они отличаются меньшей стоимостью благодаря отсутствию места для водителя. Управление осуществляется в дистанционном режиме. Полностью или частично автономные трактора. В этом случае участие человека и вовсе не требуется, однако более распространены именно полуавтономные трактора – такие беспилотники позволяют доставить трактор на поле традиционным методом, после этого водитель покидает кабину и трактор занимается своими делами самостоятельно. Другой вариант использования частично автономных тракторов – работа в тандеме “человек-робот”: в то время как водитель управляет одним трактором вручную, второй, параллельно двигающийся аппарат, повторяет действия ведущего трактора. Комплекты для установки систем автопилотирования. Наверняка вы не раз слышали о стартапах, разрабатывающих установки, позволяющие быстро и недорого превратить обычный автомобиль в беспилотник. Здесь все практически то же самое, созданием подобных решений занимаются уважаемые бренды с многолетним опытом работы на международном рынке. Но ни дроны, ни умные датчики, ни автономные тракторы не смогут обойтись без быстрой мобильной связи. Основным преимуществом сетей пятого поколения являются минимальные задержки, и, если обычные пользователи ждут массового внедрения 5G из-за высоких скоростей передачи данных, то бизнес-клиентам эта технология интересна прежде всего возможностью реализации IoT, беспилотного транспорта и комфортным дистанционным управлением удаленной техникой Сегодня в аграрных предприятиях используются тысячи разновидностей датчиков, отслеживающих возраст животных, состав почвы, наличие заболевание у растений, расположение каждого животного на ферме, состояние продуктов на складе, степень готовности урожая к сбору, приближение осадков и пр. По прогнозам аналитического отдела издания Business Insider, количество умных датчиков в мировом агропромышленном комплексе увеличится с 30 миллионов в 2015 году до 75 млн в 2020. В современном сельском хозяйстве ИИ встречается ничуть не реже, чем в смартфонах и компьютерах. В первую очередь, он используется для анализа внешнего вида растений: с помощью тысяч загруженных фотографий искусственный интеллект учится своевременно выявлять проблемы с будущим урожаем, причем это касается как микросъемки для более точной диагностики, так и масштабных съемок со спутников и БПЛА для выявления масштабов распространения болезни или насекомых вредителей в тот момент, когда избежать “эпидемии” не удалось. Другие кейсы применения ИИ в сельском хозяйстве еще не так широко распространены, это: управление транспортом, составление расписаний автоматического полива почвы и распыления удобрений, мониторинг здоровья животных. 2050 году население Земли вплотную приблизится к 10 млрд человек, причем, 2/3 из них будут жить в мегаполисах, то есть помимо того, что необходимо будет как-то прокормить эти 10 миллиардов, заниматься выращиванием продовольствия будут единицы – именно поэтому сегодня инвестируются баснословные суммы в удешевление, автоматизацию и повышение производительности сельского хозяйства. жүктеу/скачать 2,92 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|