Tarımın geleceğinde yapay zeka önemli bir rol oynayacak, ancak sektör liderleri AI yatırımlarına başlamadan önce temel adımları atmaları gerekiyor.
Araştırmalar, AI destekli öngörülü modellerin mahsul verimini %26, su kullanımını %41, kimyasal kullanımını %33 oranında azaltabileceğini gösteriyor.
Ancak AI çözümlerinin etkili olması için temiz ve sağlam bir veri temelinin olması gerekiyor. Reltio gibi şirketler, tarım sektöründe verilerin birleştirilmesi ve güvenliğinin sağlanması için çalışıyor.
Tarımın karmaşık veri manzarası, modern tarım operasyonlarında ve büyük dağıtıcılarda görülen IoT cihazları, makineler ve dış kaynaklardan gelen verilerle birlikte yönetilmesi zor bir hale geliyor.
Agricultural AI, müşteri özelliklerinin yanı sıra toprağı da anlamak zorunda: GPS koordinatları, çiftlik sınırları, arazi blokları ve tek bir mülkteki toprak varyasyonları. Gübre nerede ve hangi oranda uygulanmalı? Tüm arazi parçalarının aynı olmadığını ve AI sisteminin onları aynı olarak ele alması, en iyi durumda belirsiz ve en kötü durumda zararlı öneriler üretecektir.
Veri hazırlığı, AI'nin vaatlerini yerine getirmesi ile "çöp inside, çöp outside" senaryosu arasındaki farkı temsil ediyor. Temel olarak, AI için hazır olmak, işin nasıl çalıştığını doğru bir şekilde yansıtan bir veri modeline sahip olmak anlamına geliyor.
