Службата за селскостопански изследвания и разпространение на провинция Чеджу в Южна Корея въведе система за изкуствен интелект (AI) и 3D моделиране, за да подобри прогнозите за реколтата от цитрусови плодове на острова.

Прогнозите за реколтата от мандарини в Чеджу, един от основните селскостопански износни продукти на Южна Корея, традиционно се основават на проучвания на място.

Инспекторите посещават 320 избрани овощни градини три пъти годишно, за да преброят цветовете, измерят размера на плодовете и нивото на захарта и да оценят реколтата. Този подход изисква интензивен труд, е уязвим при недостиг на работна ръка по време на летните жеги и се влияе от ранното събиране на реколтата.

Новата система интегрира 10 години записи от проучвания на място с данни за микроклимата от Корейската метеорологична администрация, както и индекси на растителността, генерирани от сателити и дронове. Използвайки множество модели за машинно обучение, изследователите могат автоматично да прогнозират добива въз основа на съотношението между цветове и листа, броя и размера на плодовете, гъстотата на засаждане и надморската височина.

По време на проучването в средата на сезона през август изследователите тестваха системата, като снимаха цитрусови дървета със смартфони. Качените изображения генерираха 3D модели на дърветата в рамките на 40 минути, което позволи на изкуствения интелект да изчисли броя и размерите на плодовете.

„Прогнозирането, базирано на изкуствен интелект, намалява интензивността на труда, минимизира човешките грешки и повишава точността", заяви Ким Тае-у, ръководител на Центъра за цифровизация в селското стопанство. „Чрез укрепване на надеждността на прогнозите чрез цифрова трансформация, ние се стремим да повишим конкурентоспособността на цитрусовата индустрия в Чеджу."

Въвеждането на системата е част от по-широката програма за цифровизация на селското стопанство в Южна Корея.

Цитрусовият сектор в Чеджу се използва като пилотен проект за внедряване на съвременни технологии за прогнозиране с цел намаляване на несъответствията и подобряване на производственото планиране по цялата верига на доставки.