アグロテクノロジー

概要

機械学習を用いた農作物の生産性向上のための知能ロボットの設計と開発

プラティクシャ・シン*

インドは世界で2番目に人口の多い国であり、国民の基本的なニーズを満たすために、国は食料、住居、衣服を監視する必要があります。 AIと機械学習は多くの分野でその地位を獲得していますが、その1つが農業です。 予測技術とインテリジェンスを使用して、AIと機械学習は農業分野で大きく貢献しています。 この論文では、土壌の水分と植物の水分ニーズをチェックして植物のニーズを分析するアグロボットに焦点を当てています。 また、植物のその他のニーズを分析し、植物の生産性を高める方法を見つけます。 ボットは、植物が影響を受ける病気の情報を以前に保存しており、マシンは同じことを確認するようにトレーニングおよびテストされています。 ボットの主な仕事は、ラズベリーパイ4に接続されたカメラで画像をキャプチャすることです。 アグロボットは、画像を前処理して不快な原材料をスクイニングすることにより、入力画像をチェックします。 画像の取得が行われ、画像はフィルタリングおよび強化されて、可能な限り最高の情報が得られます。 ラズベリーパイはCNNアルゴリズムでトレーニングされています。特徴スケーリングを行い、関心領域を見つけます。CNN は、植物が感染しているか健康かをチェックします。植物が感染している場合は、トレーニングされたデータを使用して、植物が患っている病気を予測します。病気に遭遇した場合、アグロボットは病気の名前を提供します。また、それに対する可能な治療薬もチェックします。次に、病気の原因が見つかり、病気の予防の提案も提供されます。これにより、最終的に作物の生産性が向上します。アグロボットは農家と対話し、作物の生産性を高めるための助言を提供し、増加する人口の増え続ける食糧需要を満たします。アグロボットは外部からの制御を必要とせず、自動的に動きます。機械学習と人工知能の概念を使用して、ロボットは農家が最高品質の作物を生産するのを支援します。化学物質の使用が減り、最終的には食品と土壌の品質が向上します。この論文では、アグロボットの機能について簡単に説明しました。アグロボットは、農業部門の向上のために働く農家の友人です。