Tarım için Yapay Zeka

MicrocosmWorks, besin eksikliği, su kıtlığı veya zararlı baskısından kaynaklanan stresi çıplak gözle görünür hale gelmesinden 1-3 hafta önce tespit ederek, bireysel tarla bölgesi düzeyinde ürün sağlığını değerlendirmek için çok spektrumlu uydu görüntülerini, drone ile çekilmiş NDVI haritalarını ve hava istasyonu verilerini analiz eden hassas tarım platformları geliştirir. Verim tahmin modellerimiz, uzaktan algılama verilerini toprak bileşimi haritaları, geçmiş verim verileri ve hava durumu tahminleri ile birleştirerek, gerçek hasadın %5-10'u dahilinde olan ve büyüme mevsimi boyunca haftalık olarak güncellenen tarla düzeyinde verim tahminleri oluşturur. Takip platformumuzu kullanan çiftlik işletmeleri, tüm tarlaları tek tip olarak işlemek yerine belirli tarla bölgelerinde hedefli müdahaleleri mümkün kılarak verimi %8-15 oranında artırdı.

MicrocosmWorks, her bir tarla bölgesinin tam olarak ne zaman ve ne kadar suya ihtiyacı olduğunu belirlemek için toprak nem sensörlerini, hava tahminlerini, mahsul büyüme aşaması modellerini ve evapotranspirasyon hesaplamalarını entegre eden AI sulama yönetim sistemleri geliştirir; bu da sabit programlı veya zamanlayıcı tabanlı sulamaya kıyasla su kullanımını %20-40 oranında azaltır. Modellerimiz, tek bir tarladaki toprak tipi değişkenliğini hesaba katarak, çabuk drene olan kumlu alanlar için sulama oranlarını, nemi daha uzun süre tutan killi alanlara göre ayarlar ve doğal yağışlardan önce sulamayı önlemek için yaklaşan yağmuru tahmin eder. Akıllı sulama sistemimizi kullanan tarım müşterileri, verimleri korurken veya artırırken su maliyetlerini ve pompalama enerjisini %25-35 oranında azalttı; bu da su tahsisi kısıtlamalarıyla karşı karşıya olan kuraklığa eğilimli bölgelerde özellikle değerlidir.

MicrocosmWorks, çiftçilerin akıllı telefonlarla çektiği veya otomatik drone uçuşlarının topladığı bitki hastalıkları, böcek zararları ve yabani ot türlerinin görüntüleri üzerinde computer vision modellerini eğitir; bu sayede zararlı ve hastalık sorunlarının gerçek zamanlı tespitini ve hedefli tedavi için önerileri mümkün kılar. Modellerimiz, başlıca ticari ve özel mahsuller genelinde 200'den fazla bitki hastalığını ve 150'den fazla zararlı türünü kapsar ve sahadan gelen görüntülerle sürekli güncellenerek her büyüme sezonunda doğruluklarını artırır. Genel pestisit uygulaması yerine hedefli noktasal tedavileri mümkün kılarak, müşterilerimiz %30-50 oranında kimyasal girdi maliyetlerini azalttı, aynı zamanda daha iyi zararlı kontrolü sonuçları elde etti ve sürdürülebilir tarım sertifikalarını destekledi.

Tarım sektöründeki MicrocosmWorks müşterileri, değişken oranlı uygulamadan kaynaklanan %8-15'lik verim artışları, girdi maliyetlerinde (gübre, zirai ilaç, su, tohum) %20-35'lik azalma ve optimize edilmiş saha operasyonlarından kaynaklanan makine işletme maliyetlerinde %10-20'lik azalmanın birleşimi sayesinde genellikle 1-2 büyüme mevsimi içinde ROI elde eder. 5.000 dönümlük bir tahıl işletmesi için bu iyileştirmeler genellikle yıllık 50 bin ila 150 bin dolar kar artışı anlamına gelir ve sensörler, drone hizmetleri ve saatlik 10-35 dolar maliyetle MicrocosmWorks AI platform geliştirme dahil olmak üzere teknoloji yatırımı, ilk yıl genellikle 30 bin ila 80 bin dolar olup, sonraki yıllarda 10 bin ila 20 bin dolar yıllık işletme maliyeti gerektirir. Her tarımsal işbirliğimize, ekinleriniz, coğrafyanız ve mevcut yönetim uygulamalarınız için belirli ROI'yi öngören bir saha düzeyinde veri değerlendirmesiyle başlıyoruz.

MicrocosmWorks, kırsal tarımın bağlantı gerçekliğine uygun tarımsal AI sistemleri tasarlar. `edge computing` yaklaşımımız, sensör verilerini ve drone görüntülerini sahada konuşlandırılan dayanıklı donanım kullanarak yerel olarak işler; sonuçlar, sürekli internet erişimi gerektirmek yerine bağlantı mevcut olduğunda buluta senkronize edilir. Minimum veri altyapısı, temsili tarla noktalarında toprak nem sensörleri, yerel bir hava istasyonu, değişken oranlı uygulama için GPS donanımlı makineler ve periyodik drone veya uydu görüntülerini içerir. MicrocosmWorks, uygulamanın bir parçası olarak sensör donanımının seçilmesine ve kurulmasına yardımcı olur. Büyük ölçekli operasyonlar için, hücresel kapsama alanından bağımsız olarak çalışan çiftlik genelinde sensör ağları oluşturan LoRaWAN veya benzeri uzun menzilli, düşük güçlü protokoller kullanarak `mesh networking` kurarız; veri toplama ve AI çıkarımı tamamen `on-premise` çalışır.