Peran Artificial Intelligent Dalam Dunia Pertanian
Pertanian memegang peranan penting dalam sektor ekonomi setiap negara. Populasi di seluruh dunia terus meningkat, demikian juga permintaan akan makanan. Metode tradisional yang digunakan oleh para petani tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan saat ini. Oleh karena itu, beberapa metode otomatisasi baru diperkenalkan untuk memenuhi kebutuhan ini dan memberikan peluang kerja yang besar bagi banyak orang di sektor ini. Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi salah satu teknologi terpenting di setiap sektor, termasuk pendidikan, perbankan, robotika, dan pertanian. Dalam sektor pertanian, AI memainkan peran yang sangat penting dan mengubah industri pertanian. AI melindungi sektor pertanian dari berbagai faktor seperti perubahan iklim, pertumbuhan populasi, masalah ketenagakerjaan di bidang ini, dan keamanan pangan. Sistem pertanian saat ini telah mencapai level berbeda berkat AI. Kecerdasan Buatan telah meningkatkan produksi tanaman dan pemantauan real-time, pemanenan, pemrosesan, dan pemasaran. Berbagai sistem komputer canggih dirancang untuk menentukan berbagai parameter penting seperti deteksi gulma, deteksi hasil panen, kualitas tanaman, dan banyak lagi.
Pada topik ini, akan dibahas dampak dan aplikasi Kecerdasan Buatan pada Pertanian, beserta tantangan dalam penerapannya.
Tantangan dalam Pertanian dengan Menggunakan Metode Tradisional
Sebelum memahami dampak dan aplikasi AI dalam Pertanian, penting untuk memahami tantangan dalam pertanian dengan menggunakan metode tradisional, yang dijelaskan di bawah ini:
- Dalam pertanian, berbagai faktor cuaca seperti curah hujan, suhu, dan kelembaban memainkan peran penting. Karena polusi, kadang-kadang iklim berubah secara tiba-tiba, dan karena itu menjadi sulit bagi petani untuk membuat keputusan yang tepat untuk panen, menabur benih, dan mempersiapkan tanah.
- Untuk tanaman yang lebih baik, tanah harus produktif dan memiliki nutrisi yang dibutuhkan seperti Nitrogen, Fosfor, dan Kalium. Jika nutrisi ini tidak ada dalam jumlah yang efektif di tanah, maka dapat menghasilkan tanaman berkualitas rendah. Namun, sulit untuk mengidentifikasi kualitas tanah ini dengan cara tradisional.
- Dalam siklus hidup pertanian, diperlukan perlindungan tanaman dari gulma. Jika tidak, ini dapat meningkatkan biaya produksi dan menyerap nutrisi dari tanah. Tetapi dengan cara tradisional, identifikasi dan pencegahan tanaman dari gulma tidak efisien.
Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Pertanian
Dengan metode tradisional, ada banyak tantangan yang dihadapi oleh petani. Untuk mengatasi tantangan ini, AI digunakan secara luas di sektor ini. Bagi pertanian, Kecerdasan Buatan telah menjadi teknologi revolusioner. AI membantu petani dengan menghasilkan tanaman yang lebih sehat, mengontrol hama, memantau tanah, dan banyak cara lainnya. Berikut adalah beberapa aplikasi utama Kecerdasan Buatan di sektor Pertanian:
- Peramalan Cuaca dan Harga: Dengan AI peramalan cuaca, petani dapat memiliki informasi tentang analisis cuaca, dan sesuai dengan itu, mereka dapat merencanakan jenis tanaman yang akan ditanam, benih yang akan disemai, dan panen. Dengan peramalan harga, petani dapat mendapatkan ide yang lebih baik tentang harga tanaman untuk beberapa minggu ke depan, yang dapat membantu mereka mendapatkan keuntungan maksimal.
- Pemantauan Kesehatan Tanaman: Kualitas tanaman sangat tergantung pada jenis tanah dan nutrisi tanah. Tetapi dengan tingkat deforestasi yang meningkat, kualitas tanah semakin menurun dan sulit untuk menentukannya. Untuk mengatasi masalah ini, AI telah hadir dengan aplikasi baru yang disebut Plantix. Aplikasi ini dikembangkan oleh PEAT untuk mengidentifikasi kekurangan dalam tanah, termasuk hama tanaman dan penyakit. Dengan bantuan aplikasi ini, petani dapat mengetahui penggunaan pupuk yang lebih baik untuk meningkatkan kualitas hasil panen. Dalam aplikasi ini, teknologi pengenalan gambar AI digunakan di mana petani dapat mengambil gambar tanaman dan mendapatkan informasi tentang kualitasnya.
- Robotika Pertanian: Robotika digunakan secara luas di berbagai sektor, terutama di manufaktur, untuk melakukan tugas-tugas kompleks. Saat ini, berbagai perusahaan AI sedang mengembangkan robot untuk digunakan di sektor Pertanian. Robot AI ini dikembangkan sedemikian rupa sehingga dapat melakukan berbagai tugas dalam pertanian. Robot AI juga dilatih untuk memeriksa kualitas tanaman, mendeteksi dan mengendalikan gulma, dan memanen tanaman dengan kecepatan yang lebih cepat dibandingkan manusia.
- Penyemprotan Cerdas : Dengan sensor AI, gulma dapat dideteksi dengan mudah, dan juga area yang terpengaruh oleh gulma. Saat area tersebut ditemukan, herbisida dapat disemprotkan secara tepat untuk mengurangi penggunaan herbisida dan juga menghemat waktu serta tanaman. Ada berbagai perusahaan AI yang membangun robot dengan AI dan visi komputer, yang dapat menyemprot gulma secara presisi. Penggunaan penyemprot AI dapat secara luas mengurangi jumlah bahan kimia yang digunakan di ladang, sehingga meningkatkan kualitas tanaman dan juga menghemat biaya.
- Diagnosis Penyakit : Dengan prediksi AI, petani dapat memperoleh pengetahuan tentang penyakit dengan mudah. Dengan ini, mereka dapat dengan mudah mendiagnosis penyakit dengan strategi yang tepat dan tepat waktu. Ini dapat menyelamatkan tanaman dan waktu petani. Untuk melakukan ini, pertama-tama gambar tanaman diproses menggunakan teknologi visi komputer. Ini memastikan bahwa gambar tanaman terbagi dengan benar menjadi bagian yang sakit dan tidak sakit. Setelah deteksi, bagian yang sakit dipotong dan dikirim ke laboratorium untuk diagnosis lebih lanjut. Teknik ini juga membantu dalam mendeteksi hama, kekurangan nutrisi, dan banyak lagi.
- Pertanian Presisi : Pertanian presisi adalah tentang “Tempat yang Tepat, Waktu yang Tepat, dan Produk yang Tepat”. Teknik pertanian presisi adalah cara yang lebih akurat dan terkontrol yang dapat menggantikan bagian pertanian yang padat karya untuk melakukan tugas-tugas berulang. Salah satu contoh pertanian presisi adalah identifikasi tingkat stres pada tanaman. Ini dapat diperoleh menggunakan gambar beresolusi tinggi dan data sensor berbeda pada tanaman. Data yang diperoleh dari sensor kemudian dimasukkan ke model pembelajaran mesin sebagai input untuk pengenalan stres.
Start-up AI di Bidang Pertanian
Berikut adalah daftar start-up populer di bidang pertanian:
- Prospera: Sebuah start-up asal Israel yang didirikan pada tahun 2014. Perusahaan ini menciptakan solusi cerdas untuk pertanian yang efisien. Mereka mengembangkan solusi berbasis cloud yang mengumpulkan data dari ladang seperti tanah/air, gambar udara, dll., dan menggabungkannya dengan perangkat di lapangan. Perangkat ini dikenal sebagai perangkat Prospera, yang menghasilkan wawasan dari data ini. Perangkat ini didukung oleh berbagai sensor dan teknologi seperti visi komputer.
- Blue River Technology: Blue-River Technology adalah start-up berbasis di California yang dimulai pada tahun 2011. Mereka mengembangkan peralatan pertanian generasi berikutnya menggunakan AI, visi komputer, dan teknologi robotika. Peralatan ini mengidentifikasi tanaman individual menggunakan visi komputer, memutuskan tindakan menggunakan ML, dan tindakan tersebut dilakukan oleh robotika. Ini membantu petani menghemat biaya dan bahan kimia dalam pertanian.
- FarmBot: Farmbot adalah mesin pertanian presisi CNC open-source dan paket perangkat lunak yang dikembangkan untuk menanam tanaman oleh siapa saja di tempat mereka sendiri. Produk lengkap “Farmbot” tersedia dengan harga $4000, dan memungkinkan siapa saja untuk melakukan pertanian lengkap mulai dari penanaman benih hingga deteksi gulma dengan bantuan bot fisik dan sistem perangkat lunak open-source. Ini juga menyediakan aplikasi web yang dapat diunduh di smartphone atau sistem komputer mana pun dan memungkinkan pengelolaan pertanian dari mana saja kapan saja.
- Fasal: Penggunaan AI dalam industri pertanian semakin meningkat di berbagai tempat di seluruh dunia. Namun, kepemilikan pertanian per petani di wilayah yang lebih miskin lebih sedikit dibandingkan dengan wilayah kaya, yang menguntungkan untuk pemantauan otomatis karena memerlukan lebih sedikit perangkat dengan bandwidth dan ukuran rendah untuk menangkap data pertanian lengkap. Di bidang ini, start-up India, Fasal, bekerja. Mereka menggunakan sensor terjangkau dan AI untuk menyediakan data real-time dan wawasan kepada petani. Dengan ini, petani dapat memperoleh informasi yang dapat ditindaklanjuti secara real-time yang relevan dengan operasi sehari-hari di pertanian. Perangkat perusahaan ini mudah diterapkan untuk tempat kecil. Mereka mengembangkan mesin berkemampuan AI untuk membuat pertanian presisi yang dapat diakses oleh setiap petani.
- OneSoil: OneSoil adalah aplikasi yang dirancang untuk membantu petani mengambil keputusan yang lebih baik. Aplikasi ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan visi komputer untuk pertanian presisi. Ini memantau tanaman dari jarak jauh, mengidentifikasi masalah di ladang, memeriksa prakiraan cuaca, dan menghitung tingkat pupuk nitrogen, fosfor, dan kalium, dll.
Manfaat dan Tantangan AI dalam Pertanian
Keuntungan
- AI memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik
Analitik prediktif adalah berkah bagi industri pertanian. Ini membantu petani memecahkan tantangan utama pertanian, seperti menganalisis permintaan pasar, meramalkan harga, dan menemukan waktu optimal untuk menanam dan memanen tanaman. Selain itu, mesin berkemampuan AI juga dapat menentukan kesehatan tanah dan tanaman, memberikan rekomendasi pupuk, memantau cuaca, dan menentukan kualitas tanaman. Semua manfaat AI dalam pertanian ini memungkinkan petani membuat keputusan yang lebih baik dan melakukan pertanian yang efisien. - AI membawa penghematan biaya
Pertanian presisi menggunakan peralatan berkemampuan AI membantu petani menanam lebih banyak tanaman dengan sumber daya dan biaya yang lebih sedikit. AI memberikan wawasan real-time kepada petani yang memungkinkan mereka mengambil keputusan tepat di setiap tahap pertanian. Dengan keputusan yang benar, produk dan bahan kimia lebih sedikit terbuang dan waktu serta uang digunakan dengan efisien. Selain itu, AI juga memungkinkan petani mengidentifikasi area tertentu yang memerlukan irigasi, pemupukan, dan perawatan pestisida, yang menghemat penggunaan bahan kimia berlebihan pada tanaman. Semua ini menghasilkan pengurangan penggunaan herbisida, kualitas tanaman yang lebih baik, dan keuntungan tinggi dengan sumber daya yang lebih sedikit. - AI mengurangi kekurangan tenaga kerja
Selalu ada masalah kekurangan tenaga kerja dalam industri pertanian. AI dapat menyelesaikan masalah ini dengan otomatisasi dalam pertanian. Dengan AI dan otomatisasi, pekerjaan dapat diselesaikan tanpa membutuhkan banyak orang, beberapa contohnya adalah traktor tanpa pengemudi, sistem irigasi dan pemupukan cerdas, penyemprotan cerdas, perangkat lunak pertanian vertikal, dan robot berbasis AI untuk panen. Mesin dan peralatan yang digerakkan oleh AI jauh lebih cepat dan akurat dibandingkan dengan tenaga kerja manusia.
Tantangan Adopsi AI dalam Pertanian
Melihat keuntungan AI untuk pertanian berkelanjutan, menerapkan teknologi ini mungkin tampak seperti langkah logis bagi setiap petani. Namun, masih ada beberapa tantangan serius yang perlu diketahui, yaitu:
- Kurangnya pemahaman tentang mesin AI
Meskipun banyak manfaat menggunakan AI dalam pertanian, banyak orang belum familiar dengan penggunaan solusi dan peralatan berkemampuan AI di sebagian besar dunia. Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan AI harus menyediakan peralatan dasar kepada petani, dan setelah mereka terbiasa, baru menyediakan mesin yang lebih canggih. - Kurangnya pengalaman dengan teknologi yang berkembang
Adopsi AI dan teknologi yang berkembang dalam pertanian untuk negara berkembang bisa menjadi tugas yang menantang. Akan sangat sulit menjual teknologi semacam ini di daerah yang tidak menggunakan teknologi pertanian seperti itu. Di daerah tersebut, petani membutuhkan bantuan seseorang untuk menggunakan teknologi ini. - Masalah privasi dan keamanan
Karena belum ada regulasi dan kebijakan yang jelas untuk menggunakan AI, hal ini dapat menimbulkan berbagai masalah hukum. Selain itu, karena penggunaan perangkat lunak dan internet, mungkin juga ada beberapa masalah privasi dan keamanan seperti serangan siber dan kebocoran data. Semua masalah ini bisa menjadi masalah besar bagi pemilik atau petani pertanian.
Kesimpulan:
Masa depan AI dalam pertanian sangat tergantung pada adopsi solusi AI. Meskipun beberapa penelitian skala besar sedang berlangsung dan beberapa aplikasi sudah ada di pasar, industri pertanian masih kurang dilayani. Selain itu, penciptaan solusi prediktif untuk memecahkan tantangan nyata yang dihadapi petani dalam pertanian masih dalam tahap awal.
