Pertanian pintar (juga dikenali sebagai pertanian tepat) menggunakan sensor, dron, dan kecerdasan buatan (AI) untuk menjadikan pertanian lebih cekap dan lestari. Di ladang pintar, data daripada probe kelembapan tanah, stesen cuaca, dan imej satelit atau dron dimasukkan ke dalam algoritma AI.

Model-model ini belajar untuk meramalkan keperluan dan mencadangkan tindakan – contohnya, bila dan berapa banyak untuk mengairi, membaja, atau menuai – mengurangkan pembaziran dan memaksimumkan kesihatan tanaman.

Seperti yang dinyatakan dalam satu ulasan, pengintegrasian AI dalam pertanian menandakan “era baru ketepatan dan kecekapan,” membolehkan tugasan seperti pengesanan penyakit automatik dan ramalan hasil yang sebelum ini tidak mungkin dilakukan. Dengan menganalisis corak kompleks dalam data ladang, AI dapat meningkatkan kelajuan dan ketepatan membuat keputusan, membawa kepada hasil yang lebih tinggi dan penggunaan sumber yang lebih rendah.

Aplikasi Utama AI dalam Pertanian

AI sudah digunakan dalam banyak bidang pertanian. Petani dan syarikat agri-teknologi menggunakan pembelajaran mesin dan penglihatan komputer dalam aplikasi utama berikut:

• Pengairan Tepat dan Pengurusan Air: Sistem berasaskan AI menggabungkan data sensor kelembapan tanah dengan ramalan cuaca untuk mengairi tanaman hanya di tempat dan masa yang diperlukan. Contohnya, pengawal pengairan titis pintar menggunakan analitik masa nyata untuk mengoptimumkan pengagihan air di seluruh ladang, yang secara ketara mengurangkan pembaziran air dan meningkatkan ketahanan tanaman di kawasan yang terdedah kemarau.
• Pemantauan Kesihatan Tanaman dan Pengesanan Penyakit: Model penglihatan komputer (sering berdasarkan Rangkaian Neural Konvolusi) menganalisis imej daripada dron atau kamera untuk mengesan perosak, jangkitan kulat, atau kekurangan nutrien pada peringkat awal. Alat AI ini boleh mengesan simptom halus yang tidak dapat dilihat dengan mata kasar, membolehkan petani merawat masalah sebelum merebak.
  Menurut pakar FAO, “kuasa sebenar AI terletak pada kemampuannya mengesan corak yang tidak dapat kita lihat – ... meramalkan hasil, dan mencegah wabak penyakit”.
• Pengawalan Perosak dan Pengurusan Rumpai: Robotik dan sistem berkuasa AI boleh mensasarkan perosak dan rumpai dengan tepat. Contohnya, dron atau robot autonomi boleh menyembur racun perosak atau membuang rumpai hanya di kawasan yang diperlukan, dipandu oleh pengenalan rumpai menggunakan penglihatan mesin. Penggunaan bahan kimia yang tepat ini mengurangkan kos dan impak alam sekitar.
• Ramalan Hasil dan Pertumbuhan: Model pembelajaran mesin (termasuk rangkaian LSTM) meramalkan hasil tanaman dengan menganalisis data hasil sejarah, tren cuaca, dan keadaan pertumbuhan semasa. Ramalan ini membantu petani merancang penyimpanan dan jualan.
  Sensor IoT yang mengesan pertumbuhan tanaman digabungkan dengan AI untuk meramalkan masa tuaian optimum dan output yang dijangka, meningkatkan pengagihan sumber.
• Pengurusan Tanah dan Nutrien: Sensor tanah mengukur kelembapan, pH, dan tahap nutrien di seluruh ladang. Sistem AI mentafsir data ini untuk mencadangkan jenis dan jumlah baja yang tepat. Penyebar baja pintar yang dipandu AI menyesuaikan aplikasi nutrien secara masa nyata untuk mengelakkan baja berlebihan dan mengurangkan larian baja.
• Pemantauan Ternakan: Dalam operasi padang ragut atau tenusu, AI menganalisis data daripada sensor boleh pakai atau kamera pada haiwan untuk mengesan kesihatan, tingkah laku, dan corak meragut. Amaran daripada model AI boleh memberitahu petani tentang haiwan yang sakit atau tertekan lebih awal, meningkatkan kebajikan dan produktiviti haiwan.
• Rantaian Bekalan dan Kebolehlacakan: AI dan blockchain juga digunakan dalam rantaian bekalan. Sistem pintar boleh mengesan makanan dari ladang ke meja, mengesahkan asal dan kualiti. Contohnya, rekod blockchain dan analitik berasaskan AI boleh mengesahkan produk organik atau mengesan isu keselamatan makanan dengan cepat, meningkatkan ketelusan dan kepercayaan pengguna.

Dengan membolehkan aplikasi ini, AI mengubah ladang tradisional menjadi operasi berasaskan data. Ia menggabungkan peranti Internet of Things (IoT) (seperti sensor dan dron) dengan analitik berasaskan awan dan pengkomputeran di ladang untuk mewujudkan ekosistem pertanian pintar.

Bagaimana AI Berfungsi di Ladang

Pertanian pintar bergantung pada pelbagai teknologi di belakang tabir. Komponen utama termasuk:

• Sensor IoT dan Pengumpulan Data: Ladang dilengkapi dengan sensor kelembapan tanah, stesen cuaca, kamera, pautan satelit, dan lain-lain. Peranti ini mengumpul data ladang secara berterusan. Contohnya, sensor tanah dan air “membentuk tulang belakang pertanian pintar berasaskan IoT,” memberikan bacaan penting mengenai kelembapan, suhu, pH, dan nutrien.
• Dron dan Penginderaan Jauh: Dron udara dan satelit yang dilengkapi kamera dan pengimejan multispektral mengumpul gambar beresolusi tinggi tanaman. Perisian AI menyatukan imej-imej ini untuk memantau kesihatan tanaman di kawasan luas. Pengimejan ini boleh mengesan tanaman yang tertekan atau wabak perosak dengan cepat merentasi hektar.
• Algoritma Pembelajaran Mesin: Data ladang dimasukkan ke dalam model ML pada pelayan atau peranti tepi. Model pembelajaran terkawal seperti rangkaian neural dan hutan rawak menganalisis corak untuk meramalkan hasil atau mendiagnosis penyakit. Pembelajaran tanpa pengawasan (contohnya pengelompokan) mencari anomali luar biasa dalam data tanaman.
  Pembelajaran penguatan akan semakin digunakan untuk membolehkan robot ladang belajar tindakan optimum dari masa ke masa.
• Sistem Sokongan Keputusan (DSS): Platform dan aplikasi mesra pengguna mengintegrasikan pandangan AI. Sistem Sokongan Keputusan mengumpul data sensor, ramalan cuaca, dan ramalan untuk menawarkan nasihat yang boleh diambil tindakan kepada petani. Papan pemuka awan atau mudah alih ini boleh memberi amaran kepada pengguna: “Airkan Ladang B sekarang” atau “Lakukan rawatan pada Plot Jagung 3” berdasarkan analitik AI.
• Edge AI dan Pengkomputeran di Ladang: Sistem baru memproses data terus di ladang (“Edge AI”) tanpa menghantar semuanya ke awan. AI pada peranti boleh menganalisis imej atau data sensor secara masa nyata, yang penting untuk ladang dengan internet terhad.
  Seperti yang dinyatakan dalam satu ulasan, “Sensor IoT dan dron berkuasa Edge AI boleh menganalisis imej tanaman masa nyata, mengesan serangan perosak, dan mengoptimumkan jadual pengairan tanpa memerlukan pemprosesan data luaran”. Ini mengurangkan kelewatan dan meningkatkan kebolehpercayaan di kawasan luar bandar.
• Blockchain dan Platform Data: Beberapa inisiatif menggunakan blockchain untuk merekod data ladang dan output AI dengan selamat. Dalam model ini, petani memiliki data mereka melalui lejar yang tidak boleh diubah. Ia boleh memastikan cadangan AI telus dan produk (seperti label organik) disahkan dengan boleh dipercayai.

Teknologi ini berfungsi bersama: peranti IoT mengumpul data mentah, AI menganalisisnya, dan alat DSS menyampaikan hasil kepada petani. Dalam praktiknya, gabungan pemantauan satelit, sensor tanah, dan robot ladang membentuk rangkaian “ladang pintar” yang saling berhubung.

Manfaat AI dalam Pertanian

Memperkenalkan AI ke dalam pertanian menawarkan banyak kelebihan:

• Hasil Lebih Tinggi, Kos Lebih Rendah: Dengan mengoptimumkan input, AI membantu tanaman mendapatkan apa yang mereka perlukan dengan tepat. Petani sering melihat peningkatan hasil kerana air, baja, dan tenaga kerja digunakan dengan lebih berkesan. Contohnya, pengairan dan pembajaan pintar boleh meningkatkan produktiviti tanaman sambil menggunakan sumber yang lebih sedikit.
  Pengurusan perosak yang lebih baik juga memelihara lebih banyak hasil tuaian. Semua ini boleh mengurangkan kos operasi dengan ketara.
• Kelestarian Alam Sekitar: Penggunaan air dan bahan kimia secara tepat mengurangkan larian dan pencemaran. AI boleh mengurangkan penggunaan baja dan mencegah pencemaran nutrien ke dalam saluran air. Kawalan perosak yang disasarkan mengurangkan jumlah racun perosak.
  Seperti yang dinyatakan oleh OECD, pertanian tepat “mengurangkan impak alam sekitar” dengan menggunakan air, baja, dan racun perosak hanya di tempat yang diperlukan. Secara keseluruhan, pertanian pintar selaras dengan matlamat pemuliharaan dengan meminimumkan pembaziran dan penggunaan tanah berlebihan.
• Ketahanan terhadap Kejutan Iklim dan Pasaran: Pemantauan berasaskan AI menyediakan amaran awal. Petani boleh mengesan tekanan kemarau atau wabak penyakit sebelum menjadi bencana. Dalam menghadapi cuaca yang tidak menentu, model AI membantu menyesuaikan jadual penanaman dan pilihan tanaman.
  Contohnya, sistem satelit dan AI (seperti Indeks Tekanan Pertanian FAO) memantau kemarau dan memberi nasihat mitigasi. Ini menjadikan sistem makanan lebih boleh dipercayai menghadapi perubahan iklim.
• Pengambilan Keputusan Berasaskan Data: Petani kecil dan besar sama-sama mendapat manfaat daripada pandangan yang tidak dapat diperoleh secara manual. FAO menekankan kekuatan AI dalam mencari corak tersembunyi, “mempercepatkan keputusan” dan operasi yang lebih cekap.
  Malahan tugasan kompleks – seperti membiak varieti tanaman yang lebih tahan atau merancang logistik pelbagai ladang – boleh dipandu oleh analitik data.
• Skala Ekonomi dan Aksesibiliti: Seiring masa, alat AI menjadi lebih murah dan meluas. Contohnya, kerjasama seperti projek Digital Green FAO menunjukkan aplikasi nasihat berkuasa AI boleh mengurangkan kos perkhidmatan lanjutan secara drastik (dari ~RM130 ke RM13 setiap petani, berpotensi RM1.30 dengan AI).
  Pengurangan kos ini menjadikan pertanian berteknologi tinggi boleh diakses walaupun oleh petani kecil, terutamanya di negara membangun.

Secara keseluruhan, AI menyokong amalan pertanian yang berinformasi. Tanaman mendapat penjagaan yang tepat pada masa yang sesuai, dan petani mendapat jawapan masa nyata tanpa tekaan. Ini meningkatkan kecekapan dan kualiti pengeluaran makanan di seluruh dunia.

Tren dan Inisiatif Global

Pertanian berasaskan AI sedang berkembang pesat di seluruh dunia. Organisasi dan kerajaan terkemuka melabur dengan besar:

• PBB / FAO: Organisasi Makanan dan Pertanian PBB (FAO) menjadikan AI sebagai strategi utama untuk pertanian digital. FAO sedang membangunkan model bahasa agrifood global dan bekerjasama untuk melaksanakan perkhidmatan nasihat AI di Ethiopia dan Mozambique. Matlamat mereka adalah AI pengetahuan global untuk petani dan pembuat dasar.
  FAO menyatakan alat digital (sensor + IoT) sudah membolehkan pertanian lebih tepat, dan AI akan “meningkatkan sistem ini” dengan mengesan corak tersembunyi dan meramalkan krisis.
• Amerika Syarikat / NASA: Konsortium NASA Harvest menggunakan data satelit digabungkan dengan AI untuk menyokong pertanian global. Contohnya, NASA Harvest menyediakan ramalan hasil tanaman berkuasa AI, amaran awal kemarau, dan alat pengurusan baja yang menganalisis tanda spektrum tumbuhan untuk mengoptimumkan penggunaan nitrogen.
  Usaha ini menunjukkan bagaimana data angkasa dan AI boleh membantu petani membuat keputusan lebih baik di lapangan.
• China: China dengan pantas menggunakan AI dan data besar dalam pertanian. “Pelan Tindakan Pertanian Pintar (2024–2028)” mempromosikan penggunaan dron dan sensor AI di kawasan luar bandar. Dalam praktiknya, banyak ladang di China kini menggunakan armada dron untuk memantau tanaman dan stesen pengairan automatik.
  Firma besar seperti Alibaba dan JD.com mengintegrasikan AI untuk kebolehlacakan, seperti penjejakan mangga berasaskan blockchain yang mengurangkan masa jejak dari 6 hari ke 2 saat. Sokongan dari atas ke bawah menjadikan China peneraju dalam pertanian pintar berskala besar.
• Inisiatif Eropah dan OECD: OECD menekankan AI sebagai sebahagian daripada “inovasi berasaskan data yang mengubah sistem makanan”. Ia menggalakkan pertanian tepat untuk kelestarian. Program penyelidikan EU dan pusat permulaan (contohnya di Belanda dan Jerman) memajukan alat pertanian pintar, dari traktor autonomi hingga aplikasi AI penyakit tanaman.
  Kumpulan kerja AI untuk Pertanian OECD juga menekankan tadbir urus dan piawaian perkongsian data.
• AI Antarabangsa untuk Kebaikan: Acara seperti Sidang Kemuncak AI untuk Kebaikan ITU (dengan Program Makanan PBB dan FAO) aktif membincangkan piawaian pertanian pintar, termasuk kebolehoperasian AI dan skala untuk petani kecil. Dialog global ini bertujuan menyelaraskan penggunaan AI dalam pertanian dan menangani jurang etika, sosial, dan teknikal.

Contoh-contoh ini menunjukkan tren global: kerajaan dan syarikat agri-teknologi mengakui AI boleh meningkatkan keselamatan makanan dan kelestarian. Menjelang 2025 dan seterusnya, AI dalam pertanian dijangka berkembang pesat (dengan ramalan industri perbelanjaan “pertanian pintar” global meningkat tiga kali ganda menjelang 2025).

Cabaran dan Pertimbangan

Walaupun AI menjanjikan banyak manfaat, pertanian pintar menghadapi beberapa cabaran:

• Akses dan Kualiti Data: AI memerlukan banyak data berkualiti. Mengumpul data sensor yang tepat di ladang sukar – peralatan boleh rosak atau memberikan bacaan tidak tepat dalam cuaca ekstrem. Banyak ladang luar bandar kekurangan internet atau kuasa yang stabil untuk peranti IoT.
  Tanpa data tempatan yang kaya, model AI mungkin kurang berkesan. FAO menyatakan memastikan “data tempatan berkualiti” adalah cabaran utama untuk penyelesaian dunia nyata.
• Kos dan Infrastruktur: Sensor berteknologi tinggi, dron, dan platform AI boleh mahal. Petani kecil di kawasan membangun mungkin tidak mampu membelinya. Ulasan sistematik menyorot “kos infrastruktur tinggi” dan “akses ekonomi terhad” sebagai halangan.
  Menangani ini memerlukan subsidi, koperasi petani, atau alternatif sumber terbuka kos rendah.
• Kepakaran Teknikal: Mengendalikan alat AI dan mentafsir nasihatnya memerlukan latihan. Petani mungkin kurang kemahiran digital atau kurang percaya pada mesin. OECD memberi amaran bahawa algoritma berat sebelah (dilatih dengan data ladang besar) boleh meminggirkan petani kecil.
  Program sosial dan pendidikan diperlukan untuk mengajar petani menggunakan dan menyelenggara teknologi pertanian pintar secara bertanggungjawab.
• Kebolehoperasian dan Piawaian: Kini, banyak peranti ladang pintar menggunakan platform proprietari. Ini menghalang ladang menggabungkan alat dari pelbagai pembekal. Pakar menggesa piawaian terbuka dan sistem neutral vendor untuk mengelakkan penguncian.
  Contohnya, kumpulan piawaian AI dan IoT (seperti Kumpulan Fokus ITU/FAO untuk AI dalam Pertanian Digital) sedang membangunkan garis panduan supaya sensor dan data dari pelbagai pengeluar boleh berfungsi bersama.
• Isu Etika dan Keselamatan: Pemusatan data ladang menimbulkan isu privasi. Perusahaan agribisnes besar mungkin mengawal perkhidmatan AI dan mengeksploitasi data petani. Seperti yang dinyatakan dalam literatur, petani sering tidak memiliki data mereka sendiri, menyebabkan risiko eksploitasi atau harga tidak adil.
  Keselamatan siber juga penting – robot ladang yang digodam atau ramalan hasil yang dimanipulasi boleh menyebabkan kerugian besar. Memastikan ketelusan (AI yang boleh diterangkan) dan tadbir urus data yang kukuh amat penting.
• Impak Alam Sekitar AI: Menariknya, AI sendiri mempunyai kos karbon. FAO memberi amaran bahawa satu pertanyaan AI boleh menggunakan tenaga jauh lebih banyak daripada carian internet biasa. Sistem AI lestari (model cekap tenaga, pusat data hijau) diperlukan, jika tidak keuntungan alam sekitar dalam pertanian mungkin terjejas oleh peningkatan penggunaan tenaga.

Mengatasi cabaran ini memerlukan usaha pelbagai pihak: kerajaan, penyelidik, perniagaan agribisnes, dan petani perlu bekerjasama. Jika tadbir urus seiring perkembangan, AI boleh dipandu untuk memberi manfaat kepada semua. Contohnya, OECD mencadangkan dasar inklusif untuk mengelakkan petani kecil tercicir.

Prospek Masa Depan

Teknologi baru menjanjikan untuk memajukan pertanian pintar lebih jauh:

• Gabungan Edge AI dan IoT: Pemproses AI pada peranti akan menjadi lebih murah, membolehkan sensor dan robot membuat keputusan segera di tapak. Ladang akan menggunakan cip AI kecil dalam dron dan traktor untuk bertindak balas secara masa nyata.
• Robotik Berkuasa AI: Kita melihat lebih banyak mesin ladang autonomi. Sudah ada penuaian robotik, penanam, dan pembasmi rumpai dalam ujian. Pada masa depan, kawanan robot yang dikawal AI boleh mengurus seluruh ladang, belajar secara berterusan dari persekitaran mereka.
  Pembelajaran penguatan (percubaan dan kesilapan AI) akan menjadikan mereka lebih pintar dalam tugasan seperti mengesan buah masak atau mengoptimumkan corak penanaman.
• AI Generatif dan Agronomi: Model bahasa besar (LLM) yang disesuaikan untuk pertanian (seperti model agrifood FAO yang akan datang) boleh memberi nasihat kepada petani dalam pelbagai bahasa, menjawab soalan tentang amalan terbaik, dan malah mereka varieti benih baru melalui pembiakan berkomputer.
  AI juga digunakan untuk membangunkan protein alternatif (daging yang dibangunkan di makmal, dan lain-lain), menunjukkan jangkauan teknologi melebihi ladang.
• Pertanian Pintar Iklim: AI akan semakin fokus pada ketahanan iklim. Model ramalan maju boleh mensimulasikan puluhan senario iklim dan mencadangkan pilihan tanaman atau tarikh penanaman. Gabungan AI dengan blockchain juga boleh membolehkan penjejakan kredit karbon untuk amalan regeneratif.
• Kerjasama Global: Usaha antarabangsa akan diperluaskan. Contohnya, “Pandangan Teknologi dan Inovasi Sistem Agrifood” FAO yang dirancang (2025) bertujuan menjadi pangkalan data awam agri-teknologi, membantu negara melabur dengan bijak. Program PBB dan pakatan swasta (contohnya AI4GOVERN) juga menyasarkan sistem makanan lestari dengan AI.

Jika inovasi ini dilaksanakan secara inklusif, ia boleh membantu mencapai masa depan di mana pertanian sangat produktif namun lestari dari segi alam sekitar. Matlamatnya adalah ekosistem pertanian pintar yang memastikan semua orang mendapat akses kepada makanan berkhasiat, dari ladang kecil hingga estet besar.

>>> Klik untuk ketahui lebih lanjut:

AI dalam Pembuatan dan Industri

AI dalam Perubatan dan Penjagaan Kesihatan

AI merevolusikan pertanian dengan mengubah ladang menjadi operasi berteknologi tinggi. Sensor pintar moden dan model AI kini membolehkan pemantauan ladang secara masa nyata, analitik ramalan untuk pertumbuhan tanaman, dan pembuatan keputusan automatik dalam tugasan utama. Petani boleh mengairi dengan tepat, mengesan penyakit awal, dan membaja secara optimum, menghasilkan hasil lebih baik dan penggunaan sumber lebih rendah.

Sebagai contoh, satu ulasan menyimpulkan bahawa sistem berkuasa AI kini secara rutin menyokong “pengairan tepat, pengesanan penyakit awal, dan pembajaan optimum” dalam tanaman.

Namun, teknologi ini bukan penyelesaian ajaib. Isu seperti sambungan internet, kos, privasi data, dan latihan petani masih menjadi halangan sebenar. Menangani ini memerlukan dasar yang bijaksana dan kerjasama.
Dengan tadbir urus yang betul (seperti peraturan data yang jelas dan piawaian terbuka), AI memang boleh memberi manfaat kepada semua – bukan hanya ladang besar.

Akhirnya, peranan AI dalam pertanian pintar adalah untuk meningkatkan pembuatan keputusan manusia, menjadikan pertanian lebih produktif dan lestari. Dengan membawa analitik canggih ke ladang, AI menjanjikan masa depan di mana pengeluaran makanan global memenuhi permintaan dengan pembaziran yang minimum, menyokong kehidupan petani dan planet ini.

Seperti yang ditekankan dalam laporan FAO dan OECD, kejayaan bergantung pada inovasi inklusif dan beretika – memastikan alat pertanian pintar cekap tenaga, boleh diterangkan, dan mampu dimiliki oleh semua petani. Jika kita melaksanakan ini dengan betul, AI akan membantu mengubah pertanian menjadi industri moden yang sesuai untuk cabaran abad ke-21.