Штучний інтелект у розумному сільському господарстві

Штучний інтелект у сільському господарстві трансформує фермерство за допомогою розумних технологій, таких як дрони, Інтернет речей та машинне навчання, забезпечуючи точне та сталий виробництво продуктів харчування.

Розумне сільське господарство (також відоме як точне землеробство) використовує датчики, дрони та штучний інтелект (ШІ), щоб зробити фермерство більш ефективним і сталим. На розумній фермі дані з датчиків вологості ґрунту, метеостанцій та супутникових або дронових знімків подаються в алгоритми ШІ.

Ці моделі навчаються прогнозувати потреби та пропонувати дії – наприклад, коли і скільки поливати, удобрювати або збирати врожай – мінімізуючи втрати та максимізуючи здоров’я рослин.

Інтеграція ШІ в сільське господарство відкриває нову еру точності та ефективності, дозволяючи виконувати завдання, такі як автоматичне виявлення хвороб і прогнозування врожайності, які раніше були неможливими.
— Огляд сільськогосподарських технологій

Аналізуючи складні закономірності в даних ферми, ШІ може покращити швидкість і точність прийняття рішень, що призводить до вищих врожаїв і зниження використання ресурсів.

Зміст

1. Ключові застосування ШІ у фермерстві
2. Як працює ШІ на фермі
3. Переваги ШІ у сільському господарстві
4. Глобальні тенденції та ініціативи
5. Виклики та аспекти для розгляду
6. Перспективи на майбутнє
7. Найкращі інструменти ШІ у сільському господарстві
8. Висновок
- 8.1. Поточні перешкоди
- 8.2. Шлях уперед

Ключові застосування ШІ у фермерстві

ШІ вже використовується в багатьох сферах сільського господарства. Фермери та агротехнологічні компанії впроваджують машинне навчання та комп’ютерний зір у таких основних напрямках:

Точне зрошення та управління водними ресурсами

Системи на основі ШІ поєднують дані датчиків вологості ґрунту з прогнозами погоди, щоб поливати рослини лише там і тоді, де це потрібно. Розумні контролери крапельного зрошення використовують аналітику в реальному часі для оптимізації розподілу води по полю, суттєво знижуючи втрати води та підвищуючи стійкість рослин у посушливих регіонах.

Моніторинг здоров’я рослин та виявлення хвороб

Моделі комп’ютерного зору аналізують знімки з дронів або камер, щоб рано виявляти шкідників, грибкові інфекції або дефіцит поживних речовин. Ці інструменти ШІ можуть розпізнавати тонкі симптоми, невидимі неозброєним оком, що дозволяє фермерам лікувати проблеми до їх поширення.

Боротьба зі шкідниками та управління бур’янами

Робототехніка та системи на основі ШІ можуть точно націлюватися на шкідників і бур’яни. Автономні дрони або роботи застосовують пестициди або видаляють бур’яни лише там, де це потрібно, керуючись ідентифікацією за допомогою машинного зору. Така точність у використанні хімікатів знижує витрати та вплив на довкілля.

Прогнозування врожайності та росту

Моделі машинного навчання прогнозують врожайність, аналізуючи історичні дані, погодні тенденції та поточні умови росту. Датчики IoT, що відстежують розвиток рослин, поєднуються з ШІ для прогнозування оптимальних термінів збору та очікуваного обсягу, покращуючи розподіл ресурсів.

Управління ґрунтом та поживними речовинами

Датчики ґрунту вимірюють вологість, pH та рівень поживних речовин по всьому полю. Системи ШІ інтерпретують ці дані, щоб рекомендувати точні типи та кількість добрив. Розумні розкидачі добрив регулюють внесення поживних речовин у реальному часі, щоб уникнути перенасичення та зменшити стікання.

Моніторинг тваринництва

ШІ аналізує дані з носимих датчиків або камер на тваринах для відстеження здоров’я, поведінки та режиму випасу. Сповіщення від моделей ШІ повідомляють фермерів про хворих або стресованих тварин на ранніх стадіях, покращуючи добробут і продуктивність тварин.

Експертна думка: Справжня сила ШІ полягає в здатності виявляти закономірності, які ми інакше не помітили б – прогнозувати результати та запобігати спалахам хвороб до того, як вони стануть критичними.

Ланцюг постачання та відстежуваність

ШІ та блокчейн також входять у ланцюги постачання. Інтелектуальні системи можуть відстежувати їжу від ферми до столу, підтверджуючи походження та якість. Наприклад, записи в блокчейні та аналітика на основі ШІ можуть швидко сертифікувати органічну продукцію або виявляти проблеми з безпекою харчових продуктів, підвищуючи прозорість і довіру споживачів.

Завдяки цим застосуванням ШІ перетворює традиційні ферми на операції, керовані даними. Він поєднує пристрої Інтернету речей (датчики, дрони) з хмарною аналітикою та обчисленнями на фермі, створюючи екосистему розумного землеробства.

Ключові застосування ШІ у фермерстві

Як працює ШІ на фермі

Розумне сільське господарство базується на поєднанні різних технологій. Ось ключові компоненти, що забезпечують фермерство на основі ШІ:

Датчики IoT та збір даних

Ферми оснащені датчиками вологості ґрунту, метеостанціями, камерами, супутниковими зв’язками та іншими пристроями. Вони збирають безперервні дані з полів.

Датчики ґрунту та води є основою розумного сільського господарства з IoT
Критичні показники вологості, температури, pH та поживних речовин
Безперервний моніторинг у реальному часі по всьому полю

Дрони та дистанційне зондування

Повітряні дрони та супутники з камерами і мультиспектральними сенсорами збирають високоякісні знімки рослин.

Програмне забезпечення ШІ збирає зображення для моніторингу здоров’я рослин
Швидко виявляє стресовані рослини або спалахи шкідників на великих площах
Мультиспектральне зондування виявляє невидимий стрес рослин

Алгоритми машинного навчання

Дані ферми подаються в моделі машинного навчання на серверах або пристроях на краю мережі для аналізу закономірностей і прогнозів.

Нейронні мережі та випадкові ліси прогнозують врожайність і діагностують хвороби
Ненаглядове навчання виявляє аномалії в даних про рослини
Навчання з підкріплення допомагає роботам з часом навчатися оптимальним діям

Системи підтримки прийняття рішень (DSS)

Зручні платформи та додатки інтегрують інсайти ШІ у практичні поради для фермерів.

Хмарні або мобільні панелі збирають дані з датчиків і прогнози
Сповіщення в реальному часі: «Полийте поле Б зараз» або «Застосуйте обробку на ділянці 3»
Доступні інтерфейси для фермерів з різним рівнем технічної підготовки

Edge AI та обчислення на фермі

Нові системи обробляють дані безпосередньо на фермі, а не відправляють усе в хмару.

ШІ на пристрої аналізує зображення або дані датчиків у реальному часі
Важливо для ферм з обмеженим інтернет-з’єднанням
Зменшує затримки та підвищує надійність у сільській місцевості

Блокчейн та платформи даних

Деякі ініціативи використовують блокчейн для безпечного запису даних ферми та результатів ШІ.

Фермери володіють своїми даними через незмінні реєстри
Гарантує прозорість рекомендацій ШІ
Надійно підтверджує продукти, наприклад, органічні сертифікати

Інтеграція в дії: Ці технології працюють разом бездоганно – пристрої IoT збирають сирі дані, ШІ їх аналізує, а інструменти DSS надають фермерам практичні результати. На практиці поєднання супутникового моніторингу, наземних датчиків і роботів на фермі формує взаємопов’язану мережу «розумної ферми».

Як працює ШІ на фермі

Переваги ШІ у сільському господарстві

Впровадження ШІ у фермерство дає трансформаційні переваги у продуктивності, сталості та стійкості:

Вищі врожаї, нижчі витрати

Оптимізуючи ресурси, ШІ допомагає рослинам отримувати саме те, що їм потрібно. Розумне зрошення та удобрення можуть підвищити продуктивність врожаю, використовуючи менше ресурсів. Покращене управління шкідниками зберігає більше врожаю, суттєво знижуючи операційні витрати.

Екологічна сталкість

Точне застосування води та хімікатів означає менше стікання та забруднення. ШІ може зменшити використання добрив і запобігти вимиванню поживних речовин у водойми. Цільова боротьба зі шкідниками знижує обсяг пестицидів, мінімізуючи відходи та перенавантаження земель.

Кліматична стійкість

Моніторинг на основі ШІ дає ранні попередження про посуху або спалахи хвороб. У умовах непередбачуваної погоди моделі ШІ допомагають адаптувати графіки посадки та вибір культур, роблячи продовольчу систему більш надійною перед змінами клімату.

Рішення на основі даних

Як дрібні, так і великі фермери отримують вигоду від інсайтів, які неможливо отримати вручну. Сила ШІ – у виявленні прихованих закономірностей, що дозволяє швидше приймати рішення та ефективніше виконувати складні завдання.

Економія на масштабі

Інструменти ШІ стають дешевшими та більш поширеними. Консультаційні додатки на основі ШІ можуть суттєво знизити витрати на сервіс, роблячи високотехнологічне фермерство доступним навіть для дрібних фермерів у країнах, що розвиваються.

Оптимізація в реальному часі

Рослини отримують саме той догляд у потрібний час, а фермери – відповіді в реальному часі замість здогадок. Це підвищує ефективність і якість виробництва продуктів харчування у світі.

Потенціал зниження витрат 90%

Консультаційні послуги на основі ШІ можуть знизити витрати на сервіс з ~$30 до $0,30 на фермера

Переваги ШІ у сільському господарстві

Глобальні тенденції та ініціативи

Сільське господарство на основі ШІ набирає обертів у всьому світі. Провідні організації та уряди активно інвестують у технології розумного фермерства:

Організація Об’єднаних Націй / ФАО

Продовольча та сільськогосподарська організація ООН (ФАО) зробила ШІ ключовою стратегією цифрового сільського господарства. ФАО розробляє глобальну мовну модель для агропродовольчої сфери та співпрацює для впровадження консультаційних послуг на основі ШІ в Ефіопії та Мозамбіку.

Розробка глобальних знань ШІ для фермерів і політиків
Цифрові інструменти (датчики + IoT) забезпечують точніше землеробство
ШІ підвищує системи, виявляючи приховані закономірності та прогнозуючи кризи
Фокус на доступності технологій для країн, що розвиваються

Сполучені Штати / NASA

Консорціум NASA Harvest використовує супутникові дані в поєднанні з ШІ для підтримки сільського господарства у світі. Ці зусилля демонструють, як космічні дані та ШІ можуть допомогти фермерам приймати кращі рішення на місцях.

Прогнози врожайності на основі супутникових знімків з підтримкою ШІ
Системи раннього попередження про посуху
Інструменти управління добривами, що аналізують спектральні сигнатури рослин
Оптимізація використання азоту за допомогою передової аналітики

Китай

Китай швидко впроваджує ШІ та великі дані у фермерстві. Його «План дій розумного сільського господарства (2024–2028)» сприяє використанню дронів і датчиків ШІ в сільській місцевості, роблячи країну лідером у масштабному впровадженні розумного фермерства.

Флот дронів обстежує посіви на великих площах
Автоматичні станції зрошення з оптимізацією на основі ШІ
Відстеження за допомогою блокчейну (наприклад, манго: 6 днів → 2 секунди)
Великі технологічні компанії (Alibaba, JD.com) інтегрують ШІ у ланцюги постачання

Європа та ОЕСР

ОЕСР виділяє ШІ як частину «інновацій на основі даних, що трансформують продовольчі системи». Дослідницькі програми ЄС та стартап-хаби просувають інструменти розумного фермерства – від автономних тракторів до додатків ШІ для виявлення хвороб рослин.

Точне землеробство для ініціатив сталого розвитку
Інноваційні центри в Нідерландах і Німеччині
Робоча група ШІ для сільського господарства з питань управління та обміну даними
Фокус на етичних стандартах та сумісності

Міжнародна ініціатива AI for Good

Події, як ITU AI for Good Summit (за участю Продовольчої програми ООН та ФАО), активно обговорюють стандарти розумного фермерства, включно з сумісністю ШІ та масштабуванням для дрібних фермерів.

Глобальний діалог щодо гармонізації використання ШІ в сільському господарстві
Вирішення етичних, соціальних і технічних проблем
Стандарти сумісності ШІ між платформами
Фокус на інклюзивному доступі для дрібних фермерів

Зростання ринку: Світові витрати на «розумне сільське господарство» прогнозують утричі збільшити до 2025 року, оскільки уряди та агротехнологічні компанії визнають потенціал ШІ для підвищення продовольчої безпеки та сталості.

Глобальні тенденції та ініціативи ШІ у розумному сільському господарстві

Виклики та аспекти для розгляду

Хоча ШІ обіцяє багато, розумне фермерство стикається з суттєвими перешкодами, які потрібно подолати для широкого впровадження:

Доступ до даних та їх якість

ШІ потребує великої кількості якісних даних для ефективної роботи. Збір точних даних з датчиків у полі є складним – обладнання може виходити з ладу або давати шумні показники в екстремальних погодних умовах. Багато сільських ферм не мають надійного інтернету чи електропостачання для IoT-пристроїв.

Ключова проблема: Без багатих локальних даних моделі ШІ можуть бути менш ефективними. Забезпечення «якісних локальних даних» – це велика задача для реальних рішень.

Вартість та інфраструктура

Високотехнологічні датчики, дрони та платформи ШІ можуть бути дорогими. Дрібні фермери в країнах, що розвиваються, можуть не дозволити собі їх. Високі витрати на інфраструктуру та економічна недоступність залишаються значними бар’єрами.

Потрібні субсидії та державні програми підтримки
Фермерські кооперативи можуть ділити витрати
Розробляються недорогі відкриті альтернативи
Масштабовані рішення для ферм різного розміру

Технічна експертиза

Керування інструментами ШІ та інтерпретація їхніх рекомендацій вимагає навчання. Фермерам може бракувати цифрових навичок або довіри до машин. Упереджені алгоритми, навчені на даних великих ферм, можуть маргіналізувати дрібних фермерів.

Рішення: Потрібні соціальні та освітні програми, щоб навчити фермерів відповідально використовувати та обслуговувати розумні агротехнології.

Сумісність та стандарти

Наразі багато пристроїв розумних ферм використовують пропрієтарні платформи. Це ускладнює поєднання різних інструментів. Експерти виступають за відкриті стандарти та нейтральні системи, щоб уникнути залежності від одного постачальника.

Групи зі стандартів (наприклад, ITU/FAO Focus Group on AI for Digital Agriculture) працюють над керівництвом, щоб датчики та дані від різних виробників могли працювати разом безперешкодно.

Етичні та безпекові питання

Централізація даних ферми викликає питання приватності. Великі агробізнеси можуть контролювати сервіси ШІ та експлуатувати дані фермерів. Фермери часто не володіють своїми даними, що створює ризики експлуатації або несправедливого ціноутворення.

Критичний ризик: Зламаний фермерський робот або маніпуляція прогнозом врожайності можуть спричинити великі збитки. Важливо забезпечити прозорість (пояснюваний ШІ) та надійне управління даними.

Вплив ШІ на довкілля

Сам ШІ має вуглецевий слід. Один запит до ШІ може споживати значно більше енергії, ніж звичайний інтернет-пошук. Потрібні сталий ШІ (енергоефективні моделі, «зелені» дата-центри), інакше екологічні вигоди у фермерстві можуть бути знівельовані зростанням енергоспоживання.

Подолання цих викликів вимагатиме зусиль багатьох сторін: урядів, дослідників, агробізнесу та фермерів. Включне формування політики є необхідним, щоб дрібні фермери не залишилися позаду.
— Звіт ОЕСР з аграрної політики

Виклики та аспекти для розгляду ШІ у розумному сільському господарстві

Перспективи на майбутнє

Нові технології обіцяють ще більше розвинути розумне сільське господарство, створюючи нові можливості для сталого та ефективного фермерства:

Поєднання Edge AI та IoT

Процесори ШІ на пристроях стануть дешевшими, дозволяючи датчикам і роботам приймати рішення миттєво на місці. Ферми використовуватимуть крихітні AI-чіпи в дронах і тракторах для реакції в реальному часі без залежності від хмари.

Робототехніка на основі ШІ

Автономні сільськогосподарські машини вже проходять випробування. У майбутньому рої роботів, координованих ШІ, можуть доглядати за цілими полями, постійно навчаючись від навколишнього середовища. Навчання з підкріплення зробить їх розумнішими у завданнях, як-от виявлення стиглих плодів або оптимізація схем посадки.

Генеративний ШІ та агрономія

Великі мовні моделі, адаптовані до сільського господарства, можуть консультувати фермерів багатьма мовами, відповідати на запити щодо кращих практик і навіть розробляти нові сорти насіння через комп’ютерне селекцію. ШІ також використовується для розробки альтернативних білків, демонструючи охоплення технології поза межами поля.

Кліматично розумне фермерство

ШІ дедалі більше зосереджуватиметься на кліматичній стійкості. Передові моделі прогнозування можуть симулювати десятки кліматичних сценаріїв і рекомендувати вибір культур або дати посадки. Поєднання ШІ з блокчейном також може дозволити відстеження вуглецевих кредитів для регенеративних практик.

Глобальна співпраця

Міжнародні зусилля будуть масштабуватися. Запланований ФАО «Огляд технологій і інновацій агропродовольчих систем» (2025) має стати публічною базою даних агротехнологій, допомагаючи країнам інвестувати розумно. Програми ООН і приватні альянси спрямовані на сталу продовольчу систему з ШІ.

Візія майбутнього: Якщо ці інновації впроваджуватимуться інклюзивно, вони допоможуть досягти майбутнього, де фермерство буде високопродуктивним і водночас екологічно сталим. Ідеал – екосистема розумного сільського господарства, що забезпечує всіх поживною їжею, від дрібних ферм до великих господарств.

Перспективи майбутнього ШІ у розумному сільському господарстві

Найкращі інструменти ШІ у сільському господарстві

Доступні ресурси

4 Елементи

CropSense

Агроінтелект на базі штучного інтелекту

Інформація про застосунок

Автор / Розробник	CipherSense AI
Підтримувані пристрої	Веб-платформа (браузери для ПК та мобільних пристроїв)
Мови / Регіони	Англійська; оптимізовано для сільськогосподарських регіонів Африки
Модель ціноутворення	Безкоштовний тариф з обмеженими функціями; преміум-плани для розширеної аналітики

Загальний огляд

CropSense — це платформа агроінтелекту на базі штучного інтелекту, розроблена компанією CipherSense AI для революції у точному землеробстві по всій Африці. Поєднуючи супутникові знімки, дані сенсорів Інтернету речей (IoT) та алгоритми машинного навчання, CropSense надає фермерам, агробізнесу та кооперативам практичні інсайти для оптимізації продуктивності посівів, управління ґрунтом і прогнозування врожайності.

Платформа дає змогу користувачам приймати обґрунтовані рішення, що підвищують продуктивність, зменшують вплив на довкілля та покращують загальну прибутковість фермерських господарств. CropSense є частиною цифрової трансформації сільського господарства Африки, допомагаючи подолати розрив між дрібними фермерами та сучасними технологіями.

Детальний вступ

CropSense є значним кроком уперед у сфері аграрних технологій для країн, що розвиваються. Розроблена компанією CipherSense AI, платформа інтегрує передові моделі ШІ з технологіями дистанційного зондування для надання актуальної інформації про стан посівів, родючість ґрунту та екологічні фактори.

Платформа використовує супутникові дані та локалізовані погодні моделі для моніторингу умов на великих сільськогосподарських територіях, пропонуючи ранні попередження про шкідників, хвороби та водний стрес. Перетворюючи складні дані на зрозумілі візуалізації та рекомендації, CropSense дає змогу фермерам вживати превентивних заходів, оптимізувати використання ресурсів і забезпечувати сталий розвиток земель.

Окрім окремих фермерів, CropSense також обслуговує фінансові установи, державні органи та агробізнес, надаючи оцінки ризиків посівів і аналітику врожайності, що може покращити кредитні рішення, страхове моделювання та планування ланцюгів постачання. Його масштабована архітектура дозволяє організаціям інтегрувати інтелект через API або white-label рішення, роблячи його ключовим інструментом розумного сільського господарства в Африці.

Ключові функції

Моніторинг посівів у реальному часі

Діагностика стану здоров’я за допомогою ШІ через супутникові та IoT-дані для безперервного спостереження за посівами.

Аналіз ґрунту та поживних речовин

Комплексна інформація про стан ґрунту, рівень вологості та вміст вуглецю для оптимального удобрення.

Прогнозні сповіщення

Раннє виявлення шкідників, хвороб і несприятливих погодних умов для запобігання втратам врожаю.

Прогнозування врожайності

Прогнозування врожайності на основі ШІ для кращого планування ресурсів і оптимізації збору.

Налаштовувані панелі керування

Візуальні інструменти для відстеження кількох ферм або регіонів в одному уніфікованому вигляді.

Підтримка інтеграції API

Безшовна інтеграція з сторонніми аграрними системами та white-label рішеннями.

Посилання для завантаження або доступу

Official website

Керівництво користувача

Реєстрація

Створіть обліковий запис на офіційному сайті CropSense, щоб розпочати роботу з платформою.

Внесення даних про ферму

Введіть розмір ферми, координати місцезнаходження та тип культури для забезпечення точного моніторингу.

Введення даних

За бажанням підключіть IoT-сенсори або завантажте наявні дані ферми для підвищення точності аналітики.

Перегляд панелі керування

Отримуйте доступ до карт у реальному часі, аналітики стану посівів і сповіщень через персоналізовану панель.

Використання інсайтів

Застосовуйте рекомендації, створені ШІ, для зрошення, удобрення та боротьби зі шкідниками.

Моніторинг прогресу

Відстежуйте продуктивність і врожайність з часом за допомогою порівняльної аналітики та історичних даних.

Примітки та обмеження

Важливі зауваження: Ознайомтеся з цими обмеженнями перед використанням CropSense, щоб переконатися, що платформа відповідає вашим аграрним потребам.

Безкоштовна версія охоплює моніторинг обмеженої площі (до 1 гектара максимум).
Розширені функції, такі як детальне прогнозування врожайності та інтеграція IoT, вимагають платної підписки.
Точність платформи залежить від якості супутникових знімків та доступних наземних даних.
Наразі оптимізовано для африканських регіонів; глобальне розширення триває.
Мобільні додатки поки що недоступні в Google Play або App Store.

Часті запитання

Хто розробив CropSense?

CropSense розробила компанія CipherSense AI — африканська компанія зі штучного інтелекту та аналітики даних, що спеціалізується на рішеннях для розумного сільського господарства.

Чи можна користуватися CropSense безкоштовно?

Доступний безкоштовний тариф для базового моніторингу посівів, тоді як розширена аналітика та корпоративні функції потребують платної підписки.

Які дані використовує CropSense?

Платформа використовує комбінацію супутникових знімків, даних IoT-сенсорів та локалізованих погодних даних для формування інсайтів.

Чи можна інтегрувати CropSense в інші системи?

Так, CropSense пропонує доступ через API та white-label рішення для партнерів і агробізнесу.

Чим CropSense відрізняється від інших агротехнічних інструментів?

CropSense орієнтований на локальну релевантність для африканських фермерів, пропонуючи моделі ШІ, калібровані під регіональний клімат і умови ґрунту.

Plantix

Діагностика рослин на основі штучного інтелекту

Інформація про додаток

Розробник	PEAT GmbH (Progressive Environmental & Agricultural Technologies)
Підтримувані пристрої	Смартфони на Android та iOS; доступ через веб-браузер
Мови	Понад 18 мов; використовується у більш ніж 150 країнах світу
Ціноутворення	Безкоштовний; опціональні платні корпоративні інтеграції API

Що таке Plantix?

Plantix — це додаток для сільського господарства на основі штучного інтелекту, розроблений PEAT GmbH, який допомагає фермерам та агрономам миттєво ідентифікувати хвороби рослин, шкідників та дефіцит поживних речовин за допомогою зображень зі смартфона. Часто його називають «лікарем рослин», Plantix використовує машинне навчання та велику базу зображень для точних діагнозів і практичних рішень. З мільйонами користувачів по всьому світу він допомагає захищати врожай, підвищувати врожайність і впроваджувати сталу агротехніку — усе це з мобільного пристрою.

Як Plantix змінює цифрове сільське господарство

Plantix став одним із провідних мобільних інструментів для точного землеробства та цифрового управління здоров’ям рослин у світі. Створений компанією PEAT GmbH, додаток використовує штучний інтелект і розпізнавання зображень для виявлення понад 400 проблем рослин на більш ніж 30 основних культурах, включно з кукурудзою, пшеницею, рисом та овочами.

Процес простий: користувач фотографує уражену рослину, і за кілька секунд Plantix аналізує зображення за допомогою своєї моделі ШІ, навченої на мільйонах аграрних фото. Додаток визначає можливі хвороби або дефіцити, пропонує науково обґрунтовані рішення та надає локалізовані рекомендації щодо продуктів для лікування.

Окрім діагностики, Plantix з’єднує користувачів із інтерактивною спільнотою фермерів, що дозволяє отримувати підтримку від колег і експертів. API «Plantix Vision» розширює можливості для агробізнесу та наукових установ, інтегруючи розпізнавання рослин на основі ШІ у ширші аграрні платформи.

Місія додатку — зробити точне землеробство доступним для всіх, особливо для дрібних фермерів, поєднуючи передові технології з обміном знаннями в спільноті.

Інтерфейс діагностики хвороб рослин на основі ШІ Plantix