KI in der Landwirtschaft

Definieren Sie das agronomische Ergebnis und den Zeitpunkt. Die Identifizierung einer möglichen Krankheit, die Empfehlung einer Bewässerung und die Ertragsprognose erfordern unterschiedliche Nachweise. Überprüfen Sie, wann jeder Sensor oder jede Wetterfunktion verfügbar ist, und vermeiden Sie die Verwendung zukünftiger Informationen bei einer früher getroffenen Entscheidung. Bewerten Sie Felder, Jahreszeiten, Sorten, Kameras und Wetterbedingungen. Ein auf einem Betrieb trainiertes Modell stützt sich möglicherweise auf Boden- oder Bewirtschaftungsmuster, die nicht übertragen werden können. Berücksichtigen Sie seltene Krankheiten, Dürren, Überschwemmungen und Fälle fehlender Sensoren, bei denen die Kosten eines Fehlers von Bedeutung sind. Verknüpfen Sie Vorhersagen mit Aktionen und Ressourcen. Eine Bewässerungsempfehlung sollte die Wasserverfügbarkeit, Bodenbeschränkungen, das Erntestadium und die Praxis des Betreibers berücksichtigen. Eine Renditeschätzung sollte Unsicherheit vermitteln und nicht zu einem Versprechen gegenüber einem Käufer werden. Schützen Sie Betriebsdaten und bewahren Sie die Befugnisse des Betreibers. Versionssensoren, Modelle und Feldgrenzen; Überwachen Sie die Drift nach einer neuen Ernte oder einem neuen Gerät. und einen sicheren manuellen Prozess aufrechterhalten, wenn das Modell unsicher oder nicht verfügbar ist.