1. 질병 식별 :AI 알고리즘은 건강하고 병에 걸린 밀 식물의 방대한 데이터 세트에서 교육을받을 수있어 다양한 질병을 정확하게 식별하고 분류 할 수 있습니다. 이를 통해 농민과 농업 전문가는 분야의 질병을 빠르고 효과적으로 감지 할 수 있습니다.
2. 정밀 표적 :객체 인식 기술은 분야 내에서 질병의 위치와 범위에 대한 정확한 정보를 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 살충제 및 기타 처리의 표적 적용을 가능하게하여 사용 된 화학 물질의 양을 줄이고 환경 영향을 최소화 할 수 있습니다.
3. 적시 중재 :효과적인 관리에는 질병의 조기 발견이 중요합니다. AI 기반 객체 인식 시스템은 질병 증상이 감지 될 때 필드를 지속적으로 모니터링하고 실시간 경고를 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 농민들은 질병의 확산을 예방하기 위해 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
4. 품종 저항 :물체 인식 기술은 질병 저항성 밀 품종의 발달을 지원할 수 있습니다. AI 알고리즘은 다른 밀 품종에서 질병 유병률 및 저항성에 대한 데이터를 분석함으로써 저항과 관련된 유전 적 특성을 식별 할 수 있습니다. 이 정보는 번식 프로그램에 사용하여 새로운 질병 저항성 밀 품종을 개발할 수 있습니다.
5. 현장 관리 최적화 :AI 기반 객체 인식은 질병 발생에 기여하는 요인에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 농민들은 질병 분포의 패턴을 식별하고 기상 조건 및 토양 수분과 같은 환경 데이터를 분석함으로써 문화적 관행 및 농작물 회전에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수있어 질병 위험을 최소화 할 수 있습니다.
6. 데이터 중심 의사 결정 :객체 인식 기술은 질병 발생, 심각도 및 분포에 대한 상당한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 예측 모델을 만들고 의사 결정 프로세스를 지원하는 데 사용될 수있어 농민들이보다 효과적인 질병 관리 전략을 개발할 수 있습니다.
그러나 AI 기반 객체 인식 기술은 유망한 잠재력을 제공하지만 다른 질병 관리 관행 및 전략과 결합되어야한다는 점에 유의해야합니다. 성공적인 구현에는 정확한 교육 데이터, 지속적인 알고리즘 개선 및 다른 농업 기술과의 통합이 필요합니다.
