DEEP LEARNING UND OBJEKTERKENNUNG IN DER LANDWIRTSCHAFT

Alle Länder sind sich einig, dass es notwendig ist, Lösungen für die Probleme im Bereich der Landwirtschaft zu finden und die Zukunft der Landwirtschaft zu bestimmen. Die Bedeutung der künstlichen Intelligenz in der Landwirtschaft wird aufgrund von Problemen wie Klimawandel, Bevölkerungswachstum, Ressourcennutzung und Lebensmittelsicherheit hervorgehoben und gefördert. Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden zur Unterstützung einer fortschrittlichen landwirtschaftlichen Produktion eingesetzt und bieten gleichzeitig Möglichkeiten für eine effizientere Produktion. Künstliche Intelligenz, die die menschliche Arbeitskraft in der Produktion ersetzt, ebnet den Weg für die Entwicklung neuer Technologien, die den Anbau, die Aussaat, die Bewässerung, die Ernte und die Analyse des Boden- und Pflanzenzustands ermöglichen. Es wird davon ausgegangen, dass Technologien der künstlichen Intelligenz, die alle Institutionen des Sektors - vom Kleinerzeuger bis zum Großunternehmen - betreffen, mittelfristig einen großen Platz im Agrarsektor einnehmen werden. Man kann die Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Landwirtschaft in Gruppen einteilen. Diese sind in Form von Agrarrobotern, Boden- und Pflanzenüberwachung, analytischen Vorhersagen. Bei Anwendungen, die die Zukunft in die Gegenwart der Produktion bringen, hat sich gezeigt, dass die Datenerfassung von größter Bedeutung ist.

Autorentext

Sezgin Ersoy ist Professor für Mechatronik und Materialwissenschaften. Nach seinem Abschluss an der Marmara-Universität wurde er Fakultätsmitglied an derselben Universität. Zu seinen Veröffentlichungen gehören verschiedene Arbeiten zum Verständnis der Veränderungen in der Kfz-Mechatronik, der Polymerwissenschaft und der biomedizinischen Technologien.