Die DroneUA-Unternehmensgruppe, ein führender Integrator unbemannter Technologien in den Bereichen Robotik und Datenverarbeitung, ist in die Weltrangliste der Startups der Branche eingestiegen künstliche Intelligenz für die Landwirtschaft. Die meisten Vertreter des Ratings sind amerikanische Unternehmen (die ersten vier Plätze sowie einige weitere Plätze in der Mitte des Ratings), aber auch Vertreter aus Israel, Indien, Südafrika und Serbien.
Das teilten Unternehmensvertreter auf ihrer Seite unter mit Facebook. „Wir sind stolz auf jede unserer Auszeichnungen im Bereich Landwirtschaft und danken den ukrainischen Landwirten dafür. Schließlich war es ihre Offenheit für Innovationen, ihr Durst nach Experimenten und Entwicklung, die es ermöglichten, fortschrittliche unbemannte und digitale Lösungen zu implementieren“, sagte DroneUa in einer Erklärung.
У der Pressedienst von DroneUa fügte hinzu, dass das Unternehmen dank einheimischer landwirtschaftlicher Erzeuger unschätzbare Erfahrungen bei der Anwendung von Agrarrobotik und der Verarbeitung von Feldinformationen von Satelliten und von Drohnen gesammelten Daten sammeln konnte. Neuste Technologien mit Einbindung künstlicher Intelligenz ermöglichen einen hochpräzisen, ressourcenschonenden und ökologischen Ansatz in der landwirtschaftlichen Produktion, wodurch nicht nur Kosten eingespart, sondern auch der Ertrag der Pflanzen gesteigert werden kann.
„Durch gemeinsame Anstrengungen leisten wir einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung des globalen AgTech-Marktes und sorgen für die weltweite Ernährungssicherheit“, sagt DroneUa.
Der Beitrag unbemannter Technologien zur Landwirtschaft ist kaum zu überschätzen. Drohnen machen es effizienter, weil sie Felder aus großer Höhe überwachen, Problemstellen finden, die Qualität von Bodenbearbeitung, Maschinen und Aussaat kontrollieren, Felder genauer vermessen und Erträge berechnen können.
Im Allgemeinen wird der Einsatz von KI in der Landwirtschaft, wie auf der offiziellen Website von DroneUa berichtet, in drei Hauptkategorien unterteilt:
- Verwendung autonomer Maschinen mit integrierter KI zur Durchführung agronomischer Operationen
- Überwachung von Feldern (Kontrolle der Gesundheit und Entwicklung der Pflanzen, Beurteilung der Ernte, Verhinderung der Ausbreitung von Schädlingen und Krankheiten, Analyse der Bodenbeschaffenheit usw.)
- Prognosen (Datenentwicklung und deren Interpretation zur Verbesserung des Produktionsprozesses, Analyse von Wetter- und Klimabedingungen).
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