DroneUA-gruppen av selskaper, som er en ledende integrator av ubemannede teknologier innen robotikk og databehandling, kom inn på verdensrangeringen av startups i bransjen kunstig intelligens for landbruket. De fleste av representantene for ratingen er amerikanske selskaper (de fire første plassene, samt noen flere posisjoner i midten av ratingen), men det er også representanter for Israel, India, Sør-Afrika og Serbia.
Dette ble annonsert av selskapets representanter på siden deres kl Facebook. "Vi er stolte av hver av våre priser innen landbruk og er takknemlige overfor ukrainske bønder for dette. Tross alt var det deres åpenhet for innovasjon, tørst etter eksperimenter og utvikling som gjorde det mulig å implementere avanserte ubemannede og digitale løsninger," sa DroneUa i en uttalelse.
У pressetjenesten til DroneUa la til at selskapet var i stand til å få uvurderlig erfaring med å bruke landbruksrobotikk og behandle feltinformasjon fra satellitter og data samlet inn av droner takket være innenlandske landbruksprodusenter. De nyeste teknologiene med integrasjon av kunstig intelligens gjør det mulig å bruke en høypresisjon, ressursbesparende og økologisk tilnærming i landbruksproduksjon, takket være hvilken det er mulig ikke bare å spare kostnader, men også å øke utbyttet av avlinger.
"Ved felles innsats gir vi et betydelig bidrag til utviklingen av det globale AgTech-markedet og sikrer verdens matsikkerhet," sier DroneUa.
Bidraget fra ubemannede teknologier til landbruket er vanskelig å overvurdere. Droner gjør det mer effektivt, fordi de kan overvåke åkre fra stor høyde, finne problemområder, kontrollere kvaliteten på jordarbeiding, maskineri og såing, mer nøyaktig måle åker og beregne avlinger.
Generelt, som rapportert på den offisielle nettsiden til DroneUa, er bruken av AI i landbruket delt inn i tre hovedkategorier:
- bruke autonome maskiner med innebygd AI for å utføre agronomiske operasjoner
- overvåking av åkre (kontroll av helse og utvikling av avlinger, vurdering av høsting, forebygging av spredning av skadedyr og sykdommer, analyse av jordforhold, etc.)
- prognoser (datautvikling og deres tolkning for å forbedre produksjonsprosessen, analyse av vær- og klimaforhold).
Les også: