DroneUA-företagsgruppen, som är en ledande integratör av obemannad teknologi inom områdena robotik och databehandling, gick in i världsrankingen av startups i branschen artificiell intelligens för jordbruket. De flesta av representanterna för betyget är amerikanska företag (de fyra första platserna, samt ytterligare några positioner i mitten av betyget), men det finns även representanter för Israel, Indien, Sydafrika och Serbien.
Detta meddelade företagsrepresentanter på deras sida kl Facebook. "Vi är stolta över alla våra utmärkelser inom jordbruksområdet och är tacksamma mot ukrainska bönder för detta. När allt kommer omkring var det deras öppenhet för innovation, törst efter experiment och utveckling som gjorde det möjligt att implementera avancerade obemannade och digitala lösningar, säger DroneUa i ett uttalande.
У presstjänsten DroneUa tillade att företaget kunde få ovärderlig erfarenhet av att tillämpa jordbruksrobotik och bearbeta fältinformation från satelliter och data som samlats in av drönare tack vare inhemska jordbruksproducenter. Den senaste tekniken med integrering av artificiell intelligens gör det möjligt att använda en högprecision, resursbesparande och ekologisk metod i jordbruksproduktion, tack vare vilken det är möjligt att inte bara spara kostnader utan också att öka skörden.
"Genom gemensamma ansträngningar ger vi ett betydande bidrag till utvecklingen av den globala AgTech-marknaden och säkerställer världens livsmedelssäkerhet", säger DroneUa.
Den obemannade teknikens bidrag till jordbruket är svårt att överskatta. Drönare gör det mer effektivt, eftersom de kan övervaka åkrar från stor höjd, hitta problemområden, kontrollera kvaliteten på jordbearbetning, maskiner och sådd, mer exakt mäta åkrar och beräkna avkastning.
I allmänhet, som rapporterats på den officiella webbplatsen för DroneUa, är användningen av AI inom jordbruket indelad i tre huvudkategorier:
- använda autonoma maskiner med inbyggd AI för att utföra agronomiska operationer
- övervakning av fält (kontroll av hälsa och utveckling av grödor, bedömning av skörden, förhindrande av spridning av skadedjur och sjukdomar, analys av markförhållanden, etc.)
- prognoser (datautveckling och deras tolkning för att förbättra produktionsprocessen, analys av väder- och klimatförhållanden).
Läs också: