AI dalam Pertanian — Masa Depan Pertanian Dunia

Tingkatkan hasil panen, kurangi biaya, dan kembangkan ekosistem yang lebih berkelanjutan menggunakan AI dalam pertanian.

Oleh Alina Piddubna Diperbarui: 12 Agustus 2024 | Waktu baca 16 menit

Pertumbuhan populasi global, yang diproyeksikan mencapai 10 miliar pada tahun 2050, memberikan tekanan signifikan pada sektor pertanian untuk meningkatkan produksi tanaman dan memaksimalkan hasil panen. Untuk mengatasi kekurangan pangan yang membayangi, dua pendekatan potensial telah muncul: memperluas penggunaan lahan dan mengadopsi pertanian skala besar, atau merangkul praktik inovatif dan memanfaatkan kemajuan teknologi untuk meningkatkan produktivitas di lahan pertanian yang ada.

Didorong oleh banyak kendala untuk mencapai produktivitas pertanian yang diinginkan — kepemilikan lahan yang terbatas, kekurangan tenaga kerja, perubahan iklim, masalah lingkungan, dan berkurangnya kesuburan tanah, adalah beberapa di antaranya, — lanskap pertanian modern berkembang, bercabang ke berbagai arah inovatif. Pertanian tentu telah melalui jalan panjang sejak era bajak tangan atau mesin yang ditarik kuda. Setiap musim membawa teknologi baru yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan memanfaatkan hasil panen. Namun, baik petani perorangan maupun agribisnis global seringkali melewatkan peluang yang dapat ditawarkan oleh kecerdasan buatan (artificial intelligence – AI) dalam pertanian untuk metode bertani mereka.

Manfaat AI dalam Pertanian

Hingga baru-baru ini, menggunakan kata AI dan pertanian dalam kalimat yang sama mungkin tampak seperti kombinasi yang aneh. Bagaimanapun, pertanian telah menjadi tulang punggung peradaban manusia selama ribuan tahun, menyediakan makanan serta berkontribusi pada pembangunan ekonomi, sementara AI yang paling primitif sekalipun baru muncul beberapa dekade lalu. Meskipun demikian, ide-ide inovatif diperkenalkan di setiap industri, dan pertanian tidak terkecuali. Dalam beberapa tahun terakhir, dunia telah menyaksikan kemajuan pesat dalam teknologi pertanian, merevolusi praktik bertani. Inovasi-inovasi ini menjadi semakin penting karena tantangan global seperti perubahan iklim, pertumbuhan populasi bersama dengan kelangkaan sumber daya mengancam keberlanjutan sistem pangan kita. Memperkenalkan AI memecahkan banyak tantangan dan membantu mengurangi banyak kerugian dari pertanian tradisional.

• Keputusan Berbasis DataDunia modern adalah tentang data. Organisasi di sektor pertanian menggunakan data untuk memperoleh wawasan cermat tentang setiap detail proses pertanian, mulai dari memahami setiap hektar ladang hingga memantau seluruh rantai pasokan produk hingga mendapatkan masukan mendalam tentang proses perolehan hasil panen. Analitik prediktif yang didukung AI sudah membuka jalan ke dalam agribisnis. Petani dapat mengumpulkan, lalu memproses lebih banyak data dalam waktu lebih singkat dengan AI. Selain itu, AI dapat menganalisis permintaan pasar, meramalkan harga, serta menentukan waktu optimal untuk menabur dan memanen.Kecerdasan buatan dalam pertanian dapat membantu menjelajahi kesehatan tanah untuk mengumpulkan wawasan, memantau kondisi cuaca, dan merekomendasikan aplikasi pupuk dan pestisida. Perangkat lunak manajemen pertanian (Farm management software) meningkatkan produksi sekaligus profitabilitas, memungkinkan petani membuat keputusan yang lebih baik di setiap tahap proses budidaya tanaman.
• Penghematan BiayaMeningkatkan hasil panen adalah tujuan konstan bagi petani. Dikombinasikan dengan AI, pertanian presisi (precision agriculture) dapat membantu petani menanam lebih banyak tanaman dengan lebih sedikit sumber daya. AI dalam pertanian menggabungkan praktik pengelolaan tanah terbaik, teknologi tingkat variabel (variable rate technology), dan praktik manajemen data paling efektif untuk memaksimalkan hasil panen sambil meminimalkan pengeluaran.Aplikasi AI dalam pertanian memberi petani wawasan tanaman secara real-time, membantu mereka mengidentifikasi area mana yang membutuhkan irigasi, pemupukan, atau perlakuan pestisida. Praktik pertanian inovatif seperti pertanian vertikal (vertical agriculture) juga dapat meningkatkan produksi pangan sambil meminimalkan penggunaan sumber daya. Hasilnya adalah pengurangan penggunaan herbisida, kualitas panen yang lebih baik, keuntungan yang lebih tinggi,1 di samping penghematan biaya yang signifikan.
• Dampak OtomatisasiPekerjaan pertanian itu berat, jadi kekurangan tenaga kerja bukanlah hal baru. Untungnya, otomatisasi memberikan solusi tanpa perlu mempekerjakan lebih banyak orang. Sementara mekanisasi mengubah aktivitas pertanian yang menuntut keringat super-manusia dan tenaga hewan penarik menjadi pekerjaan yang hanya memakan waktu beberapa jam, gelombang baru otomatisasi digital sekali lagi merevolusi sektor ini.Mesin pertanian otomatis seperti traktor tanpa pengemudi, irigasi cerdas (smart irrigation), sistem pemupukan, drone pertanian bertenaga IoT (Internet of Things), penyemprotan cerdas (smart spraying), perangkat lunak pertanian vertikal, dan robot rumah kaca berbasis AI untuk panen hanyalah beberapa contoh. Dibandingkan dengan pekerja pertanian manusia mana pun, alat yang digerakkan AI jauh lebih efisien dan akurat.

Pasar AI dalam pertanian diperkirakan akan tumbuh dari USD 1,7 miliar pada tahun 2023 menjadi USD 4,7 miliar pada tahun 2028, menurut MarketsandMarkets.

Pertanian tradisional melibatkan berbagai proses manual. Menerapkan model AI dapat memiliki banyak keuntungan dalam hal ini. Dengan melengkapi teknologi yang sudah diadopsi, sistem pertanian cerdas dapat memfasilitasi banyak tugas. AI dapat mengumpulkan dan memproses data besar (big data), sambil menentukan dan memulai tindakan terbaik. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan umum untuk AI dalam pertanian:

• Mengoptimalkan sistem irigasi otomatisAlgoritma AI memungkinkan manajemen tanaman otonom. Ketika dikombinasikan dengan sensor IoT (Internet of Things) yang memantau tingkat kelembapan tanah dan kondisi cuaca, algoritma dapat memutuskan secara real-time berapa banyak air yang akan diberikan ke tanaman. Sistem irigasi tanaman otonom dirancang untuk menghemat air sekaligus mempromosikan praktik pertanian dan peternakan yang berkelanjutan. AI di rumah kaca pintar mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dengan secara otomatis menyesuaikan suhu, kelembapan, dan tingkat cahaya berdasarkan data real-time.
• Mendeteksi kebocoran atau kerusakan pada sistem irigasiAI memainkan peran penting dalam mendeteksi kebocoran pada sistem irigasi. Dengan menganalisis data, algoritma dapat mengidentifikasi pola dan anomali yang mengindikasikan potensi kebocoran. Model machine learning (ML) dapat dilatih untuk mengenali tanda spesifik kebocoran, seperti perubahan aliran atau tekanan air. Pemantauan dan analisis real-time memungkinkan deteksi dini, mencegah pemborosan air sekaligus potensi kerusakan tanaman.AI juga menggabungkan data cuaca di samping kebutuhan air tanaman untuk mengidentifikasi area dengan penggunaan air yang berlebihan. Dengan mengotomatiskan deteksi kebocoran dan memberikan peringatan, teknologi AI meningkatkan efisiensi air membantu petani menghemat sumber daya.
• Pemantauan tanaman dan tanahKombinasi nutrisi yang salah dalam tanah dapat secara serius mempengaruhi kesehatan dan pertumbuhan tanaman. Mengidentifikasi nutrisi ini dan menentukan pengaruhnya terhadap hasil panen dengan AI memungkinkan petani dengan mudah membuat penyesuaian yang diperlukan.Sementara observasi manusia terbatas akurasinya, model visi komputer (computer vision) dapat memantau kondisi tanah untuk mengumpulkan data akurat yang diperlukan untuk memerangi penyakit tanaman. Data ilmu tanaman ini kemudian digunakan untuk menentukan kesehatan tanaman, memprediksi hasil panen sambil menandai masalah tertentu. Tanaman memulai sistem AI melalui sensor yang mendeteksi kondisi pertumbuhan mereka, memicu penyesuaian otomatis terhadap lingkungan.Baca juga: Aplikasi Teratas Visi KomputerDalam praktiknya, AI dalam pertanian dan peternakan telah mampu melacak secara akurat tahap pertumbuhan gandum dan kematangan tomat dengan tingkat kecepatan dan akurasi yang tidak dapat ditandingi manusia.
• Mendeteksi penyakit dan hamaSelain mendeteksi kualitas tanah dan pertumbuhan tanaman, visi komputer dapat mendeteksi keberadaan hama atau penyakit. Ini bekerja dengan menggunakan proyek AI dalam pertanian untuk memindai gambar guna menemukan jamur, pembusukan, serangga, atau ancaman lain terhadap kesehatan tanaman. Bersamaan dengan sistem peringatan, ini membantu petani bertindak cepat untuk membasmi hama atau mengisolasi tanaman untuk mencegah penyebaran penyakit.Teknologi AI dalam pertanian telah digunakan untuk mendeteksi penyakit busuk hitam apel dengan akurasi lebih dari 90%. Ini juga dapat mengidentifikasi serangga seperti lalat, lebah, ngengat, dll., dengan tingkat akurasi yang sama. Namun, para peneliti pertama-tama perlu mengumpulkan gambar serangga ini untuk memiliki ukuran kumpulan data pelatihan yang diperlukan untuk melatih algoritma.
• Memantau kesehatan ternakMungkin tampak lebih mudah untuk mendeteksi masalah kesehatan pada ternak daripada pada tanaman, namun pada kenyataannya, ini sangat menantang. Untungnya, AI untuk pertanian dapat membantu dalam hal ini. Misalnya, sebuah perusahaan bernama CattleEye telah mengembangkan solusi yang menggunakan drone, kamera bersama dengan visi komputer untuk memantau kesehatan ternak dari jarak jauh. Ini mendeteksi perilaku ternak yang tidak biasa dan mengidentifikasi aktivitas seperti melahirkan.CattleEye menggunakan solusi AI dan ML untuk menentukan dampak diet di samping kondisi lingkungan pada ternak dan memberikan wawasan berharga. Pengetahuan ini dapat membantu petani meningkatkan kesejahteraan ternak untuk meningkatkan produksi susu.
• Aplikasi pestisida cerdasSekarang, petani sangat sadar bahwa aplikasi pestisida sudah matang untuk dioptimalkan. Sayangnya, baik proses aplikasi manual maupun otomatis memiliki keterbatasan yang mencolok. Menerapkan pestisida secara manual menawarkan peningkatan presisi dalam menargetkan area tertentu, meskipun mungkin merupakan pekerjaan yang lambat dan sulit. Penyemprotan pestisida otomatis lebih cepat dan kurang padat karya, tetapi seringkali kurang akurat yang menyebabkan kontaminasi lingkungan.Drone bertenaga AI memberikan keuntungan terbaik dari setiap pendekatan sambil menghindari kekurangannya. Drone menggunakan visi komputer untuk menentukan jumlah pestisida yang akan disemprotkan di setiap area. Meskipun masih dalam tahap awal, teknologi ini dengan cepat menjadi lebih presisi.
• Pemetaan hasil dan analitik prediktifPemetaan hasil menggunakan algoritma ML untuk menganalisis kumpulan data besar secara real-time. Ini membantu petani memahami pola dan karakteristik tanaman mereka, memungkinkan perencanaan yang lebih baik. Dengan menggabungkan teknik seperti pemetaan 3D, data dari sensor dan drone, petani dapat memprediksi hasil tanah untuk tanaman tertentu. Data dikumpulkan pada beberapa penerbangan drone, memungkinkan analisis yang semakin presisi dengan penggunaan algoritma.Metode ini memungkinkan prediksi akurat hasil panen di masa depan untuk tanaman tertentu, membantu petani mengetahui di mana dan kapan menabur benih serta bagaimana mengalokasikan sumber daya untuk pengembalian investasi terbaik.
• Penyiangan dan panen otomatisMirip dengan bagaimana visi komputer dapat mendeteksi hama dan penyakit, ia juga dapat digunakan untuk mendeteksi gulma dan spesies tanaman invasif. Ketika dikombinasikan dengan machine learning, visi komputer menganalisis ukuran, bentuk, dan warna daun untuk membedakan gulma dari tanaman. Solusi semacam itu dapat digunakan untuk memprogram robot yang menjalankan tugas otomatisasi proses robotik (RPA), seperti penyiangan otomatis. Faktanya, robot semacam itu telah digunakan secara efektif. Seiring teknologi ini menjadi lebih mudah diakses, baik penyiangan maupun pemanenan tanaman dapat dilakukan sepenuhnya oleh bot pintar.
• Menyortir hasil panenAI tidak hanya berguna untuk mengidentifikasi potensi masalah pada tanaman saat mereka tumbuh. Ia juga memiliki peran setelah hasil panen dipanen. Sebagian besar proses penyortiran secara tradisional dilakukan secara manual namun AI dapat menyortir produk secara lebih akurat.Visi komputer dapat mendeteksi hama serta penyakit pada tanaman yang dipanen. Terlebih lagi, ia dapat menilai produk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warnanya. Ini memungkinkan petani dengan cepat memisahkan produk ke dalam kategori — misalnya, untuk dijual ke pelanggan yang berbeda dengan harga yang berbeda. Sebagai perbandingan, metode penyortiran manual tradisional bisa sangat padat karya.
• PengawasanKeamanan adalah bagian penting dari manajemen pertanian. Pertanian adalah target umum bagi pencuri, karena sulit bagi petani untuk memantau ladang mereka sepanjang waktu. Hewan adalah ancaman lain — apakah itu rubah yang masuk ke kandang ayam atau ternak petani sendiri yang merusak tanaman atau peralatan. Ketika dikombinasikan dengan sistem pengawasan video, visi komputer dan ML dapat dengan cepat mengidentifikasi pelanggaran keamanan. Beberapa sistem bahkan cukup canggih untuk membedakan karyawan dari pengunjung yang tidak sah.

Peran AI dalam siklus manajemen informasi pertanian

Mengelola data pertanian dengan AI dapat bermanfaat dalam banyak hal:

• Manajemen risiko Analitik prediktif mengurangi kesalahan dalam proses pertanian.
• Pemuliaan tanaman AI memanfaatkan data pertumbuhan tanaman untuk lebih lanjut memberikan saran tentang tanaman yang lebih tahan terhadap cuaca ekstrem, penyakit, atau hama berbahaya.
• Analisis kesehatan tanah dan tanaman Algoritma AI dapat menganalisis komposisi kimia sampel tanah untuk menentukan nutrisi mana yang mungkin kurang. AI juga dapat mengidentifikasi atau bahkan memprediksi penyakit tanaman.
• Pemberian pakan tanaman (pemupukan) AI dalam irigasi berguna untuk mengidentifikasi pola optimal dan waktu aplikasi nutrisi, sambil memprediksi campuran produk agronomi yang optimal.
• Panen AI berguna untuk meningkatkan hasil panen dan bahkan dapat memprediksi waktu terbaik untuk memanen tanaman.

Mengoptimalkan AI untuk pertanian dan proses pertanian

Meskipun manfaat AI dalam pertanian sangat jelas, ia tidak dapat berfungsi tanpa teknologi digital lain yang sudah ada seperti big data, sensor, dan perangkat lunak. Demikian juga, teknologi lain membutuhkan AI agar dapat bekerja dengan baik. Dalam kasus big data, data itu sendiri tidak terlalu berguna. Yang penting adalah bagaimana data itu diproses dan diimplementasikan.

• Big data untuk pengambilan keputusan yang terinformasi Menggabungkan AI dengan analitik big data memungkinkan petani mendapatkan rekomendasi berdasarkan informasi yang akurat dan real-time, sehingga meningkatkan produktivitas dan mengurangi biaya.
• Sensor IoT untuk menangkap dan menganalisis data Sensor IoT bersama dengan teknologi pendukung lainnya (drone AI, GIS, dan alat lainnya) dapat memantau, mengukur, dan menyimpan data pelatihan pada berbagai metrik secara real-time. Dengan menggabungkan perangkat ini dengan AI dan pertanian, petani dapat memperoleh informasi akurat dengan cepat.
• Otomatisasi cerdas dan robotika untuk meminimalkan pekerjaan manual AI yang dikombinasikan dengan traktor otonom dan IoT membantu memecahkan masalah umum kekurangan tenaga kerja. Robotika juga penting — robot pertanian sudah digunakan untuk tugas-tugas manual seperti memetik hasil panen. Robot lebih menguntungkan untuk keperluan pekerjaan pertanian karena kemampuannya untuk bekerja lebih lama, presisi yang ditingkatkan, di atas pengurangan kerentanan terhadap kesalahan.

Tantangan AI dalam Pertanian

Banyak orang menganggap AI sebagai sesuatu yang hanya berlaku untuk dunia digital, tanpa relevansi dengan tugas-tugas pertanian fisik. Asumsi ini biasanya didasarkan pada kurangnya pemahaman tentang alat AI. Kebanyakan orang tidak sepenuhnya memahami cara kerja AI dalam bioteknologi pertanian, terutama mereka yang berada di sektor non-teknologi, yang menyebabkan lambatnya adopsi AI di seluruh sektor pertanian. Meskipun pertanian telah mengalami banyak perkembangan dalam sejarahnya yang panjang, banyak petani lebih akrab dengan metode tradisional. Sebagian besar petani kemungkinan besar belum pernah mengerjakan proyek yang melibatkan teknologi AI.

Selain itu, penyedia AgTech (teknologi pertanian) sering gagal menjelaskan secara jelas manfaat teknologi baru dan cara mengimplementasikannya. Pekerjaan besar harus dilakukan oleh penyedia teknologi untuk membantu orang memahami aplikasi AI dalam pertanian. Mempertimbangkan manfaat kecerdasan buatan untuk pertanian berkelanjutan, penerapan teknologi ini mungkin terlihat seperti langkah logis bagi setiap petani. Namun, masih ada beberapa tantangan yang harus diatasi.

• Biaya awal yang besarMeskipun solusi AI dapat hemat biaya dalam jangka menengah hingga panjang, tidak dapat dipungkiri bahwa investasi awal bisa sangat mahal. Dengan banyak pertanian dan agribisnis yang berjuang secara finansial, mengadopsi AI mungkin mustahil untuk saat ini, terutama dalam kasus petani skala kecil dan mereka yang berada di negara berkembang. Namun, biaya penerapan AI di pertanian dapat turun seiring berkembangnya teknologi. Bisnis juga memiliki kesempatan untuk mengeksplorasi sumber pendanaan seperti hibah pemerintah atau investasi swasta.
• Keengganan untuk merangkul teknologi dan proses baruKetidakbiasaan seringkali membuat orang ragu-ragu untuk mengadopsi teknologi baru, menciptakan kesulitan bagi petani untuk sepenuhnya merangkul AI, bahkan ketika AI menawarkan manfaat yang tidak dapat disangkal. Resistensi terhadap inovasi di samping keengganan untuk mengambil risiko pada proses baru menghambat pengembangan metode pertanian serta profitabilitas sektor secara umum. Petani perlu memahami bahwa AI hanyalah versi yang lebih canggih dari teknologi yang lebih sederhana untuk pemrosesan data lapangan. Untuk meyakinkan pekerja pertanian agar merangkul AI, sektor publik dan swasta harus memberikan motivasi, sumber daya, dan pelatihan. Pemerintah juga harus mengembangkan peraturan yang diperlukan untuk meyakinkan pekerja bahwa teknologi tersebut bukanlah ancaman.
• Kurangnya pengalaman praktis dengan teknologi baruAspek industri pertanian berbeda dalam kemajuan teknologinya di seluruh dunia. Beberapa wilayah dapat memanfaatkan semua manfaat AI, meskipun ada beberapa rintangan di negara-negara di mana teknologi pertanian generasi berikutnya tidak umum. Perusahaan teknologi yang berharap untuk berbisnis di wilayah dengan ekonomi pertanian yang sedang berkembang mungkin perlu mengambil pendekatan proaktif. Selain menyediakan produk mereka, mereka harus2 menawarkan pelatihan dan dukungan berkelanjutan bagi petani dan pemilik agribisnis yang siap untuk mengambil solusi inovatif.
• Proses adopsi teknologi yang panjangSelain kurangnya pemahaman dan pengalaman, sektor pertanian umumnya kekurangan infrastruktur yang dibutuhkan agar AI dapat bekerja. Bahkan pertanian yang sudah memiliki beberapa teknologi mungkin merasa sulit untuk bergerak maju. Infrastruktur juga menjadi tantangan bagi penyedia AgTech dan perusahaan perangkat lunak. Salah satu cara utama untuk mengatasi ini adalah dengan mendekati petani secara bertahap: misalnya, menawarkan penggunaan teknologi yang lebih sederhana terlebih dahulu, seperti platform perdagangan pertanian. Begitu petani terbiasa dengan solusi yang kurang rumit, penyedia dapat menambahkan alat dan fitur tambahan, yang menghasilkan pertanian yang sepenuhnya berbasis AI.
• Keterbatasan teknologiKarena AI masih berkembang, teknologi ini akan memiliki kendala. Model yang akurat bergantung pada data yang beragam dan berkualitas tinggi, yang bisa langka di bidang pertanian. Untuk robot dengan sensor, keterbatasan dapat membuat adaptasi terhadap lingkungan pertanian yang berubah menjadi sulit. Mengatasi keterbatasan ini memerlukan penelitian dan analisis data yang berkelanjutan. Petani juga harus tetap terlibat dalam pengambilan keputusan daripada sepenuhnya menyerahkan kendali kepada AI. Memantau keputusan AI secara manual kemungkinan akan berguna selama tahap awal adopsi.
• Masalah privasi dan keamananMasih ada kekurangan umum peraturan terkait penggunaan AI di semua industri. Khususnya, penerapan AI dalam pertanian presisi dan pertanian pintar menimbulkan berbagai pertanyaan hukum. Misalnya, ancaman keamanan seperti serangan siber dan kebocoran data dapat menyebabkan masalah serius bagi petani. Bahkan mungkin saja sistem pertanian berbasis AI dapat menjadi sasaran peretas dengan tujuan mengganggu pasokan makanan.

Sistem manajemen pertanian terpadu

Untuk proyek AI lainnya, kami bekerja dengan penyedia perangkat lunak manajemen pertanian terkemuka untuk memperbarui perangkat lunak pencatatan mereka. Insinyur kami menstabilkan perangkat lunak yang ada dengan menghilangkan kesalahan, kemudian memperkayanya dengan berbagai fitur dan layanan. Selain itu, kami membantu mengembangkan platform manajemen pertanian yang komprehensif.

Platform ini mencakup alat untuk rotasi tanaman, analisis cuaca, manajemen penyakit, analisis citra satelit, pemetaan bor/tanah bersama dengan perencanaan operasi, menghasilkan solusi yang memberdayakan petani untuk memantau dan mengoptimalkan operasi mereka, meningkatkan hasil panen karenanya membuat keputusan yang tepat untuk pertanian berkelanjutan. Meskipun biaya penerapan AI dapat sangat bervariasi tergantung pada ruang lingkup proyek, kemungkinan besar akan berubah menjadi investasi yang menguntungkan.

Apa masa depan AI dalam pertanian?

AI pasti akan memainkan peran yang semakin besar dalam pertanian dan keberlanjutan pangan selama beberapa tahun mendatang. Teknologi selalu berada di garis depan pertanian, dari alat primitif hingga irigasi hingga traktor hingga AI. Setiap perkembangan telah meningkatkan efisiensi sekaligus mengurangi tantangan bertani.

Lebih penting lagi, manfaat AI dalam pertanian tidak dapat disangkal. Alat pertanian pintar, otomatisasi cerdas, dan produk bertenaga AI melakukan tugas-tugas berulang yang memakan waktu sehingga pekerja dapat menggunakan waktu mereka untuk operasi yang lebih strategis yang memerlukan penilaian manusia. Visi komputer yang semakin terjangkau di samping robotika pertanian memiliki potensi untuk mempercepat kemajuan AI dalam pertanian.

AI memiliki alat untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh perubahan iklim, masalah lingkungan, dan meningkatnya permintaan pangan. Ini akan merevolusi pertanian modern dengan meningkatkan efisiensi, keberlanjutan, alokasi sumber daya di atas pemantauan real-time untuk produk yang lebih sehat dan berkualitas lebih tinggi.

Namun, Anda tidak bisa begitu saja membeli AI dan mulai menggunakannya. AI bukanlah sesuatu yang berwujud — ini adalah seperangkat teknologi yang diotomatiskan melalui pemrograman. Pada intinya, algoritma AI meniru cara orang berpikir — ia belajar terlebih dahulu, kemudian memecahkan masalah berdasarkan data. Transformasi pertanian yang digerakkan oleh AI akan memerlukan perubahan dalam industri. Petani perlu dididik dan dilatih tentang cara menggunakan solusi bertenaga AI.

Apa artinya ini bagi pekerja di industri pertanian? AI kemungkinan akan mengubah peran petani dari pekerja manual menjadi perencana dan pengawas sistem pertanian pintar. Pemahaman tentang solusi TI dan kecerdasan agribisnis berpotensi menjadi lebih berguna daripada kemampuan menggunakan alat konvensional atau melakukan pekerjaan fisik.

Meskipun AI dan machine learning bersama dengan layanan MLOps (Machine Learning Operations) memiliki potensi untuk mengubah pertanian secara radikal, mereka membutuhkan teknologi lain untuk bekerja secara sinkron. Untuk menuai semua manfaat AI, petani pertama-tama membutuhkan infrastruktur teknologi. Mungkin butuh bertahun-tahun untuk mengembangkan infrastruktur itu, tetapi melakukannya dapat menghasilkan ekosistem teknologi yang kuat dan tahan masa depan (futureproof). Memahami cara kerja AI dan cara terbaik untuk mengintegrasikan pengetahuan teknis ke dalam proses kehidupan nyata sangat penting untuk memaksimalkan manfaatnya. Itulah mengapa bermitra dengan tim pengembang perangkat lunak ahli adalah langkah pertama yang sangat baik. Penyedia solusi AgTech memiliki peran penting untuk dimainkan. Masing-masing harus mempertimbangkan bagaimana mereka dapat meningkatkan alat mereka, mengatasi tantangan, dan dengan jelas menyampaikan manfaat terukur dari AI dan machine learning. Jika ini dapat dicapai, masa depan AI dalam pertanian pasti akan membuahkan hasil.

Keberhasilan masyarakat manusia pada dasarnya bergantung pada optimalisasi sistem pertaniannya. Metode pertanian tradisional menjadi usang, membutuhkan solusi teknologi canggih. Di seluruh dunia, dampak otomatisasi pada industri selalu besar. Teknologi digital sekarang memainkan peran besar dalam mentransformasi pertanian, dan dampak kecerdasan buatan dalam pertanian akan sangat luas.

Mencari cara untuk mengimplementasikan AI dalam operasi pertanian Anda? Mari berdiskusi. Hubungi pakar pertanian kami dan ambil langkah besar berikutnya menuju masa depan yang berkelanjutan.