Meningkatkan Produktivitas Pertanian dengan AI

Kecerdasan Buatan atau artificial intelligence (AI) di pasar pertanian global diproyeksikan tumbuh dari $1,7 miliar pada tahun 2023 menjadi $4,7 miliar pada tahun 2028.

Sayangnya, petani kecil, yang memproduksi hampir sepertiga makanan dunia, jarang mendapatkan keuntungan dari pasar yang berkembang pesat ini. Selain itu, mereka sering kali menjadi pihak yang paling akhir menikmati kemajuan dari teknologi canggih seperti AI ini.

Bekerja di barisan terdepan kemajuan teknologi, rangkaian aplikasi pertanian Dimitra menggabungkan elemen-elemen AI dan Machine Learning (ML) untuk mendukung para petani di seluruh dunia dan memberikan perangkat dengan teknologi terkini ke tangan mereka.

Meskipun aplikasi-aplikasi ini memenuhi kebutuhan yang bervariasi dan beragam dengan berbagai teknologi yang berbeda, komponen penting dari revolusi hijau baru ini adalah AI.

Namun, bagaimana cara kerjanya?

Bagaimana pengalaman petani yang menggunakan aplikasi Dimitra untuk meningkatkan hasil panen, mengelola ternak, atau memerangi deforestasi global?

Mari kita jelajahi tiga contoh utamanya melalui pembahasan berikut.

Perkembangan Tanaman

Data di lapangan sangat penting untuk membuat peningkatan nyata dalam perkembangan tanaman (crop performance).

Analisis citra spektral dan radar berbasis satelit dipadukan dengan data tanah, cuaca, penanaman, dan data pertanian lainnya untuk memberikan rekomendasi berbasis AI kepada petani. Perpaduan teknologi berbasis data ini dapat memberikan dampak signifikan terhadap hasil panen dan produktivitas secara keseluruhan.

Jadi, seperti apa contoh kasus penggunaan teknologi tersebut di kehidupan nyata? Mari kita tinjau satu kasus menarik di Amerika Selatan.

Di Bolivia, kinoa adalah tanaman bernilai tinggi. Pada tahun 2021 saja, orang-orang AS membelanjakan hampir 25 juta dolar AS untuk makanan super dari Bolivia ini.

Bahkan dengan semua modal yang sudah diterima, petani kecil yang bertanggung jawab atas produksi kinoa menghadapi tantangan dari praktik berteknologi rendah, degradasi tanah, dan masalah hama. Model AI dan ML yang dibangun untuk para petani Bolivia ini memanfaatkan pemantauan cuaca canggih bersama dengan citra satelit. Hal ini dilakukan untuk membantu mengurangi kegagalan panen dan memprediksi perkembangan tanaman dengan lebih baik.

AI juga membantu memerangi hama sebagai momok produktivitas di daerah tersebut.

Sensor dan perangkat AI membantu petani memantau tingkat ambang batas hama agar mereka dapat dengan cepat melakukan tindakan pencegahan dan menjaga ladang tetap aman.

Melalui platform Connected Farmer, petani seperti yang ada di Bolivia dapat menggunakan teknologi AI untuk menganalisis data dari berbagai sumber secara efisien. Teknologi tersebut meliputi aspek-aspek berikut.

• Input
• Citra satelit
• Mitra rantai nilai
• Perangkat Internet of Things (IoT)

Platform ini memberikan tinjauan dan rekomendasi kepada para petani guna menghasilkan hasil panen yang lebih baik dan, pada gilirannya, meningkatkan keuntungan secara keseluruhan. Selain itu, sistem ini menghubungkan data pertanian nasional untuk membantu pemerintah membuat laporan dan mengatur rantai nilai pertanian lokal.

Lebih jauh lagi, sistem ini juga menghasilkan peningkatan ketertelusuran dan kumpulan data yang berguna yang membantu mengembangkan kebijakan publik yang lebih baik yang dapat meningkatkan PDB (produk domestik bruto).

Produktivitas Ternak

Peternak kecil, mereka yang memelihara dan merawat ternak untuk sekadar memenuhi kebutuhan keluarga, di seluruh dunia menghadapi berbagai tantangan berikut: pasar yang kompetitif, sistem manajemen ternak yang tidak efisien, dan praktik pengembangbiakan yang jauh tertinggal dari standar modern.

Ketika kita berbicara tentang memanfaatkan AI dan ML untuk meningkatkan kinerja peternakan, hal ini secara langsung berarti memberikan para peternak ini keuntungan berbasis data dalam pengambilan keputusan sehari-hari.

Platform Livestock Guru dari Dimitra memberikan perangkat berbasis AI yang praktis langsung ke tangan mereka.

Banyak faktor, seperti lingkungan, manajemen, dan keturunan, yang memengaruhi kinerja ternak. Selain itu, memiliki sudut pandang yang komprehensif berdasarkan ML dan analisis statistik menghasilkan prediksi, kinerja, dan produktivitas yang lebih baik di berbagai bidang berikut.

• Optimalisasi biaya
• Manajemen padang rumput
• Seleksi genetik
• Kinerja peternakan
• Nutrisi, cuaca, air, penyakit, suhu, dll., yang semuanya mempengaruhi siklus hidup hewan.

Dengan mengkategorikan ternak ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kondisi-kondisi ini, platform Livestock Guru membantu peternak membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan prediksi berbasis data. Hal ini memengaruhi aspek-aspek, seperti manajemen peternakan, manajemen hewan, dan pembiakan.

Hasilnya? Praktik peternakan yang lebih efisien bagi mereka yang paling membutuhkannya dan kualitas produk yang lebih tinggi.

Deforestasi

Antara tahun 2015 dan 2020, laju deforestasi global turun dari 16 juta hektar per tahun menjadi 10 juta hektar.

Berkat perubahan persepsi terhadap konservasi global dan dorongan untuk memberlakukan peraturan, kita sekarang berada dalam dekade ketiga penurunan deforestasi. Namun, masalah yang kita hadapi saat ini masih jauh dari selesai. Kita masih perlu mendapatkan gambaran yang jelas mengenai masalah deforestasi dan metode yang efektif untuk menegakkan peraturan.

Modul Kepatuhan Deforestasi (Deforestation Compliance) Dimitra menggunakan citra satelit untuk membedakan antara pohon, tanaman, area berhutan, dan area yang sudah ditebang untuk melakukan hal-hal yang dapat mengurangi deforestasi.

Model ML memanfaatkan data ini untuk memahami apa yang terjadi di lapangan tanpa harus menyentuh tanah. Modul ini menggunakan AI untuk mengidentifikasi area yang gundul di tengah lautan hijau dengan lebih efisien. Identifikasi tersebut untuk menentukan tekstur, warna, dan reflektifitas dari lahan, serta masih banyak lagi.

Hal ini memungkinkan petani dan pebisnis untuk menawarkan transparansi penuh dalam rantai pasokan mereka. Selain itu, modul ini juga memungkinkan mereka untuk membuktikan kepatuhan mereka terhadap peraturan deforestasi dengan tinjauan yang didukung data.

Pelacakan dan penelusuran GPS diperlukan untuk membuktikan kepatuhan di beberapa pasar global, seperti Uni Eropa.

Menghubungkan Semuanya ke DMTR

Meskipun teknologi AI yang kuat memberikan dukungan data kepada petani, hal tersebut hanyalah gambaran kecil dari keseluruhan rangkaian teknologi pertanian Dimitra.

Di balik itu semua, terdapat arsitektur blockchain yang dioptimalkan guna mendukung pasar global, layanan keuangan, dan analisis terdistribusi. Jadi, bagaimana platform praktis bertenaga AI ini terhubung ke token Dimitra (DMTR)?

Berikut adalah tiga contohnya.

Perkembangan tanaman — Fitur Platform Connected Farmer ini tersedia dalam bentuk lisensi dengan pembayaran dalam DMTR. Platform ini mengunci imbalan petani dari lisensi dan penggunaan untuk jangka waktu tertentu sebelum dilepaskan kembali ke koperasi.

Produktivitas ternak — Membayar biaya lisensi di DMTR adalah satu-satunya cara modul ini berinteraksi dengan token.

Deforestasi — Tiap sertifikasi deforestasi menghasilkan pendapatan. Platform ini kemudian menggunakan saldo untuk membayar biaya pengarsipan, membeli kembali token, atau membakar token.

Teknologi AI Mendorong Masa Depan Pertanian

Baik itu melacak data drone maupun aktivitas sensor tanah, AI adalah komponen penting dari produk pertanian masa depan. Dimitra memanfaatkan perangkat tersebut, menggabungkannya dengan teknologi canggih lainnya, dan menyediakannya bagi mereka yang paling membutuhkannya, yaitu petani.

Seiring dengan perkembangan dunia, Dimitra berkomitmen untuk mengembangkan platform pertanian lengkap yang melayani para petani di seluruh dunia.

Dimitra terpilih sebagai “Solusi AgTech Berbasis Blockchain Tahun Ini” dalam program tahunan AgTech Breakthrough Awards ke-4 yang diselenggarakan oleh AgTech Breakthrough. https://t.co/LUxn3ZR9A3— Dimitra Indonesia (@DimitraId) September 20, 2023

Platform ini menggunakan teknologi AI dan ML untuk memberikan dukungan data yang memberikan hasil nyata. Hasil nyata tersebut meliputi produktivitas tanaman yang lebih baik, pengelolaan ternak yang lebih baik, dan gambaran yang lebih jelas tentang deforestasi global.