Artificial Intelligence..
Paham Pemikiran
Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metode-metode yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik.
Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence). Metode-metodenya meliputi:
- Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.
- Petimbangan berdasar kasus.
- Jaringan Bayesian.
- AI berdasar tingkah laku: metode modular pada pembentukan sistem AI secara manual.
- Jaringan Saraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat.
- Logika kabur: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.
- Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan Sintasan yang paling layak untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.
Metode-metode ini terutama dibagi menjadi algoritme evolusioner (misalnya algoritme genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritme semut)
Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan saraf atau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R.
Sebuah pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.
Kecerdasan Artifisial dan Big-Data atau data besar, sekarang tampaknya tidak dapat dipisahkan karena kapasitas AI untuk menangani analitik data secara efisien. AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam mengekstraksi informasi dari semua sumber dan menggunakannya untuk mengembangkan hasil yang lebih baik dan menciptakan dunia yang paham teknologi.
Kecerdasan Artifisial
Artificial Intligent (AI) mengacu pada kemampuan robot yang dikendalikan komputer untuk menyelesaikan tugas yang biasanya dilakukan oleh makhluk cerdas. Aspek kecerdasan berikut telah menjadi fokus penelitian AI: pembelajaran, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, dan penggunaan bahasa.
Kemampuan kecerdasan buatan untuk merasionalisasi dan melakukan tindakan yang memiliki kemungkinan terbaik untuk mencapai tujuan tertentu adalah fitur idealnya.
Kecerdasan buatan memiliki banyak aplikasi. Teknologi ini dapat digunakan di berbagai industri dan sektor. Dari industri farmasi untuk pemberian dosis obat dan pemberian berbagai perawatan kepada pasien, serta operasi bedah di ruang operasi, hingga catur dan mobil yang dapat mengemudi sendiri, kecerdasan buatan telah menjadi bagian integral dari masa kini dan masa depan.
Kecerdasan buatan juga digunakan dalam industri keuangan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi perilaku mencurigakan di perbankan dan keuangan, seperti penggunaan kartu debit yang tidak biasa dan setoran rekening yang besar, yang membantu departemen penipuan bank.
Machine Learning
Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan perangkat lunak komputer yang dapat belajar tanpa campur tangan manusia.
Berbagai sektor ekonomi berurusan dengan sejumlah besar data dalam berbagai format yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Karena kemajuan teknologi, khususnya peningkatan kemampuan pemrosesan dan penyimpanan cloud, sejumlah besar data, yang dikenal sebagai big data, menjadi lebih siap tersedia dan dapat diakses.
Aplikasi data pembelajaran mesin dibuat menggunakan algoritma atau kode sumber yang rumit yang tertanam di mesin atau komputer. Kode pemrograman ini membuat model yang mengenali data dan membuat prediksi berdasarkan data tersebut.
Untuk proses pengambilan keputusannya, model menggunakan parameter yang diintegrasikan ke dalam algoritma untuk membentuk pola. Ketika data baru atau ekstra tersedia, algoritme memodifikasi parameter secara otomatis untuk melihat apakah ada pergeseran pola. Model, di sisi lain, tidak boleh diubah.
Sistem perdagangan dapat dikalibrasi untuk mengenali peluang investasi potensial. Berdasarkan riwayat pencarian internet pelanggan atau transaksi sebelumnya, platform pemasaran dan e-commerce dapat disesuaikan untuk memberikan saran yang akurat dan dipersonalisasi kepada konsumen mereka. Pembelajaran mesin dapat digunakan oleh organisasi pemberi pinjaman untuk mengantisipasi pinjaman bermasalah dan membuat model risiko kredit.
Deep Learning
Pembelajaran mendalam adalah bagian dari kelompok teknik pembelajaran mesin yang diperluas berdasarkan pembelajaran representasi dan jaringan saraf tiruan. Ada tiga jenis pembelajaran: terawasi, semi terawasi, dan tidak terawasi. Untuk melakukan proses pembelajaran mesin, ia menggunakan tingkat hierarki jaringan saraf tiruan.
Jaringan saraf tiruan dibangun dengan cara yang sama seperti otak manusia, dengan node neuron yang terhubung dalam pola seperti web. Sementara program tipikal mengembangkan analisis menggunakan data secara linier, fungsi hierarki sistem deep learning memungkinkan mesin memproses data secara nonlinier.
Untuk mendeteksi penipuan, Deep Learning akan menggunakan berbagai sinyal, seperti alamat IP, skor kredit, pengecer, dan pengirim. Ini akan memeriksa jumlah yang dikirim di lapisan pertama jaringan saraf tiruannya. Ini akan membangun informasi ini di lapisan kedua, misalnya, dengan memasukkan alamat IP. Nilai kredit ditambahkan ke informasi yang ada di lapisan ketiga dan seterusnya sampai hasil akhir tercapai.
Kecerdasan Artifisial di Agrikultur
Peta resep berbasis AI untuk kesehatan tanaman (pemantauan satelit): optimasi nutrisi & input presisi
Praktik tradisional menunggu masalah muncul, seperti tanaman layu atau menguning. Ini berarti Anda sudah kehilangan hasil panen. Tujuan dari kecerdasan pertanian adalah untuk bertindak sebelum tanaman menderita. Hal ini dicapai melalui Analisis Prediktif untuk Kesehatan Tanaman, yang menggabungkan data multispektral dari citra satelit, sensor lapangan, dan prakiraan cuaca. Jauh sebelum kerusakan yang tidak dapat diperbaiki, AI mengidentifikasi perubahan dalam tanda spektral tanaman (menggunakan indeks vegetasi) untuk menentukan kesehatan tanaman (biomassa aktif, nutrisi tanaman, dan stres air).
Dengan menghitung probabilitas stres, sistem memberikan peringatan penting secara hampir real-time untuk mengambil tindakan korektif dan mencegah masalah muncul. Ini menggeser peran petani dari bereaksi menjadi proaktif dalam mengurangi risiko terhadap kesehatan tanaman. AI tidak berhenti di sini. Dengan menggunakan pengambilan sampel zona, AI memungkinkan teknologi laju variabel (VRT) yang memahami heterogenitas lapangan yang melekat untuk menghitung masukan bahan kimia yang dibutuhkan untuk setiap poligon, membawa kecerdasan ke tingkat yang lebih rinci.
Analisis prediktif: Deteksi hama dan penyakit berbasis AI
petani tidak perlu lagi memeriksa ribuan tanaman secara manual setiap hari, seringkali melewatkan jamur yang sulit dideteksi atau hama yang baru menetas. Teknologi ini menghilangkan kelelahan dan tebakan. Visi komputer untuk pemantauan tanaman menggunakan jaringan saraf yang dilatih pada jutaan gambar untuk mencapai akurasi yang hampir sempurna dalam mengidentifikasi ancaman spesifik.
Drone atau robot lapangan memindai tanaman, dan AI langsung menandai spesies hama atau jenis patogen. Hal ini memungkinkan intervensi langsung dan sangat terlokalisasi, seringkali menyelamatkan seluruh panen dari bencana dan secara drastis mengurangi penggunaan bahan kimia spektrum luas yang mahal. Model AI juga memprediksi probabilitas terjadinya penyakit dari data historis tentang penyakit tanaman dan prakiraan cuaca. Peringatan ini membantu merencanakan tindakan pengendalian dan mengurangi penyebaran penyakit, melindungi panen dan mengoptimalkan penggunaan bahan kimia seperti pestisida.
Estimasi Hasil Panen Berbasis AI
Prediksi hasil panen yang akurat adalah landasan semua bisnis agribisnis. Model estimasi hasil panen berbasis AI mengintegrasikan data penginderaan jarak jauh, data cuaca, ilmu tanaman, dan banyak lagi untuk memperkirakan hasil panen pada tahap-tahap utama pertumbuhan tanaman, menawarkan kecerdasan bisnis yang penting.
Perusahaan agritech menawarkan fitur pengambilan sampel zona yang memungkinkan untuk memperhitungkan heterogenitas lahan guna meningkatkan akurasi estimasi hasil panen. Wawasan ini sangat penting untuk merencanakan produksi, pengadaan, pengiriman kontrak penjualan, mengoptimalkan logistik, dan kebutuhan penyimpanan. Setelah panen, wawasan ini sangat penting untuk memahami hasil panen dan merencanakan persiapan tanah dan penanaman, serta meningkatkan produktivitas musim berikutnya. Peningkatan akurasi meminimalkan pemborosan dan memaksimalkan stabilitas keuntungan.
Kemenangan terbesar AI di bidang pertanian bukanlah hanya melihat masalah; tetapi mencegahnya dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya pertanian yang paling berharga dan mahal: air, tanah, nutrisi, dan modal. Berikut adalah beberapa penggunaan AI di bidang pertanian yang menciptakan standar baru untuk efisiensi dan stabilitas keuangan.
Penjadwalan Irigasi Berbasis AI
Air adalah sumber daya vital untuk pertanian, menjadikan pertanian sebagai konsumen air tawar terbesar (~70%). Pertumbuhan penduduk, pembangunan ekonomi, dan perubahan penggunaan lahan membebani sumber daya air, sementara perubahan iklim memperburuknya, menggarisbawahi kebutuhan untuk mengoptimalkan penggunaan air. Irigasi tradisional bergantung pada jadwal atau pemeriksaan lapangan sederhana, yang seringkali menyebabkan penyiraman berlebihan dan pemborosan sumber daya atau kekurangan air dan stres pada tanaman. Penyiraman berlebihan juga membuang sumber daya lain seperti listrik, bahan kimia input, dll. Penjadwalan irigasi presisi berbasis AI menghilangkan stres tersebut.
Model AI mengintegrasikan data waktu nyata dari sensor kelembaban tanah, citra satelit (Indeks Air Permukaan Tanah), prakiraan cuaca hiper-lokal, dan tahap pertumbuhan tanaman saat ini. Model tersebut menghitung air yang tepat yang dibutuhkan untuk tanaman pada waktu tertentu dan menawarkan saran. Ketika diintegrasikan dengan sistem irigasi (seperti pivot tengah atau saluran tetes), sistem ini mengontrolnya untuk hanya memberikan apa yang diperlukan. Hal ini secara drastis mengurangi konsumsi air sekaligus memastikan kesehatan tanaman yang maksimal dan, yang terpenting, mencegah pelarutan nutrisi. 
Pemantauan Kesehatan Tanah yang Didukung AI
Lahan pertanian, ekosistem hidup yang kompleks yang membutuhkan waktu berabad-abad untuk terbentuk, merupakan aset yang terbatas dan paling berharga bagi setiap bisnis agribisnis. Memahami kesehatannya sangat penting untuk produktivitas dan keberlanjutan jangka panjang. Pemantauan Kesehatan Tanah menggunakan AI untuk menganalisis data seperti citra satelit untuk kandungan bahan organik, sensor tanah untuk pH dan kelembapan, dan bahkan laporan laboratorium dari sampel tanah. Algoritma pembelajaran mesin memproses informasi ini untuk merekomendasikan tidak hanya pupuk apa yang harus diaplikasikan, tetapi juga tingkat variabel yang dibutuhkan di berbagai zona lahan. Pendekatan yang ditargetkan ini menghemat biaya input dan mendorong kesehatan tanah jangka panjang yang lebih baik.
Pemodelan Risiko Berbasis AI Pertanian pada dasarnya berisiko, melibatkan faktor-faktor yang tidak terkendali seperti cuaca dan volatilitas pasar. AI menyediakan lapisan kepastian finansial dan strategis yang sangat dibutuhkan. Pemodelan Risiko Berbasis AI adalah asisten strategisnya. Ia memproses harga komoditas global, prediksi iklim jangka panjang, dan data klaim asuransi historis untuk memperkirakan risiko keuangan. Model ini dapat menyarankan waktu optimal untuk menjual komoditas di masa mendatang, merekomendasikan varietas tanaman yang paling tahan untuk musim mendatang, dan bahkan memberikan saran tentang strategi lindung nilai, mengubah pertanian dari bisnis reaktif menjadi usaha proaktif.
Sistem Pendukung Keputusan Agrikultur dengan AI (Konsultasi)
Sumber daya data yang tersedia untuk pertanian tidak terbatas; namun, semua data di dunia ini tidak berguna jika seorang petani tidak dapat bertindak dengan cepat dan mudah berdasarkan data tersebut. Model AI menyaring kebisingan data untuk memberikan kejelasan. Sistem pendukung keputusan pertanian (DSS) dengan AI (konsultasi) berfungsi sebagai otak pusat. Model AI mengintegrasikan kecerdasan spesifik tanaman, data lapangan waktu nyata dari sensor, perangkat IoT, stasiun cuaca, citra satelit, dan analitik prediktif, termasuk probabilitas penyakit, risiko cuaca, dan tren pasar.
Mereka mensintesis semua data menjadi pemberitahuan dan rekomendasi yang sederhana dan personal yang disampaikan melalui platform seluler atau web. Ini adalah lapisan penerjemahan cerdas, yang membuat data kompleks dapat segera ditindaklanjuti. Mereka menggabungkan citra, dan analitik prediktif, termasuk probabilitas penyakit, risiko cuaca, dan tren pasar. Mereka mensintesis semua data menjadi pemberitahuan dan rekomendasi yang sederhana dan personal yang disampaikan melalui platform seluler atau web. Ini adalah lapisan penerjemahan cerdas, yang membuat data kompleks dapat segera ditindaklanjuti.
Pengendalian mutu pasca panen & penilaian otomatis
Setelah panen, tugas selanjutnya adalah penyortiran dan penilaian hasil panen, yang sangat penting untuk penentuan harga dan penempatannya di pasar yang tepat. Secara tradisional, penyortiran dilakukan secara manual. AI dapat mempercepat proses dan membuatnya lebih akurat tanpa menimbulkan kelelahan atau bias. Visi komputer dapat menilai hasil panen berdasarkan data spesifik seperti kandungan padat kentang atau kandungan gula tebu, serta bentuk, ukuran, warna, dan banyak lagi. Akibatnya, tim pengadaan dapat dengan cepat menandai hasil panen sebagai layak untuk diekspor, diproses lebih lanjut, dan dikirim ke pengecer atau pasar lokal dengan harga yang berbeda. Dibandingkan dengan penyortiran manual yang padat karya, penilaian otomatis jauh lebih efisien.
Peramalan Rantai Pasokan dan Permintaan Limbah makanan merugikan bisnis agribisnis jutaan dolar. AI dapat digunakan untuk menstabilkan pasar dan mengurangi limbah makanan. Peramalan rantai pasokan & permintaan menggunakan AI untuk memproses segala hal, mulai dari cuaca di negara pengekspor hingga data penjualan supermarket dan tren media sosial. Dengan menggunakan analitik prediktif, tim pengadaan dapat mengidentifikasi wilayah yang tepat untuk budidaya dan produk yang tepat di setiap toko, sementara petani memperoleh pengetahuan tentang tanaman yang tepat untuk ditanam guna memenuhi kebutuhan pasar di masa mendatang.
Wawasan ini juga membantu pengolah dan pengecer mengoptimalkan penyimpanan dan logistik. Dengan meminimalkan kelebihan produksi dan menyederhanakan jalur dari pertanian ke meja makan, aplikasi AI ini memainkan peran penting dalam ketahanan pangan global dan pengurangan limbah.
Batas akhir revolusi AI di bidang agrikultur adalah otomatisasi skala penuh. Dengan menghubungkan perangkat dan memanfaatkan data waktu nyata, AI mengubah proses yang padat karya, memungkinkan petani untuk mengawasi operasi daripada terus-menerus melakukan tugas fisik.
Mesin dan Robotika Otonom untuk Tugas Lapangan (Perangkat Penghubung) Pekerjaan lapangan sangat melelahkan dan seringkali memakan waktu. Robotika mengurangi kekurangan tenaga kerja dan memungkinkan staf pertanian untuk fokus pada tugas manajemen yang lebih kompleks. Ini jauh melampaui kemudi otomatis. Mesin dan Robotika Otonom (perangkat penghubung), mulai dari traktor bertenaga tinggi hingga robot penyiangan khusus, menggunakan AI dan GPS canggih untuk mengoperasikan lahan pertanian 24/7. Mesin-mesin ini tanpa pengemudi dan juga cerdas, menyesuaikan kecepatan, kedalaman, dan laju aplikasinya berdasarkan peta tanah dan tanaman secara real-time yang disediakan oleh saran yang dihasilkan AI. Integrasi teknologi AI untuk agrikultur ini memungkinkan efisiensi yang tak tertandingi.