Artificial-Intelligent-IoTBased-Cognitive-Hardware-for-Agricultural-Precision-AnalysisMobile-Networks-and-Applications
Ringkasan Sistem Pertanian Cerdas Berbasis IoT
Dalam penelitian ini, An-Chao Tsai dan Anirut Saengsoi memperkenalkan sistem pertanian sirkulasi cerdas yang memanfaatkan Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian. Berasal dari tantangan dalam produktivitas pertanian tradisional yang bergantung pada tenaga manusia, sistem ini mengintegrasikan perangkat sensor untuk memantau kondisi lingkungan dan secara otomatis mengontrol irigasi serta pemupukan berdasarkan data yang dikumpulkan.
Latar Belakang
Tradisi pertanian sering kali memanfaatkan sumber daya manusia yang bisa lebih efisien dikelola dan dioptimalkan dengan teknologi. Penelitian ini berupaya menciptakan sistem pertanian cerdas yang dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil pertanian dengan sumber daya yang terbatas. Sistem ini terus-menerus memonitor parameter seperti suhu, kelembaban, dan konten tanah untuk membantu petani membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.
Komponen Sistem
Sistem Monitoring Otomatis: Mengumpulkan data secara terus-menerus terkait suhu, kelembaban, dan pupuk yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman.
Pengendalian Irigasi dan Iklim: Menggunakan data sensor untuk secara otomatis menyesuaikan pengairan dan kontrol iklim, termasuk pemberitahuan kepada petani saat kondisi tidak sesuai.
Penggunaan Pembelajaran Mesin: Sistem ini diaplikasikan untuk meningkatkan presisi pertanian melalui analisis data dan prediksi yang lebih akurat berdasarkan informasi historis.
Teknologi Terkait
Studi ini menyoroti penggunaan teknologi pintar dalam pertanian, seperti IoT, Big Data, Kecerdasan Buatan, Cloud Computing, dan Remote Sensing untuk membantu petani meningkatkan efisiensi operasional mereka. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data secara real-time, sistem ini mampu memberikan wawasan untuk meningkatkan hasil pertanian secara berkelanjutan.
Teknik Pengolahan Data
Penelitian ini menunjukan berbagai teknik forecasting untuk prediksi data, termasuk penggunaan model ARIMA, Recurrent Neural Networks (RNN), dan algoritma lain yang mempertimbangkan variabel lingkungan untuk pengendalian optimal dan prediksi kebutuhan pupuk berdasarkan analisis data.
Hasil Penelitian
Melalui eksperimen yang melibatkan berbagai tanaman dan kondisi lingkungan, sistem yang diusulkan menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi pengendalian pertanian. Evaluasi terhadap model menunjukkan bahwa sistem ini lebih baik dalam memprediksi dan mengelola kebutuhan tanaman dibandingkan dengan metode pertanian konvensional.
Kesimpulan
Sistem ini menegaskan potensi besar integrasi teknologi dalam pertanian untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh petani saat ini. Implementasi sistem berbasis AI tersebut akan memperbesar kapasitas pertanian dengan lebih berkelanjutan dan efisien, menjadi solusi inovatif untuk masa depan pertanian.