AI kan worden gebruikt om gewassen te monitorendoor het analyseren van gegevens van sensoren en beelden van gewassen. Dit kanworden gedaan door het gebruik van machine learning algoritmen die kunnen lerenvan de gegevens en signalen van afwijkingen kunnen detecteren, zoals droogte,ziekten of plagen. Vanuit dit model zou er voorspeld kunnen worden wanneer erweer een afwijking kan plaatsvinden aan de hand van historische data.
AI kan worden gebruikt om de optimale verhoudingvan stoffen voor gewassen te bepalen door het analyseren van gegevens overgrond- en weersomstandigheden en het gebruik van machine learning algoritmendie kunnen leren van deze gegevens. Door het gebruik van deze algoritmen kandan de ideale verhouding worden gewaarborgd.
AI kan worden gebruikt om de oogst tevoorspellen en te optimaliseren door het analyseren van gegevens overgewasgroei, weersomstandigheden en het gebruik van machine learning algoritmendie kunnen leren van deze gegevens. Aan de hand van tussentijdse voorspellingenis het dan mogelijk om bij te sturen waar nodig en mogelijk.
AI kan worden gebruikt om bodemanalyses teverbeteren door het analyseren van gegevens van bijvoorbeeld sensoren en drones.Door toepassing van machine learning algoritmen is het dan mogelijk om aan dehand van historische data voorspellingen te doen met de huidige bodem en waarnodig actie te ondernemen.
AI kan worden gebruikt om precisielandbouw teondersteunen door het analyseren van gegevens van onder andere sensoren endrones. Machine learning algoritmen kunnen aan de hand van deze gegevens degroei van gewassen, de hoeveelheid water en de kwaliteit van de bodem optimaliseren.Dit kan helpen bij het maken van data-gedreven beslissingen over bijvoorbeeldbesproeiing, bemesting en oogsttijdstip.
