Teknologi ini memungkinkan peternak mengambil tindakan lebih cepat, meningkatkan kesejahteraan hewan, sekaligus mengoptimalkan produksi susu dan daging. CattleEye telah digunakan di Inggris untuk memantau kesehatan sapi perah. Sistem ini menggunakan AI untuk menganalisis data dari sensor yang dipasang pada hewan. Menurut CattleEye, penggunaan teknologi ini telah meningkatkan produksi susu hingga 15% di beberapa peternakan.
4. Prediksi Hasil Panen dengan Data AI
AI juga berperan dalam meramalkan hasil panen dengan tingkat akurasi tinggi. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis berbagai faktor seperti kondisi cuaca, kelembaban tanah, dan kesehatan tanaman untuk memberikan prediksi tentang produksi pertanian.
Dengan informasi ini, petani dapat merencanakan strategi panen yang lebih efektif, menghindari pemborosan, serta memastikan pasokan makanan tetap stabil. IBM Watson Agriculture telah mengembangkan sistem prediksi hasil panen yang digunakan di AS. Sistem ini menggunakan data cuaca, tanah, dan tanaman untuk memberikan prediksi yang akurat. Menurut IBM, sistem ini telah meningkatkan akurasi prediksi hasil panen hingga 20% di beberapa wilayah.
5. Irigasi Cerdas untuk Efisiensi Air
Air adalah sumber daya penting dalam pertanian, dan penggunaannya yang tidak efisien dapat menyebabkan pemborosan. AI kini digunakan dalam sistem irigasi presisi, di mana data dari sensor tanah dan prakiraan cuaca dianalisis untuk menentukan jumlah air yang tepat bagi setiap tanaman.
Perusahaan seperti Arable dan CropX telah mengembangkan teknologi ini untuk membantu petani mengurangi limbah air dan meningkatkan kualitas hasil panen. CropX telah digunakan di Israel untuk mengoptimalkan irigasi di lahan pertanian yang kering. Sistem ini menggunakan sensor tanah dan AI untuk menentukan kapan dan berapa banyak air yang harus diberikan. Menurut CropX, penggunaan teknologi ini telah mengurangi penggunaan air hingga 30% di beberapa lahan pertanian.
6. Penggunaan Drone dalam Pengawasan Pertanian
Drone berbasis AI kini banyak digunakan untuk memantau lahan pertanian dari udara. Dengan teknologi ini, petani bisa mendapatkan informasi real-time tentang kondisi tanaman, mendeteksi hama, serta mengoptimalkan penyemprotan pestisida atau pupuk.
Teknologi drone juga memudahkan pengawasan lahan pertanian yang luas, memastikan semua tanaman mendapatkan perhatian yang mereka butuhkan tanpa harus mengeceknya satu per satu secara manual. Â DJI Agras adalah drone yang digunakan di China untuk menyemprotkan pestisida dan pupuk secara presisi. Drone ini dilengkapi dengan AI untuk mengidentifikasi area yang membutuhkan perawatan. Menurut DJI, penggunaan drone ini telah mengurangi penggunaan pestisida hingga 50% di beberapa lahan pertanian.
7. AI dalam Rantai Pasok dan Prediksi Permintaan Pasar
Selain di lapangan, AI juga memainkan peran besar dalam rantai pasokan pertanian. Teknologi ini mampu menganalisis data pasar dan pola konsumsi untuk memprediksi permintaan produk pertanian.
Misalnya, platform seperti AgriDigital menggunakan AI untuk membantu petani dan distributor mengelola inventaris dan distribusi produk dengan lebih efisien. Dengan perencanaan yang lebih baik, limbah pangan bisa diminimalkan, dan keuntungan bisa dimaksimalkan. AgriDigital telah digunakan di Australia untuk mengelola rantai pasok gandum. Sistem ini menggunakan AI untuk memprediksi permintaan pasar dan mengoptimalkan distribusi. Menurut AgriDigital, penggunaan teknologi ini telah mengurangi limbah pangan hingga 20% di beberapa rantai pasok.
8. Negara-Negara yang Telah Menerapkan AI dalam Pertanian dan Hasilnya
Beberapa negara telah mengadopsi teknologi AI dalam sektor pertanian dengan hasil yang luar biasa. Berikut adalah beberapa di antaranya:
a. Amerika Serikat
