Как современные технологии меняют сельское хозяйство в крупнейших продовольственных странах мира?

Современные технологии меняют сельское хозяйство в крупнейших продовольственных странах мира, например:

• Северная Америка. 1 В США и Канаде широко распространено применение информационных технологий для мониторинга посевов. 1 Аграрии используют спутниковые снимки, беспилотные летательные аппараты и аналитические данные для оптимизации состояния и урожайности сельскохозяйственных культур. 1
• Европа. 1 Европейские сельхозтоваропроизводители внедряют системы мониторинга урожая. 1 Лидерами в этой области считаются Нидерланды, Германия, Швейцария и Великобритания. 1 В Западной Европе 70% всех машин для внесения удобрений и опрыскивания растений оснащены технологиями точного земледелия. 1
• Азиатско-Тихоокеанский регион. 1 Австралия, Новая Зеландия и Япония имеют высокий уровень использования ИТ в сельском хозяйстве. 1 Например, в Китае автоматизация выращивания сельскохозяйственных культур и сбора урожая выросла с 32,5% в 2003 году до 70% в настоящее время. 1
• Латинская Америка. 1 В Бразилии и Аргентине активно поддерживается технологическая трансформация аграрного сектора. 1 В приоритетах находятся точное земледелие, выращивание генетически модифицированных культур и робототехника. 1

Некоторые технологии, которые меняют сельское хозяйство:

• Роботизация и автоматизация. 2 Автономные тракторы и посевные комплексы, оснащённые GPS-навигацией и системами параллельного вождения, обеспечивают высокую точность обработки и минимизируют перекрытия, экономя топливо и посевной материал. 2
• Интернет вещей (IoT). 2 Сенсоры в полях передают данные о влажности, температуре, азотном фоне и других параметрах в реальном времени. 2 Это даёт возможность применять точечное, дифференцированное внесение ресурсов, что особенно важно в условиях изменения климата и нестабильных погодных условий. 2
• Искусственный интеллект (ИИ). 12 ИИ используется для обработки спутниковых изображений, распознавания заболеваний, построения предиктивных моделей урожайности. 2 Алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать вспышки вредителей, оптимизировать логистику и планировать севооборот с учётом погодных сценариев. 2