Wednesday, 23 April 2025

කෘෂිකර්මයේ කෘතීම බුද්ධිය (AI in Agriculture)

 















මෙයද ඉතා වැදගත් තේමාවකි. කෘෂිකර්මය තුළ කෘතීම බුද්ධිය භාවිතා කරමින් නිෂ්පාදනය, ආරක්‍ෂාව හා කාර්යක්ෂමතාවය වර්ධනය කිරීම ආදී සේවාවන් රැසක් AI මගින් ඉටුවේ.
 
AI  තාක්ෂණය කෘෂිකර්මයට  කුමන ආකාරයේ උදව් ලබා දෙනවාද?  

1. AI  ක්‍රම භාවිතා කර පොහොර දැමීම
2. වගා කළමනාකරණය
3. වගාවලට එන රෝග හඳුනා ගැනීම
4. කාලගුණ අනාවැකි
5. වගා ප්‍රතිලාභ වැඩිදියුණු කිරීම 

                        වැනි බොහෝ ක්ෂේත්‍රවලින් වැදගත් සහයක් ලබා දෙයි.


01. නිරවද්‍ය කෘෂිකර්මය (Precision Farming )

             AI භාවිතයෙන් තනි වැලි වලටවත් ගෙවත්තකටවත් වෙන් වෙන්වම වගා කළමනාකරණය කළ හැකිය.

                             උදාහරණ:- Google Earth + AI maps 
                                               Drone images වලින් වගා තත්වය බැලීම


02. භූමිය හා වගා පාලනය (Crop and Soil Monitoring)

           AI සහ කැමරා භාවිතයෙන් වගාවෙ තත්වය, වියළිභාවය, පොහොර අවශ්‍යතාවය වැනි දේ හඳුනා ගැනීමට හැකිය.

                         උදාහරණ:-Soil moisture sensors
                                          AI-based soil health checkers

03. මළපැදි හා රෝග හඳුනා ගැනීම (Pest and Disease Detection)

         AI systems මඟින් රෝග සහ මළපැදි සෙවීම සඳහා පළතුරු/තැටි/එළවළු වලට කැමරා භාවිතා කරයි.

                        උදාහරණ:- Plant-ix mobile app 
                                          Image recognition systems

 

04. කාලගුණ අනාවැකි (Weather Forecast-in )

       AI භාවිතයෙන් තෘණ වර්ධනයට හොඳ කාලගුණවැස්ස, වියළි කාලය වැනි දේවල් පිළිබඳ අනාවැකි ලබාගත හැකිය.

                     උදාහරණ:- IBM Watson Weather 
                                       Agri-tech apps

05. ස්වයංක්‍රීය යන්ත්‍රෝපකරණ (Automated Machinery) 

     AI robots සහ smart machinery භාවිතා කර යන්ත්‍රවලින්ම බීජ කැබලි කැපීම, රෝපණය වැනි කටයුතු සිදු කළ හැකිය. 

                  උදාහරණ:- Self-driving tractors 
                                   Drones for spraying pesticides


06.
 අස්වනු අනාවැකි (Yield Prediction)

     AI algorithms භාවිතා කර කොපමණ අස්වැන්නක් ලැබෙයිද යන්න පිළිබඳ පූර්ව අනාවැකි ලබා ගත හැකිය.

               උදාහරණ:- Machine learning models for crop output 
                                 Satellite image analytics


 

වාසි: 

- වියදම් අඩු වේ. 

- වැඩි නිෂ්පාදනය. 

- මනුෂ්‍ය බලශක්තිය අවම කිරීම. 

- නවීන තාක්ෂණයට ගොවියන්ව ගෙනයෑම.


අභියෝග:

- AI උපකරණවල මිල අධික විය හැක. 

- ගොවියන්ට තාක්ෂණික දැනුම අවශ්‍යය වීම.

  

 කේ.ජී.පී.උමයංගනා ප්‍රේමරත්න

ජන සන්නිවේදන අධ්‍යන අංශය

කැලණිය විශ්ව විද්‍යාලය


4 comments:

කෘතීම බුද්ධිය පිළිබද නෛතික හා සමාජීය පැතිකඩ(Ethical and social aspects)

  කෘත්‍රිම බුද්ධිය පිළිබඳ නෛතික හා සමාජීය පැතිකඩ අදායම් (Pros)  කාර්යක්ෂමතාවය - වැඩ automate කිරීමෙන් වේලාව සහ අඩු වේ.   නවෝත්පාදනය - සෞඛ්‍ය...