Tinjauan Teknologi Otomasi Mesin Pertanian untuk Pertanian Berkelanjutan

Tinjauan ini menyintesis teknologi pemungkin utama untuk otomasi mesin pertanian, termasuk penentuan posisi, persepsi, kendali, dan analitik berbasis AI, serta menyoroti aplikasi yang meningkatkan produktivitas dan efisiensi sumber daya. Tinjauan ini juga membahas tantangan dan arah masa depan untuk selaras dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan.

Li Jiang; Boyan Xu; Naveed Husnain; Qi Wang· Agronomy· 2025· DOI 10.3390/agronomy15061471

Masalah inti

Otomasi mesin pertanian merevolusi pertanian berkelanjutan dengan mengintegrasikan teknologi canggih untuk meningkatkan produktivitas, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan mengurangi kekurangan tenaga kerja. Tinjauan ini menyintesis evolusi teknologi tersebut dan sinergi interdisipliner, dengan tujuan menyelaraskan kecerdasan pertanian dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) untuk tanpa kelaparan dan produksi yang bertanggung jawab. Integrasi fusi penentuan posisi multi-sumber, persepsi cerdas, kendali adaptif, dan analitik berbasis AI menjadi tulang punggung sistem pertanian otomatis modern.

Tinjauan ini secara sistematis mengkaji teknologi pemungkin utama untuk otomasi pertanian, dengan mengacu pada literatur dan studi kasus terkini. Fokusnya mencakup empat area inti: fusi penentuan posisi multi-sumber (misalnya RTK-GNSS/LiDAR), sistem persepsi cerdas yang memanfaatkan pencitraan multispektral dan algoritma pembelajaran mendalam, kendali adaptif melalui sistem robotik modular dan algoritma terinspirasi biologi, serta analitik data berbasis AI untuk optimasi sumber daya. Sintesis ini mencakup analisis aplikasi seperti mesin lapangan otonom, UAV untuk aplikasi agrokimia, dan rumah kaca pintar, beserta penilaian tantangan dan arah masa depan.

Pendahuluan

Otomasi mesin pertanian merevolusi pertanian berkelanjutan dengan mengintegrasikan teknologi canggih untuk meningkatkan produktivitas, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan mengurangi kekurangan tenaga kerja. Tinjauan ini menyintesis evolusi teknologi tersebut dan sinergi interdisipliner, dengan tujuan menyelaraskan kecerdasan pertanian dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) untuk tanpa kelaparan dan produksi yang bertanggung jawab. Integrasi fusi penentuan posisi multi-sumber, persepsi cerdas, kendali adaptif, dan analitik berbasis AI menjadi tulang punggung sistem pertanian otomatis modern.

Meskipun ada kemajuan, tantangan yang menetap meliputi heterogenitas teknologi di berbagai lingkungan pertanian, biaya implementasi yang tinggi, keterbatasan kemampuan beradaptasi terhadap kondisi lapangan yang dinamis, dan hambatan adopsi, terutama di wilayah berkembang. Kemajuan di masa depan menuntut prioritas pada solusi edge computing ringan, sistem komplementer multi-energi (mengintegrasikan tenaga surya, angin, hidro), kerangka kendali kolaboratif terdistribusi, dan operasi swarm yang dioptimalkan AI. Untuk mendemokratisasi teknologi ini secara global, diperlukan strategi prioritas untuk memajukan kecerdasan pertanian sejalan dengan SDGs untuk tanpa kelaparan dan produksi yang bertanggung jawab.

Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.

Membuka konten member…