Промышленность оливкового масла переживает трансформационный этап с запуском проекта BeHTool, совместной разработкой AEI NOLEO с участием Iteriam, Komorebi и Sensowave. Эта концептуальная инициатива использует технологию искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения управления выращиванием оливок.
Поддерживаемый программой поддержки Агентства по промышленности и туризму на 2023 год для AEIs, проект BeHTool готовит почву для революции в производстве оливкового масла. На данный момент основная задача проекта заключается в улучшении количества и качества масла путем прогнозирования оптимального времени сбора оливок с использованием анализа данных. Этот смелый подход в значительной степени опирается на ассимиляцию исторических, нынешних, фенологических, метеорологических и спутниковых данных.
Переходя ко второй фазе, BeHTool создает надежную прогностическую модель, формируемую на основе обширного географического спектра сбора данных и разнообразных типов ферм. Ведется компиляция обширной базы данных, в которой отражены физико-химические и органолептические характеристики оливкового масла на различных стадиях созревания. Использование передовых методов, включая систему Abencor для маломасштабного извлечения масла, открывает путь для этого инновационного начинания.
Коллективные усилия заслуживают особого внимания. Iteriam сыграл ключевую роль в анализе корреляции разнообразных наборов данных и разработке интеграционной системы в рамках модели. Komorebi заложил основу, установив начальное взаимосвязь между фенологией и метеорологией, что стало ключевым моментом для определения оптимального времени сбора урожая. Sensowave дополняет это работу, повышая точность сенсоров с помощью дополнительных наземных станций для мониторинга на ферме.
Этот синергетический подход направлен на подъем оливководческой индустрии к новым высотам продуктивности и качества конечного продукта, что ставит оливковые масла в центр внимания как ценителей, так и производителей этого продукта.
Интеграция технологии искусственного интеллекта в процесс выращивания оливок представляет различные вызовы и споры, а также заметные преимущества и недостатки:
Вызовы и Споры:
— Приватность и Безопасность данных: С увеличением использования анализа данных и ИИ возникают вопросы о конфиденциальности и безопасности данных ферм. Защита чувствительных сельскохозяйственных данных от нарушений имеет ключевое значение.
— Доступ и Равенство: Существует опасение, что подобные технологические достижения могут быть недоступны для всех фермеров, особенно для мелких или ресурсно малообеспеченных производителей, что потенциально может увеличить разрыв между крупными и малыми производствами.
— Надежность и Адаптируемость: Модели ИИ должны быть надежными и гибкими для адаптации к различным климатическим условиям, сортам оливок и непредвиденным изменениям окружающей среды, чтобы обеспечивать точные прогнозы для широкого спектра сценариев.
— Влияние на Трудовые ресурсы: Страх перед автоматизацией, способной вытеснить сотрудников в сельском хозяйстве, при которой задачи, традиционно выполняемые людьми, переходят на ИИ.
Преимущества:
— Увеличение Производительности: ИИ может помочь максимизировать урожай оливок, определяя оптимальное время сбора, что позволяет производителям получить максимальную отдачу от своего урожая.
— Повышение Качества: Позволяя ИИ анализировать различные факторы, влияющие на рост оливок и качество оливкового масла, производители могут принимать обоснованные решения для производства превосходного продукта.
— Оптимизация Ресурсов: ИИ может обеспечить более эффективное использование ресурсов, таких как вода и питательные вещества, предоставляя точные рекомендации на основе данных в реальном времени, тем самым снижая отходы и воздействие на окружающую среду.
Недостатки:
— Стоимость Внедрения: Стоимость интеграции технологии ИИ может быть высокой, что потенциально делает ее недоступной для малых производителей.
— Зависимость от Технологий: Чрезмерная полагаемость на ИИ может уменьшить традиционные знания и интуицию, которые фермеры развивали на протяжении поколений.
— Сложность: Сложность систем ИИ может сделать их непонятными и сложными для некоторых фермеров в плане понимания и использования, что ведет к потенциальному разрыву в знаниях и зависимости от технической поддержки.
Дополнительные ресурсы для получения информации об использовании ИИ в сельском хозяйстве и его влиянии на оливковую индустрию можно найти через организации, поддерживающие технологические инновации в сельском хозяйстве. Вот несколько связанных ссылок:
— Университет Политехнического Мадрида
— Agencia Estatal de Administración Tributaria (для понимания потенциальных экономических последствий и налоговых последствий)
— Европейский Союз (для информации о политиках ЕС и поддержке сельскохозяйственных технологий)
Эти институты известны своей работой по продвижению сельскохозяйственных практик и могут содержать более подробную информацию о темах, таких как использование ИИ в сельском хозяйстве, хотя возможно, что в них отсутствуют конкретные детали о проекте BeHTool.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl