Kevin Topolskyמערכת חדישה נוצרה על ידי חברה מתקדמת על מנת לשנות לחלוטין את חיזויי התבואה. בשילוב עוצמת המוח של הלמידה המלאכותית, לאגרונומים יש כעת את היכולת למעקב אחר איכות המוצר ולהבטיח תאימות לתקנים חקלאיים מחמירים. התפרצות טכנולוגית זו מוכנה להרבות את הרווחים באופן משמעותי עבור החברה הממשלתית.
הייזום לשלב טכנולוגיות של למידת מכונה התחדש בעקבות קידום הנשיא של המדינה ויהיה רכיב מרכזי בפרויקט הלאומי החדש שנקרא "עלכסנומיה". במטרה לקדם את תחום הטכנולוגיה, חתמה לאחרונה נציגת המושב של סברבנק בנק עליון, נטליה צייטלר, בהסכם מהפכני עם הפקיד המנהל של בנק וולגה.
שיתוף פעולה מציין זה יגבר תהליכי ייצור, שירותים ממשלתיים ופעולות בתחום החברה באזור. שיחות בפגישה סביב קידום פרוייקטי השקעה וייזום משותף בתחום התרבות, משקפות גישה מורכבת לשימוש בלמידת מכונה להתקדמות מרובת פרוספקטיבות.
מהקרקע: 73online.ru. – אולגה שסטקובסקאיה
הטמעת הלמידה המלאכותית הולכת להתקיים עם המשך התפתחות הנוף החקלאי, שהולך ונעוף על ידי המיקוד יישומים טכנולוגיים לחקלאות המתבצעת ומותקנת שוב. על אף שהמאמר הקודם דגים את פתרון הלמידה המלאכותית לתחזיות יבול, ישנן פינות גילום נוספות לשניים שטחרי להתקרב אליהם.
שאלות מרכזיות ותשובות:
1. איך הלמידה המלאכותית מועילה לחקלאות מדויקת?
הלמידה המלאכותית מאפשרת חקלאות מדויקת על ידי ניתוח כמויות נרחבות של נתונים כדי לספק תובנות בנוגע לבריאות הצמח, מצב האדמה ואופטימיזציה של משאבים, ומביאה לשיפור פעולות חקלאות יעילות וקיימות יותר.
2. איזה תפקיד משחק למידה מתוך תמיכה בחדשנות חקלאית?
אלגוריתמים למידת מכונה הם חלק בלתי נפרד ממערכות AI בחקלאות, שהן יכולות ללמוד ברצף מהצורות של נתונים כדי לשפר תהליכי קבלת ההחלטות הקשורים לשתילות, השקייה, בקרת מדורות וקטיף.
