Kunstlik intelligentsus (AI) on põllumajandussektorit revolutsiooniliselt muutnud. See on pakkunud läbimurdeid tehnoloogiana, mis aitab tõlgendada satelliitpilte, võimaldades nüansirikkaid teadmisi saada põllukultuuride tervise ja maa kasutamise kohta ülipeenel tasemel. Selles valdkonnas akadeemilisi püüdlusi juhtides on Roberto Bunge, San Andrési Ülikooli AI-insenertehnoloogia programmi juht, kiitnud seda tehnoloogiat võime eest avastada mitte nii ilmseid fakte põllukultuuride olukorra ja maa kasutamise kohta.
Bunge rõhutab, kui täpset tulemust suudavad AI süsteemid saavutada pilvepiltides peensusi uurides, näiteks eristades põllumaad linnalikust arengust ning hinnates põllukultuuride tervist signaalide abil nagu värvuse ja temperatuuri varieerumine. See saavutatakse algoritmide abil, mis analüüsivad piksleid, mis on Bunge sõnul põhimõtteliselt arvude massiivid. Neid algoritme koolitatakse paljude piltide peal, et ära tunda mustreid näitepõhise õppe kaudu, protsess sarnane inimese visuaalsele infotöötlusele.
See interdistsiplinaarne ettevõtmine eeldab koostööd AI-insenertehnikute, agronoomide ja taimefüsioloogide vahel, et viia tehnoloogia sellisele tasemele, kus see suudab pakkuda tähendusrikast teavet. AI teeb eksperttasemel analüüsi kättesaadavamaks, võimaldades näiteks kõrgekvaliteedilist meditsiinilist diagnoosi ka pealinnast kaugemal asuvates piirkondades. Bunge suhtub lootusrikkalt AI rolli geograafiliste tõketega spetsialiseeritud teenuste ületamisel ja väidab, et AI diagnostikavõime võistleb tipptasemel meditsiinispetsialistide omaga.
Meditsiini väliületavalt on Bunge suunas antud algatus teritanud põllumajandustoodanguid õhulennuliste piltide analüüsi abil, et jälgida täpselt põllukultuuride tervist. Kindlustusfirmad saavad ka sellest tehnoloogiast kasu, kuna see võimaldab neil teha täpseid ennustusi ja hindamisi põllukultuuri tootlikkuse põhjal põhjaliku andmete põhjal. Erinevate valdkondade ühendamine näitab, kui oluline on AI kõigis tööstusharudes saanud.
Bunge juhtimisel on Argentina tõusnud esile juhtivana nende keerukate põllumajandustehnoloogiate vastuvõtmisel. Tema tudengite kirg õppimise ja innovatsiooni vastu jätkab edusamme selles dünaamilises valdkonnas, mis tugevdab Bunge lootusrikast nägemust praktiliste AI rakenduste tuleviku ja nende potentsiaali kohta ühiskonna suhtlemisel maailmaga.
Põhiküsimused ja vastused:
– Kuidas AI kasu põllumajanduses pakub lisaks pildianalüüsile?
AI pakub kasu põllumajanduses mitte ainult pildianalüüsi kaudu, vaid ka ilmaprognooside ennustamise, sisendite optimeerimise, masinate automaatika ning mullatervise analüüsi abil. See kasutab ennustavaid analüütikatootedet haiguspuhangute või kahjurite sissetungide ette ennustada ja soovitada kõige paremaid istutus- ja koristusaegu.
– Mis on AI integreerimisel põllumajandusse silmitsi seisevad väljakutsed?
Oluline väljakutse on algne investeering, mis on vajalik AI tehnoloogia ja tugeva digitaalse infrastruktuuri jaoks. Teine väljakutset on võimalik vastuseis põllumajanduslikust kogukonnast, mis on tingitud töö kaotamise hirmudest või tehnoloogilise kirjaoskuse puudumisest.
– Kas põllumajanduses valitsevad AI-ga seotud vaidlused?
Jah, vaidlused hõlmavad muret andmekaitse, AI eetilise kasutamise ja tööhõive mõju üle maapiirkondades. On ka küsimus AI otsuste tegemises oleva eelarvamuse kohta, mis võib tekkida vigase andmetel põhineva masinõppe mudelite puhul.
Plussid:
– Parem saagikus ja kvaliteet täpse jälgimise kaudu
– Pestitsiidide ja väetiste kasutamise vähendamine, suunates vaid vajaminevatesse piirkondadesse
– Põllukultuuride ebaõnnestumiste ja võimalike probleemide ettekuulutamine, võimaldades ennetavaid meetmeid
– Kättesaadav eksperttasemel analüüs kaugel asuvatele põllumajandustootjatele
– Tugevdatud otsuste tegemine maahalduse ja ressursside jaotuse jaoks
Miinused:
– Kõrged kulud AI tehnoloogia rakendamisel ja hooldamisel
– Sõltuvus tehnoloogiast võib vähendada traditsioonilisi põllumajandusalaseid oskusi
– Andmete privaatsuse mure, kuna delikaatset teavet maa ja põllukultuuride kohta võidakse äriliselt ära kasutada
– Tööhõivevõimalus suureneva automatiseerimisega
Seotud lingid:
Täiendava lugemiseks AI ja põllumajanduse kohta uurige järgmisi peamisi valdkondi:
– ÜRO Toidu- ja Põllumajandusorganisatsioon
– NASA (nende töö satelliittehnoloogias ja selle rakendused põllumajanduses)
– Ameerika Ühendriikide Põllumajandusministeerium (USDA)
Oluline on teada, et AI roll põllumajanduses laieneb tarneahela optimeerimisele, võimaldades põllumajandustootjatel paremini prognoosida nõudlust ja vähendada raiskamist. Masinate õppimise kaudu on süsteemid nüüd võimelised analüüsima suuri koguseid turuandmeid, et ennustada tulevasi toidutarbimise suundumusi, muutes põllumajandussektori vastupidavamaks kõikvõimalikele kõikumistele.
Eetilised kaalutlused hõlmavad ka geneetilise redigeerimise tagajärgi, mida võimaldavad AI toetatud teadmised, kus arutelud keerlevad geneetilise koostise muutmise üle paremate saagiste nimel võrreldes võimalike ökoloogiliste mõjudega.
Lisaks mõjutavad kliimamuutused põllumajanduses rakendatava AI mõjusid. Tehnoloogia võimaldab täpsemat jälgimist ja reageerimist keskkonnamuutustele, kuid see tõstatab ka jätkusuutlikkuse küsimuse: tasakaalustada suurenenud tootmist keskkonnakaitsega.
Kuna AI jätkab põllumajandusmaailma läbitungimist, on oluline pidada pidevat dialoogi, mis käsitleb neid keerukaid eetilisi, sotsiaalseid ja ökoloogilisi tagajärgi, tagades, et tehnoloogiat rakendatakse vastutustundlikult ja kaasavalt maailma põllumajanduspraktika parendamiseks.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl