Kevin Topolskyیک سیستم نوآورانه توسط یک شرکت بینش‌محور برای انقلاب در پیش‌بینی عملکرد محصولات زراعی پیاده‌سازی شده است. با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی، کشاورزان اکنون قادرند کیفیت محصول را نظارت نموده و اطمینان حاصل کنند که با استانداردهای کشاورزی سختگیرانه سازماندهی شده‌اند. این پیشرفت فناورانه قرار است به طور قابل توجهی درآمد شرکت دولتی را افزایش دهد.
زمینه‌ای تازه برای یکپارچه‌سازی تکنولوژی‌های هوش مصنوعی توسط رئیس‌جمهور کشور تحریک گردید و بخش کلیدی پروژه ملی تازه را به نام «اقتصاد داده» تشکیل می‌دهد. به تازگی در حرکتی برای پیشرفت در زمینه فناوری، فرماندار الکسی روسیکی اخیراً یک توافق تحولی با معاون مدیرعامل بانک ولگای بانک اسبق سبربانک، ناتالیا تزیتلر، به امضا رساند تا توسعه تکنولوژی‌های هوش مصنوعی در منطقه را به رونق ببخشد.
این همکاری بزرگ هدفمند است که بر زمینه‌های تولید، خدمات دولتی و عملیات بخش اجتماعی در منطقه تأثیرگذاری نماید. در جلسه نیز مناقشاتی در مورد حمایت از پروژه‌های سرمایه‌گذاری و ابتکارات مشترک در زمینه فرهنگ برگزار شد که نشان از یک رویکرد جامع در بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای پیشرفت چندجانبه داشت.
منبع تصویر: 73online.ru – الگا شستاکوسکایا
اصلاح کشاورزی از طریق هوش مصنوعی: باز کردن مرزهای جدید
همانطور که منظر عمومی کشاورزی به ارمغان تغییر می‌آید، اخذ هوش مصنوعی (AI) در حال بازشکل دادن روش‌های کشاورزی و بهینه‌سازی آنهاست. در حالی که مقاله قبلی اجرای هوش مصنوعی برای پیش‌بینی عملکرد محصولات زراعی را برجسته نمود، جنبه‌های اضافی از این انقلاب فناورانه که ارزش بررسی دارند وجود دارد.
سوالات کلیدی و پاسخ‌ها:
1. هوش مصنوعی چگونه به کشاورزی دقیق ارزشمندی اضافه می‌کند؟
هوش مصنوعی امکان کشاورزی دقیق را از طریق تجزیه‌وتحلیل مقدار عظیمی از داده‌ها برای ارائه نکات مفید در مورد سلامتی محصولات، شرایط خاک و بهینه‌سازی منابع فراهم می‌کند، که منجر به روش‌های کشاورزی با کارایی و پایدارتر می‌شود.
2. نقش یادگیری ماشین در نوآوری کشاورزی چیست؟
الگوریتم‌های یادگیری ماشین جزء سامانه‌های AI در کشاورزی می‌باشند، زیرا این امر به آن امکان می‌دهد تا به طور مداوم از الگوهای داده بیاموزد تا فرایندهای تصمیم‌گیری مرتبط با کاشت، آبیاری، کنترل آفات و برداشت را بهبود بخشد.
چالش‌ها و اختلافات اصلی:
1. نگرانی‌های حریم خصوصی: جمع‌آوری داده‌های حساس کشاورزی برای تجزیه و تحلیل AI نگرانی‌هایی درباره امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی ایجاد می‌نماید، به ویژه در مورد مالکیت و سواستفاده احتمالی از اطلاعات.
2. شکاف دسترسی: کشاورزان به مقیاس کوچک ممکن است با موانع دسترسی و بهره‌مندی از فناوری‌های هوش مصنوعی به دلیل موانع هزینه، محدودیت‌های آموزشی دیجیتال و محدودیت‌های زیرساختی در مناطق روستایی روبرو شوند.
مزایا:
– کارایی افزایش یافته: نکات مفید ارائه شده توسط AI به بهینه‌سازی مدیریت منابع کمک می‌کند و منجر به افزایش عملکردها و کاهش ضایعات می‌شود.
– روش‌های پایدار: کشاورزی دقیق ممکن است روش‌های کشاورزی سازگار با محیط زیست را با کاهش استفاده از مواد شیمیایی و بهبود سلامت خاک ترویج می‌دهد.
– قابلیت‌های پیش‌بینی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای هواشناسی، شیوع آفات و روندهای بازار را پیش‌بینی نمایند که به کشاورزان امکان تصمیم‌گیری پیش‌بینانه می‌دهد.
معایب:
– وابستگی به فناوری: افزایش وابستگی به سامانه‌های AI ممکن است دانش و مهارت‌های سنتی ویژه کشاورزان را کاهش دهد و در نهایت توانایی سازگاری آنها در شرایط غیرمنتظره را تحت تأثیر قرار دهد.
– سرمایه‌گذاری اولیه: اجرای فناوری AI نیازمند هزینه‌های قابل توجهی برای تجهیزات، نرم‌افزار و آموزش است که ممکن است برخی کشاورزان را از استفاده آن باز دارد.
– مسایل اخلاقی: استفاده از AI در کشاورزی نگرانی‌های اخلاقی مرتبط با مالکیت داده، جانبگری الگوریتم و دسترسی منصفانه به منافع در جوامع کشاورزی مختلف به وجود می‌آورد.
برای دسترسی به اطلاعات بیشتر در زمینه تقاطع کشاورزی و هوش مصنوعی، به سایت اخبار AgFunder یا PrecisionAg مراجعه نمایید.
منبع تصویر: 73online.ru – الگا شستاکوسکایا
