Kevin Topolskyמערכת מתקדמת הוטבעה על ידי חברה חדשנית כדי לשנות את תחזיות תבואה הצמחיה. באמצעות עוצמת המוח המלאכותי, לאגרונומים יש כעת את היכולת לעקוב אחר איכות המוצר ולוודא עמידה בתקנים חקלאיים מחמירים. התפרצות טכנולוגית זו מוכנה להגביר באופן משמעותי את הרווחים של חברת המדינה.
הייזום לשלב טכנולוגיות של דמיון מלאכותי התתעורר על ידי נשיא המדינה ויהיה רכיב מרכזי של הפרויקט הלאומי החדש הנקרא "כלכלת המידע". במטרה לקדם את תחום הטכנולוגיה, היינוות האזורית אלכסי רוסקי לאחרונה חתמה על הסכם מהפכני עם נציה של סברבנק, נטליה צייטלר, לקידום פיתוח טכנולוגיות של דמיון מלאכותי באזור.
שיתוף הפעולה המסתמן עם מבצע זה מטרתו לשפר את תהליכי הייצור, השירותים הממשלתיים והפעולות בסקטור הסוציאלי באזור. הדיונים בפגישה סביב הקידום פרויקטי ההשקעה והייזמים המשותפים בתחום התרבות, משקפים גישה מקיפה להשתמש בטכנולוגיה של דמיון מלאכותי להצלחה מרובת פן.
מקור התמונה: 73online.ru. – אולגה שסטקובסקיה
מהפכת החקלאות דרך דמיון מלאכותי: חשיפת גבולות חדשים
כאשר נוף החקלאות ממשיך להתפתח, אימוץ הדמיון המלאכותי (AI) מחדש את הדרכים שבהן נערכות ומותאמות פעילויות החקלאות. תוך שהמאמר הקודם דגיש את היישום של AI לתחזיות תבואה, ישנם פונים נוספים של מהפכה טכנולוגית זו ששווה לחקור.
שאלות ותשובות מרכזיות:
1. אילו יתרונות יש ל- AI בחקלאות מדויקת?
AI מאפשרת חקלאות מדויקת על ידי ניתוח כמויות עצומות של נתונים לספק תובנות על בריאות הצמחים, תנאי האדמה ואופטימיזציה של משאבים, מה שמביא לשיטות חקלאיות יעילות וקיימות יותר.
2. איזה תפקיד פועל הלמידת מכונה בחדשנות החקלאות?
אלגוריתמי למידת מכונה הם חלק מהמערכות AI בחקלאות, מאחר שהם יכולים ללמוד באופן רציף מתבניות נתונים לשפר את תהליכי הקבלת החלטות הקשורים לזריעה, השקיה, ניהול מזיקים וקטיפה.
אתגרים ופולמוסים מרכזיים:
1. חששות בנושא פרטיות: איסוף נתונים חקלאיים רגישים לניתוח AI גורמים לחששות בנושא אבטחת המידע והגנת הפרטיות, במיוחד בנוגע לבעלות ולשימוש פוטנציאלי במידע.
2. פער הגישה: חקלאים בתגי קניות קטנות עשויים להתמודד עם אתגרים בגישה ושימוש בטכנולוגיית AI עקב סיכונים כלכליים, הגבלות בידע דיגיטלי ומגבלות בתשתית באזורים רורלים.
יתרונות:
– יעילות מוגברת: התובנות המבוססות על AI עוזרות לאופטימזציה של ניהול משאבים, מה שמביא לתבואות גבוהות יותר ולהפחתת פסולת.
– שיטות קיימות: חקלאות מדויקת המופעלת על ידי AI מקדמת שיטות חקלאיות ידידותיות לסביבה על ידי קיצוץ בשימוש בכימיקלים ושיפור בריאות האדמה.
– יכולות חזויות: אלגוריתמי AI יכולים לחזות דפוסי מזג אוויר, פריחות בזיקים וטרנדים שוק, מה שמאפשר לחקלאים לקבל החלטות פרואקטיביות.
חסרונות:
– תלות בטכנולוגיה: התלות המוגברת במערכות AI עשויה להוריד את הידע והכישורים המסורתיים של החקלאים, ולהשפיע באופן פוטנציאלי על יכולת ההתאגדות שלהם לנסיבות חולפות.
– השקעה התחלתית: הטמון בהטמעת טכנולוגיית AI דורש הוצאות גדולות מראש עבור ציוד, תוכנה והכשרה, שעשויות להיות מונעות לחקלאים מסוימים.
– דילמות אתיות: השימוש ב- AI בחקלאות מעלה דילמות אתיות הנוגעות לבעלות נתונים, הטיות אלגוריתמיות והגישה הצודקת אל היתרונות בקהילות חקלאיות שונות.
למידע נוסף על חיבור בין חקלאות ודמיון מלאכותי, בקרו ב- AgFunder News או PrecisionAg.
מקור התמונה: 73online.ru. – אולגה שסטקובסקיה
