Kevin TopolskyNapredni sustav implementiran je od strane preduzeća koje razmišlja unaprijed kako bi revolucionirao predviđanja prinosa usjeva. Iskorištavajući snagu umjetne inteligencije, agronomi sada imaju sposobnost pratiti kvalitetu proizvoda i osigurati usklađenost s strogim poljoprivrednim standardima. Ovaj tehnološki proboj ima potencijal značajno povećati prihode za državno preduzeće.
Inicijativa za integraciju tehnologija umjetne inteligencije potaknuta je od strane Predsjednika države i bit će ključan dio nedavno pokrenutog nacionalnog projekta nazvanog “Gospodarstvo podataka”. U potezu za unapređenje tehnološkog područja, guverner Alexei Russkih nedavno je sklopio transformacijski sporazum s predsjednicom Sberbank Volga banke, Natalijom Čajtler, radi poticanja razvoja tehnologija umjetne inteligencije unutar regije.
Ova povijesna suradnja ima za cilj unaprijediti proizvodne procese, usluge vlade te operacije u socijalnom sektoru regije. Razgovori na sastanku također su se vrtjeli oko poticanja investicijskih projekata i zajedničkih inicijativa u području kulture, što odražava sveobuhvatan pristup iskorištavanju umjetne inteligencije za višestruki napredak.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Šestakovskaja
Revolicija u poljoprivredi putem umjetne inteligencije: Otkrivanje novih horizonta
Dok poljoprivredni pejzaž nastavlja evoluirati, usvajanje umjetne inteligencije (AI) mijenja način na koji se provode i optimiziraju prakse poljoprivrednog uzgoja. Dok je prethodni članak istaknuo implementaciju AI za predviđanje prinosa usjeva, postoje dodatne aspekte ove tehnološke revolucije koji zaslužuju istraživanje.
Ključna pitanja i odgovori:
1. Kako AI koristi preciznu poljoprivredu?
AI omogućuje preciznu poljoprivredu analizom velikih količina podataka kako bi pružila uvide o zdravlju usjeva, uvjetima tla i optimizaciji resursa, što dovodi do efikasnijih i održivih poljoprivrednih praksi.
2. Koju ulogu igra učenje strojnog u poljoprivrednim inovacijama?
Algoritmi učenja strojnog za AI sustave u poljoprivredi ključni su, jer mogu neprekidno učiti iz obrazaca podataka kako bi unaprijedili procese donošenja odluka u vezi s sadnjom, navodnjavanjem, kontrolom štetočina i berbom.
Ključni izazovi i kontroverze:
1. Brige o privatnosti: Prikupljanje osjetljivih poljoprivrednih podataka za AI analizu izaziva zabrinutost oko sigurnosti podataka i zaštite privatnosti, posebno u pogledu vlasništva i moguće zloupotrebe informacija.
2. Jaz u pristupačnosti: Poljoprivrednici malih koraka mogu se suočiti s izazovima u pristupu i korištenju tehnologije AI zbog barijera troškova, ograničenja digitalne pismenosti i infrastrukturnih ograničenja u ruralnim područjima.
Prednosti:
– Povećana učinkovitost: Uvide potaknute AI-om pomažu optimizirati upravljanje resursima, što dovodi do većih prinosa i manje otpada.
– Održive prakse: Precizna poljoprivreda omogućena AI-om promovira ekološki prihvatljive metode uzgoja smanjenjem korištenja kemikalija i poboljšanjem zdravlja tla.
– Mogućnosti predviđanja: Algoritmi AI-a mogu predviđati vremenske uvjete, izbijanja štetočina i trendove na tržištu, omogućavajući poljoprivrednicima da donose proaktivne odluke.
Mane:
– Ovisnost o tehnologiji: Preveliko oslanjanje na AI sustave može smanjiti tradicionalno znanje i vještine poljoprivrednika, potencijalno utječući na njihovu prilagodljivost u nepredviđenim okolnostima.
– Početna investicija: Implementacija AI tehnologije zahtijeva značajne početne troškove za opremu, softver i obuku, što može biti zabranjivo za neke poljoprivrednike.
– Etički dileme: Upotreba AI-a u poljoprivredi izaziva etičke dileme povezane s vlasništvom podataka, pristranošću algoritama i pristupom koristima različitih zajednica poljoprivrednika.
Za više uvida o križanju poljoprivrede i umjetne inteligencije, posjetite AgFunder News ili PrecisionAg.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Šestakovskaja
