Kevin TopolskyRevolucionarni sustav implementiran je od vizionarskog poduzeća kako bi revolucionirao predviđanja prinosa usjeva. Iskorištavajući snagu umjetne inteligencije, agronomi sada imaju sposobnost pratiti kvalitetu proizvoda i osigurati usklađenost sa strojim poljoprivrednim standardima. Taj tehnološki proboj ima potencijal značajno povećati prihod za državno poduzeće.
Inicijativa za integraciju tehnologija umjetne inteligencije potaknuta je od predsjednika zemlje i bit će ključna komponenta novog nacionalnog projekta pod nazivom “Gospodarstvo podataka”. U nastojanju da unaprijedi područje tehnologije, guverner Alexei Russkih nedavno je potpisao transformacijski sporazum s predsjednicom Sberbanka Volga Bank, Natalijom Cairetler, kako bi potaknuo razvoj tehnologija umjetne inteligencije unutar regije.
Ova značajna suradnja ima za cilj unaprijediti proizvodne procese, javne usluge i operacije u društvenom sektoru na području regije. Rasprave na sastanku također su se vrtjele oko poticanja investicijskih projekata i zajedničkih inicijativa u području kulture, odražavajući sveobuhvatan pristup iskorištavanju umjetne inteligencije za višeslojni napredak.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Shestakovskaya
Revolucioniranje poljoprivrede putem umjetne inteligencije: Otkrivanje novih granica
Dok se poljoprivredni pejzaž nastavlja mijenjati, usvajanje umjetne inteligencije (AI) mijenja način provođenja i optimizacije poljoprivrednih praksi. Dok je prethodni članak istaknuo implementaciju AI-a za predviđanja prinosa usjeva, postoje dodatni aspekti ove tehnološke revolucije koji su vrijedni istraživanja.
Ključna pitanja i odgovori:
1. Kako AI koristi preciznu poljoprivredu?
AI omogućuje preciznu poljoprivredu analizom velike količine podataka kako bi pružio uvide o zdravlju usjeva, uvjetima tla i optimizaciji resursa, što dovodi do učinkovitijih i održivih poljoprivrednih praksi.
2. Koju ulogu ima učenje strojnog u poljoprivrednoj inovaciji?
Algoritmi učenja strojnog su neizostavni elementi AI sustava u poljoprivredi, budući da se neprestano mogu učiti iz obrazaca podataka kako bi poboljšali procese donošenja odluka vezane uz sijanje, navodnjavanje, kontrolu štetnika i berbu.
Ključni izazovi i kontroverze:
1. Brige o privatnosti: Prikupljanje osjetljivih poljoprivrednih podataka za AI analizu izaziva zabrinutosti u pogledu sigurnosti podataka i zaštite privatnosti, posebice u smislu vlasništva i moguće zloupotrebe informacija.
2. Jaz u pristupačnosti: Poljoprivrednici malih razmjera mogu imati poteškoće u pristupu i korištenju AI tehnologije zbog barijera troškova, ograničenja u digitalnoj pismenosti i infrastrukturnih ograničenja u ruralnim područjima.
Prednosti:
– Povećana učinkovitost: Uvide potaknute AI-jem pomažu optimizirati upravljanje resursima, što vodi do većih prinosa i smanjenog otpada.
– Održive prakse: Precizna poljoprivreda omogućena AI-jem promiče ekološki prihvatljive metode poljoprivrede minimizirajući uporabu kemikalija i poboljšavajući zdravlje tla.
– Prediktivne sposobnosti: AI algoritmi mogu predviđati obrasce vremenskih uvjeta, izbijanja štetnika i trendove na tržištu, omogućavajući poljoprivrednicima proaktivne odluke.
Mogle:
– Ovisnost o tehnologiji: Prevelika ovisnost o AI sustavima može smanjiti tradicionalno znanje i vještine poljoprivrednika, potencijalno negativno utječući na njihovu prilagodljivost u nepredviđenim okolnostima.
– Početna ulaganja: Implementacija AI tehnologije zahtijeva značajne početne troškove za opremu, softver i obuku, što može biti prijedno za neke poljoprivrednike.
– Etički dileme: Upotreba AI u poljoprivredi postavlja etička pitanja u vezi s vlasništvom nad podacima, pristranostima algoritama i ravnopravnim pristupom prednostima između različitih zajednica poljoprivrednika.
Za više informacija o raskrižju poljoprivrede i umjetne inteligencije, posjetite AgFunder News ili PrecisionAg.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Shestakovskaya
