Kevin TopolskyNapredni sustav je implementiran od strane progresivnog poduzeća 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 predstavlja značajan poticaj za povećanje prihoda državnog poduzeća.
Inicijativa za integraciju tehnologija umjetne inteligencije potaknuta je od strane Predsjednika zemlje i bit će ključna komponenta novog nacionalnog projekta pod nazivom “Gospodarstvo podataka”. U naporu da unaprijedi područje tehnologije, guverner Alexei Russkih nedavno je sklopio transformirajući sporazum s predsjednicom Sberbankovog Volga Bank, Natalijom Zajtler, radi poticanja razvoja tehnologija umjetne inteligencije unutar regije.
Ova značajna suradnja ima za cilj unaprijediti proizvodne procese, vladine usluge te operacije u društvenom sektoru unutar regije. Rasprave na sastanku također su se vrtjele oko poticanja investicijskih projekata i zajedničkih inicijativa u području kulture, odražavajući sveobuhvatan pristup korištenju umjetne inteligencije za višeslojni napredak.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Šestakovskaja
Revolicija u poljoprivredi putem umjetne inteligencije: Otkrivanje novih horizonta
Kako se poljoprivredni pejzaž nastavlja mijenjati, usvajanje umjetne inteligencije premješta način na koji se provode i optimiziraju prakse poljoprivrede. Dok je prethodni članak istaknuo primjenu umjetne inteligencije za predviđanja prinosa usjeva, postoje dodatni aspekti ove tehnološke revolucije koji su vrijedni istraživanja.
Ključna pitanja i odgovori:
1. Kako umjetna inteligencija koristi preciznu poljoprivredu?
Umjetna inteligencija omogućava preciznu poljoprivredu analiziranjem velikih količina podataka kako bi pružila uvide o zdravlju usjeva, stanju tla i optimizaciji resursa, što dovodi do učinkovitijih i održivih praksi poljoprivrede.
2. Koju ulogu igra učenje strojeva u poljoprivrednoj inovaciji?
Algoritmi strojnog učenja su bitni za AI sustave u poljoprivredi jer kontinuirano mogu učiti iz uzoraka podataka kako bi poboljšali procese donošenja odluka u vezi s sadnjom, navodnjavanjem, kontrolom štetočina i žetvom.
Ključni izazovi i kontroverze:
1. Brige za privatnost: Prikupljanje osjetljivih poljoprivrednih podataka radi analize AI podiže zabrinutosti o sigurnosti podataka i zaštiti privatnosti, posebno u pogledu vlasništva i potencijalne zlouporabe informacija.
2. Jaz u pristupačnosti: Poljoprivrednici malih razmjera mogu se susresti s izazovima u pristupu i korištenju AI tehnologije zbog barijera troškova, ograničenja digitalne pismenosti i infrastrukturnih ograničenja u ruralnim područjima.
Prednosti:
– Povećana učinkovitost: Uvide potaknute AI-jem pomažu optimizirati upravljanje resursima, što vodi do većih prinosa i smanjenja otpada.
– Održive prakse: Precizna poljoprivreda omogućena AI-jem promiče ekološki prihvatljive metode poljoprivrede smanjenjem upotrebe kemikalija i poboljšanjem zdravlja tla.
– Prediktivne sposobnosti: AI algoritmi mogu predviđati vremenske prilike, izbijanja štetočina i trendove na tržištu, omogućavajući poljoprivrednicima proaktivno donošenje odluka.
Mane:
– Ovisnost o tehnologiji: Prevelika ovisnost o AI sustavima može smanjiti tradicionalno znanje i vještine poljoprivrednika, potencijalno utječući na njihovu prilagodljivost u nepredviđenim okolnostima.
– Početna ulaganja: Implementacija AI tehnologije zahtijeva značajne početne troškove za opremu, softver i obuku, što može biti zabranjivo za neke poljoprivrednike.
– Etičke dileme: Korištenje AI-a u poljoprivredi pobuđuje etičke zabrinutosti vezane uz vlasništvo nad podacima, pristranost algoritama i pravedan pristup beneficijama među različitim poljoprivrednim zajednicama.
Za više uvida o križanju poljoprivrede i umjetne inteligencije, posjetite AgFunder News ili PrecisionAg.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Šestakovskaja
