Kevin TopolskyNapredni sustav je implementiran od strane tvrtke s vizijom kako bi revolucionirao predviđanja prinosa usjeva. Korištenjem snage umjetne inteligencije, agronomi sada imaju sposobnost pratiti kvalitetu proizvoda i osigurati usklađenost s stroga poljoprivredna pravila. Ovaj tehnološki proboj ima potencijal značajnog povećanja prihoda za državno poduzeće.
Inicijativa da se integriraju tehnologije umjetne inteligencije potaknuta je od strane predsjednika zemlje i bit će ključni dio novog nacionalnog projekta nazvanog “Podatkovna ekonomija”. U nastojanju da unaprijedi područje tehnologije, guverner Alexei Russkih nedavno je zaključio transformacijski sporazum s predsjednicom Sberbank Volga banke, Natalia Tzaitler, radi poticanja razvoja tehnologija umjetne inteligencije unutar regije.
Ova povijesna suradnja ima za cilj unaprijediti proizvodne procese, vladine usluge i operacije društvenog sektora unutar 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 višestruki napredak.
Izvor slike: 73online.ru – Olga Shestakovskaya
Revoltucija u poljoprivredi putem umjetne inteligencije: Otkrivanje novih horizonta
Kako se poljoprivredni krajolik nastavlja mijenjati, usvajanje umjetne inteligencije (UI) preoblikuje način obavljanja i optimiziranja poljoprivrednih praksi. Dok je prethodni članak istaknuo implementaciju UI za predviđanja prinosa usjeva, postoje dodatni aspekti ove tehnološke revolucije koji su vrijedni istraživanja.
Ključna pitanja i odgovori:
1. Kako UI koristi preciznu poljoprivredu?
UI omogućava preciznu poljoprivredu analiziranjem ogromnih količina podataka kako bi pružila uvide o zdravlju usjeva, uvjetima tla i optimizaciji resursa, što dovodi do učinkovitijih i održivijih poljoprivrednih praksi.
2. Koju ulogu igra strojno učenje u poljoprivrednoj inovaciji?
Algoritmi strojnog učenja ključni su za UI sustave u poljoprivredi, budući da neprekidno mogu učiti iz uzoraka podataka kako bi poboljšali donošenje odluka vezanih uz sadnju, navodnjavanje, kontrolu štetočina i žetvu.
Ključni izazovi i kontroverze:
1. Brige o privatnosti: Prikupljanje osjetljivih poljoprivrednih podataka za UI analizu postavlja pitanja o sigurnosti podataka i zaštiti privatnosti, posebno u pogledu vlasništva i potencijalne zloupotrebe informacija.
2. jaz u pristupačnosti: Male farmere mogu mučiti izazovi u pristupanju i korištenju UI tehnologije zbog barijera troškova, ograničenja digitalne pismenosti i infrastrukturnih ograničenja u ruralnim područjima.
Prednosti:
– Povećana učinkovitost: UI-generirani uvidi pomažu u optimizaciji upravljanja resursima, što vodi do većih prinosa i smanjenja otpada.
– Održive prakse: Precizna poljoprivreda omogućena UI promiče ekološki prihvatljive metode poljoprivrede minimiziranjem upotrebe kemikalija i poboljšanjem zdravlja tla.
– Prediktivne sposobnosti: Algoritmi UI mogu predviđati obrasce vremena, izbijanja štetočina i trendove tržišta, omogućavajući farmerima da donose proaktivne odluke.
Mane:
– Ovisnost o tehnologiji: Prekomjerno oslanjanje na UI sustave može smanjiti tradicionalna znanja i vještine farmera, potencijalno utječući na njihovu prilagodljivost u nepredviđenim okolnostima.
– Početna investicija: Implementacija UI tehnologije zahtijeva značajne početne troškove za opremu, softver i obuku, što može biti zabranjeno za neke farmere.
– Etički dileme: Upotreba UI u poljoprivredi povlači etička pitanja vezana uz vlasništvo nad podacima, pristranost algoritma i pravedan pristup prednostima u različitim poljoprivrednim zajednicama.
Za više uvida o presjecištu poljoprivrede i umjetne inteligencije, posjetite AgFunder News ili PrecisionAg.
Izvor slike: 73online.ru. – Olga Shestakovskaya
