Kevin TopolskyPjaunamasis sistemas buvo įdiegtas išmintingos mašinos verslo, siekiant revoliucijos derliaus progresavimo prognozės. Naudojant dirbtinį intelektą, agronomai dabar turi galimybę stebėti produktų kokybę ir užtikrinti atitiktį griežtiems žemės ūkio standartams. Šis technologinis proveržis turėtų reikšmingai padidinti pajamas valstybės nuosavybės įmonėje.
Iniciatyva integruoti dirbtinio intelekto technologijas buvo skatinama šalies Prezidento ir bus pagrindinis šviežiai pradėto nacionalinio projekto „Duomenų ekonomika” komponentas. Siekiant plėtoti technologijų sritį, gubernatorius Alexei Russkih neseniai pasirašė transformacinę sutartį su Sberbanko Volgos banko pirmininke Natalia Tzaitler, siekdamas skatinti dirbtinio intelekto technologijų plėtrą regione.
Ši istorinė bendradarbiavimo iniciatyva siekiama gerinti gamybos procesus, valdžios tarnybas ir socialinio sektoriaus operacijas regione. Susitikimo metu taip pat buvo svarstymas dėl investicinių projektų skatinimo ir bendrų iniciatyvų kultūros srityje, atspindinčių visapusišką požiūrį į dirbtinio intelekto naudojimą įvairiapusiškam progresui.
Nuotraukos šaltinis: 73online.ru. – Olga Shestakovskaya
Žemės ūkio revoliucija per dirbtinį intelektą: Atskleidžiant naujas siekiančias frontires
Kol žemės ūkio kraštovaizdis toliau vystosi, dirbtinio intelekto (DI) naudojimas persigalvoja būdą, kaip vyksta ir optimizuojami ūkininkavimo procesai. Nors ankstesnis straipsnis pabrėžė DI naudojimą derliaus prognozėms, yra papildomų šios technologinės revoliucijos aspektų, kurie verta ištirti.
Pagrindiniai klausimai ir atsakymai:
1. Kaip DI nauda preciziniame žemės ūkyje?
DI leidžia ūkininkavimą tikslesniam nustatymui, analizuodamas didžiules duomenų srautas, kad suteiktų įžvalgų apie daržovių būklę, dirvožemio sąlygas ir išteklių optimizavimą, vedant prie efektyvesnių ir darnesnių žemės ūkio praktikų.
2. Kokį vaidmenį atlieka mašininis mokymasis žemės ūkio inovacijose?
Mašininiai mokymo algoritmai yra esminiai DI sistemų žemės ūkyje, kad nuolat moko iš duomenų modelių siekiant gerinti sprendimų priėmimo procesus, susijusius su sėjimu, laistymu, kenkėjų kontrolę ir derlių nuėmimą.
Pagrindinės iššūkiai ir kontroversijos:
1. Privatumo klausimai: Jautrų žemės ūkio duomenų rinkimas DI analizei kelia susirūpinimą dėl duomenų saugumo ir privatumo apsaugos, ypač kalbant apie nuosavybės ir galimo informacijos piktnaudžiavimo teisių klausimus.
2. Prieinamumo atotrūkis: Mažųjų ūkininkų gali kilti iššūkiai, siekiant gauti ir naudoti DI technologiją dėl išlaidų kliūčių, ribotų skaitmeninės raštingumo ribojimų ir infrastruktūrinių apribojimų kaimo vietovėse.
Privalumai:
– Didėjanti efektyvumas: DI pagrįstos įžvalgos padeda optimizuoti išteklių valdymą, vedant prie didesnių derlių ir sumažinto atliekų kiekio.
– Tvarios praktikos: DI leidžia precizinį žemės ūkį skatinant aplinkai draugiškas žemės ūkio praktikas mažinant cheminį naudojimą ir gerinant dirvožemio būklę.
– Prognozuojamos galimybės: DI algoritmai gali numatyti oro modelius, kenkėjų protrūkius ir rinkos tendencijas, leisdami ūkininkams priimti proaktyvius sprendimus.
Trūkumai:
– Priklausomybė nuo technologijos: Pernelyg didelis DI sistemų priklausomumas gali sumažinti tradicinius ūkininkavimo žinias ir įgūdžius, galbūt paveikiant jų prisitaikymą prie netikėtų aplinkybių.
– Pradinė investicija: DI technologijos diegimas reikalauja didelių pradinių išlaidų įrangai, programinei įrangai ir mokymams, kas gali būti neįmanoma kai kuriems ūkininkams.
– Etiniai Šėlos: DI naudojimas žemės ūkyje kelia etinius rūpesčius dėl duomenų nuosavybės, algoritminio iššųkimo ir lygiavertės prieigos prie naudos skirtinguose ūkininkavimo bendruomenių.
Daugiau įžvalgų apie žemės ūkį ir dirbtinį intelektą, lankykitės AgFunder News arba PrecisionAg.
Nuotraukos šaltinis: 73online.ru. – Olga Shestakovskaya
