Kevin TopolskyIšmanioji įžanga panaudota vadinamojoje į priekį žiūrint įmonėje, kad būtų revoliucijuoti derliaus prognozavimo būdai. Išnaudojant dirbtinio intelekto galias agronomai dabar turi galimybę stebėti produkto kokybę ir užtikrinti atitiktį griežtiems žemės ūkio standartams. Šis technologinis proveržis yra paruoštas reikšmingai padidinti pajamas valstybinei įmonei.
Prezidento šalies skirta iniciatyva integruoti dirbtinio intelekto technologijas bus pagrindinis naujai pradėto nacionalinio projekto „Duomenų ekonomika” komponentas. Valdas Aleksas Russkih naujausiame noru technologijų pranašumo plėtros etape pasirašė transformacijas skatinantį susitarimą su Sberbank Volgos banko pirmininke Natalija Tzaitler, siekiant skatinti dirbtinio intelekto technologijų plėtrą regione.
Šis išskirtinis bendradarbiavimas siekia pagerinti gamybos procesus, vyriausybines paslaugas ir socialinių sektorių operacijas regione. Diskusijos susitikime taip pat skyrėsi plėtros investiciniams projektams ir bendroms iniciatyvoms kultūros srityje, atspindinčios išsamų požiūrį į dirbtinio intelekto išnaudojimą įvairiapusiam progresui.
Žemės ūkį revoliucionuojantis dirbtiniu intelektu: naujų horizontų atskleidimas
Kol žemės ūkio peizažas toliau evoliucionuoja, dirbtinio intelekto (AI) naudojimas pakeičia būdus, kaip ūkininkavimo praktikos yra vykdomos ir optimizuojamos. Nors ankstesnis straipsnis pabrėžė AI taikymą prognozavimui dėl derliaus, yra papildomų šios technologinės revoliucijos aspektų, kuriuos verta ištirti.
Pagrindinės klausimai ir atsakymai:
Kaip AI nauda tiksliam žemės ūkiui?
AI leidžia tiksliam žemės ūkiui, analizuodamas didelius duomenų kiekius, teikiant įžvalgas dėl derliaus sveikatos, dirvožemio būklės ir išteklių optimizavimo, vadovaujant efektyvesnioms ir darnesnėms ūkininkavimo praktikoms.
Kokį vaidmenį atlieka mašininis mokymasis žemės ūkio inovacijose?
Mašininės mokymosi algoritmai yra būtini AI sistemoms žemės ūkyje, kadangi jie nuolat išmoksta iš duomenų modelių, kad pagerintų sprendimų priėmimo procesus, susijusius su sėjimo, laistymo, kenkėjų kontrolės ir derliaus nuėmimo.
Pagrindinės iššūkiai ir kontroversijos:
Privatumo rūpesčiai: Jautrus žemės ūkio duomenų rinkimas AI analizei kelia rūpesčių dėl duomenų saugumo ir privatumo apsaugos, ypač dėl nuosavybės ir galimų informacijos piktnaudžiavimo.
Prieiga skirtumas: Smulkiai užsiimantys ūkininkai gali susidurti su iššūkiais susijusiais su prieiga ir AI technologijų naudojimu dėl sąnaudų kliūčių, ribotų skaitmeninės raštingumo galimybių bei infrastruktūrinių apribojimų kaimo vietovėse.
Privalumai:
– Padidėjęs efektyvumas: Įžvalgos, kurias generuoja AI, padeda optimizuoti išteklių valdymą, vedančias prie geresnio derliaus ir mažiau atliekamų išteklių.
– Darnios praktikos: Tiksliam žemės ūkiui, leidžiamam AI, skatina aplinkai draugiškus ūkininkavimo būdus, mažinant chemikalų naudojimą ir gerinant dirvožemio būklę.
– Prognozavimo gebėjimai: AI algoritmai gali numatyti oro sąlygas, kenkėjų protrūkius ir rinkos tendencijas, leisdamas ūkininkams priimti proaktyvius sprendimus.
Trūkumai:
– Technologijos priklausomybė: Per daug netikėją AI sistemomis gali sumažinti ūkininkų tradicines žinias ir įgūdžius, galbūt veikiant jų prisitaikymą prie nenuspėtų aplinkybių.
– Pradinė investicija: AI technologijos įdiegimas reikalauja reikšmingų išankstinių išlaidų įrangai, programinei įrangai ir mokymams, kas gali būti neįmanoma kai kuriems ūkininkams.
– Etiškos dilemos: AI naudojimas žemės ūkyje kelia etinių rūpesčių dėl duomenų nuosavybės, algoritmo tendencijos ir teisingo prieigos prie naudos skirtingose ūkininkų bendruomenėse.
Norėdami gauti daugiau įžvalgų apie kryžminę žemės ūkio ir dirbtinio intelekto sritį, apsilankykite AgFunder News arba PrecisionAg.
Nuotraukos šaltinis: 73online.ru. – Olga Shestakovskaya
