Šių metų ketvirtadienį prasideda reikšmingas renginys Kordobos universitete (UCO), kur bus atidarytas Antrasis Tarptautinis Kongresas apie Taikomosios Dirbtinio Intelekto Agro-maisto Grandinėje, pavadintas SembraAI. Kongreso tikslas – sukurti ryšį tarp pažangios technologijos ir maisto gamybos, tiriant maisto kelionę nuo ūkio iki stalo.
Būdamas vienu iš pirmaujančių renginių Europoje šioje srityje, SembraAI pritrauks įtakingų lyderių iš viešojo ir privataus sektorių. Atidarymo ceremonijoje dalyvaus žymūs asmenys, įskaitant Žemės ūkio ministerijos Inovacijų generalinę direktorę Isabel Bombal, kartu su Manuel Gómez Galera iš Andalūzijos žemės ūkio ir žuvininkystės departamento. Kiti išskirtiniai dalyviai apima Sebastián Ventura, vicerektorius skaitmeninei transformacijai, ir Diego Canga Fano, žemės ūkio ir kaimo plėtros direktoriumi.
Renginyje vyks serija diskusijų ir įžvalgų paskaitų visos dienos metu, kuriose dalyvaus tarptautiniai eksperti dirbtinio intelekto srityje ir jo vaidmenyje žemės ūkyje. Viena iš išskirtinių sesijų bus skirta etiniams dirbtinio intelekto aspektams, kurią pristatys Ulises Cortés, pirmaujantis dirbtinio intelekto etikos specialistas iš Barselonos superkompiuterių centro.
Dalyviai nagrinės etinius iššūkius ir moralines pasekmes, susijusias su dirbtinio intelekto integracija tokiose svarbiose srityse kaip agro-maistas, todėl šis kongresas bus ne tik informatyvus, bet ir svarbus būsimam tobulėjimui.
Dirbtinio intelekto naujovės, skirtos maisto gamybos transformavimui: Tarptautinė konferencija pradedama
Šių metų ketvirtadienį Kordobos universitetas surengs labai lauktą Antrąjį Tarptautinį Kongresą apie Taikomąjį Dirbtinį Intelektą Agro-Maisto Grandinėje, žinomą kaip SembraAI. Šis renginys žada būti svarbiu tašku technologiją ir maisto gamybą jungiančiuose aspektuose, tyrinėjant novatoriškus dirbtinio intelekto taikymo būdus, kurie siekia revolucionizuoti maisto gamybą, perdirbimą ir platinimą pasauliniu mastu.
Svarbūs klausimai ir temos
SembraAI konferencija nagrinės esminius klausimus apie maisto gamybos ateitį greitai besikeičiančioje technologinėje aplinkoje. Kai kurie iš svarbiausių klausimų apima:
1. **Kaip dirbtinis intelektas gali pagerinti derlių ir tvarumą?**
– Dirbtinio intelekto technologijos, tokios kaip precizinė žemdirbystė, naudojantis duomenų analitikas, mašininį mokymąsi ir IoT (daiktų internetas) jutiklius, optimizuoja ūkininkavimo praktiką, palengvina išteklių valdymą, užtikrindamos efektyvų vandens naudojimą ir mažindamos cheminių medžiagų įvedimus.
2. **Kokios etinės dirbtinio intelekto pasekmės maisto pramonėje?**
– Bus tiriamos etinės aplinkybės, susijusios su dirbtinio intelekto sprendimų priėmimu, ypač darbo jėgos pakeitimu, skaidrumu dirbtinio intelekto algoritmuose ir duomenų privatumą ūkininkams.
3. **Kaip dirbtinis intelektas gali padėti kovoti su maisto švaistymu?**
– Dirbtinio intelekto sistemomis galima prognozuoti paklausą, optimizuoti tiekimo grandines ir reguliuoti atsargas, taip žymiai sumažinant maisto švaistymo kiekį skirtingais etapais nuo gamybos iki vartojimo.
Iššūkiai ir ginčai
Nepaisant pažado, kurį dirbtinis intelektas suteikia agro-maisto sektoriuje, kyla keli iššūkiai ir ginčai:
– **Duomenų privatumas ir saugumas:** Kai ūkiai vis dažniau įdiegiama dirbtinio intelekto technologijas, didžiulio kiekio duomenų surinkimas ir saugojimas kelia didelių privatumo klausimų. Svarbu užtikrinti, kad ūkininkų nuosavybės duomenys būtų tinkamai apsaugoti nuo pažeidimų.
– **Ekonominiai skirtumai:** Nors didelės operacijos gali pasinaudoti dirbtinio intelekto pažanga, mažieji ūkininkai gali turėti sunkumų prieiti prie šių technologijų. Tai gali sustiprinti esamus nelygumus žemės ūkio sektoriuje.
– **Priklausomybė nuo technologijų:** Per didelis priklausomumas nuo dirbtinio intelekto sistemų gali sukelti pažeidžiamumą, ypač kaimo vietovėse, kur techninė pagalba yra ribota.
Dirbtinio intelekto privalumai ir trūkumai maisto gamyboje
Dirbtinio intelekto integracija į maisto gamybą turi ryškių privalumų ir trūkumų:
Privalumai:
– **Padidinta efektyvumas:** Automatizavus kasdienes procedūras sumažėja darbo sąnaudos ir padidėja našumas.
– **Geresnis išteklių valdymas:** Dirbtinis intelektas optimizuoja išteklių naudojimą, taupydamas vandenį ir mažindamas atliekas.
– **Pažangesnis sprendimų priėmimas:** Duomenimis paremta įžvalga suteikia ūkininkams galimybę priimti informuotus sprendimus, tobulinant derliaus valdymo strategijas.
Trūkumai:
– **Aukštos pradininės išlaidos:** Investicijos, reikalingos dirbtinio intelekto įrankiams ir mokymams, gali būti didelės, ypač mažiems ūkininkams.
– **Įgūdžių stygius:** Yra poreikis įgudusiems specialistams, kurie galėtų eksploatuoti ir prižiūrėti dirbtinio intelekto sistemas, kas gali būti didelis barjeras tam tikrose srityse.
– **Per didelė priklausomybė:** Didelė priklausomybė nuo technologijų gali sukelti tradicinių žemės ūkio žinių ir praktikų praradimą.
Kelias į priekį
Kai SembraAI ruošiasi prasidėti, jis nustato pagrindą svarbioms diskusijoms apie inovacijų ir etinių svarstymų pusiausvyrą maisto gamyboje. Šios konferencijos rezultatai galėtų formuoti būsimąsias politikos ir partnerystes, skirtas AI išnaudojimui tvariam žemės ūkiui.
Daugiau įžvalgų apie technologijų ir maisto gamybos sankirtą rasite pagrindinėse pirmaujančių agri-tech institucijų svetainėse:
– AgriFood Tech
– Food Algorithms
– Synapse Analytics
Kai pasaulis susiduria su iššūkiais, kaip tvariai pamaitinti didėjančią populiaciją, dirbtinio intelekto naujovės gali tapti raktas į maisto gamybos ateities perklausimą.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar