Kevin TopolskyIzvērstās sistēmas ieviešanai ir izmantota priekšziņu uzņēmuma pieeja, lai revolucionizētu ražas prognozēšanu. Izmantojot mākslīgā intelekta spēkus, agronomi tagad var monitorēt produktu kvalitāti un nodrošināt atbilstību stingrajiem lauksaimniecības standartiem. Šis tehnoloģiskais pārpludinājums ir gatavs būtiski palielināt ieņēmumus valsts uzņēmumam.
Valsts prezidenta veicinātais projekts “Datu ekonomika” iedvesmoja iniciatīvu integrēt mākslīgā intelekta tehnoloģijas, kas būs galvenais jauna nacionāla projekta sastāvdaļa. Kustību uz tehnoloģiju turieni veicina guberņors Aleksejs Russkihs, kurš nesen noslēdza pārveidojošu vienošanos ar Sberbankas “Volga Bank” priekšsēdētāju Nataliju Caitleru, lai veicinātu mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstību šajā reģionā.
Šī simboliskā sadarbība vērsta uz ražošanas procesu, valdības pakalpojumu un sociālo sektora operāciju uzlabošanu reģionā. Tikšanās laikā tika apspriesti arī investīciju projektu veicināšana un kopīgu iniciatīvu izstrāde kultūras jomā, atspoguļojot visaptverošu pieeju, aiz sevis atstājot mākslīgā intelekta priekšrocību daudzpusīgu attīstību.
Bildes avots: 73online.ru. – Olga Šestakovska
Lauksaimniecība tiek revolucionēta, izmantojot mākslīgo intelektu: jauni virzieni atklājumam
Kamēr lauksaimniecības ainava turpina attīstīties, mākslīgā intelekta (MI) adaptacija izmaina veidu, kā tiek veiktas un optimizētas lauksaimniecības prakses. Kamēr iepriekšējais raksts izceļ mākslīgā intelekta izmantošanu ražas prognozēšanai, ir vērts izpētīt arī šī tehnoloģiju revolūcijas papildu aspektus.
Galvenās jautājumi un atbildes:
1. Kā MI nāk par labu precīzai lauksaimniecībai?
MI ļauj veikt precīzu lauksaimniecību, analizējot lielas datu apjomus, lai sniegtu ieskatus par ražas veselību, augsnes stāvokli un resursu optimizāciju, kas veicina efektīvākas un ilgtspējīgākas lauksaimniecības prakses.
2. Kāda loma ir mašīnmācīšanai lauksaimniecības inovācijās?
Mašīnmācīšanai paredzēti algoritmi ir neaizstājama sastāvdaļa MI sistēmās lauksaimniecībā, jo tie var turpināt mācīties no datu modeļiem, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanas procesus saistībā ar sēšanu, laistīšanu, kaitēkļu kontroli un novākšanu.
Galvenās izaicinājumi un kontroverses:
1. Privātuma raizes: Jutīgu lauksaimniecības datu vākšana MI analīzei rada bažas par datu drošību un privātuma aizsardzību, it īpaši attiecībā uz datu īpašumtiesībām un informācijas potenciālu ļaunprātīgu izmantošanu.
2. Sasniedzamības plaisa: Maziem lauksaimniekiem var būt grūtības piekļūt un izmantot MI tehnoloģiju, jo tiek radītas šķēršļi saistībā ar izmaksu barjerām, digitālās prasmju ierobežojumiem un infrastruktūras ierobežojumiem laukos.
Priekšrocības:
– Palielināta efektivitāte: MI vadītās atziņas palīdz optimizēt resursu vadību, veicinot augstāku ražu un atkritumu samazināšanu.
– Ilgtspējīgas prakses: MI iespērotā precīzā lauksaimniecība veicina videi draudzīgas lauksaimniecības metodes, minimizējot ķīmisko līdzekļu lietošanu un uzlabojot augsnes veselību.
– Prognozēšanas iespējas: MI algoritmi var paredzēt laika apstākļus, kaitēkļu izvēles un tirgus tendences, ļaujot lauksaimniekiem pieņemt uz priekšu vērsta lēmumu.
Nekāpēc:
– Atkarība no tehnoloģijas: Pārmērīga atkarība no MI sistēmām var samazināt lauksaimnieku tradicionālo zināšanu un prasmju spējas, iespējams, ietekmējot to pielāgojamību ārkārtas situācijās.
– Sākotnējā investīcija: MI tehnoloģiju ieviešana prasa būtiskas sākotnējas izmaksas par aprīkojumu, programmaturu un apmācību, kas var būt kavēklis dažiem lauksaimniekiem.
– Ētiskas dilemmas: MI izmantošana lauksaimniecībā rada ētiskas bažas saistībā ar datu īpašumtiesībām, algoritmu ietekmēm un piekļuves līdztiesību labumiem dažādās lauksaimniecības kopienās.
Lai uzzinātu vairāk par lauksaimniecību un mākslīgo intelektu, apmeklējiet AgFunder News vai PrecisionAg.
Bildes avots: 73online.ru. – Olga Šestakovska
