Kevin TopolskyNapredni sistem je bil implementiran s strani podjetja, ki je usmerjeno v prihodnost, da bi revolucioniral napovedi donosov kmetijskih pridelkov. Z izkoriščanjem moči umetne inteligence imajo agronomi zdaj sposobnost spremljati kakovost izdelkov in zagotoviti skladnost z strožnimi kmetijskimi standardi. Ta tehnološki preboj je namenjen bistvenemu povečanju prihodkov državnega podjetja.
Pobuda za integracijo tehnologij umetne inteligence je bila spodbujena s strani predsednika države in bo ključna sestavina novo lansiranega nacionalnega projekta “Podatkovno gospodarstvo”. V želji po napredku na področju tehnologije je guverner Alexei Russkih nedavno sklenil prelomni dogovor s predsednico Volške banke Sberbank, Natalio Zaitler, za pospešitev razvoja tehnologij umetne inteligence v regiji.
Ta prelomno sodelovanje si prizadeva izboljšati proizvodne procese, državne storitve in operacije v socialnem sektorju v regiji. Razgovori na sestanku so se tudi vrteli okoli spodbujanja investicijskih projektov in skupnih pobud na področju kulture, kar odraža celovit pristop k izkoriščanju umetne inteligence za večplastni napredek.
Vir slike: 73online.ru. – Olga Shestakovskaja
Revolicija v kmetijstvu skozi umetno inteligenco: Razkrivanje novih obzorij
Ker kmetijska pokrajina še naprej evoluira, je sprejetje umetne inteligence (UI) preoblikovanje načina, kako se izvajajo in optimizirajo kmetijske prakse. Medtem ko je prejšnji članek poudaril implementacijo UI za napovedi donosov kmetijskih pridelkov, so dodatni vidiki te tehnološke revolucije vredni raziskovanja.
Ključna vprašanja in odgovori:
1. Kako koristi UI preciznemu kmetijstvu?
UI omogoča precizno kmetijstvo z analiziranjem obsežnih količin podatkov, ki ponujajo vpoglede v zdravje pridelkov, pogoje tal in optimizacijo virov, kar vodi v učinkovitejše in trajnostne kmetijske prakse.
2. Kakšno vlogo ima strojno učenje pri kmetijski inovaciji?
Algoritmi strojnega učenja so ključni za UI sisteme v kmetijstvu, saj lahko nenehno učijo iz vzorcev podatkov za izboljšanje procesov odločanja, povezanih s sajenjem, namakanjem, obvladovanjem škodljivcev in spravilom.
Ključni izzivi in kontroverze:
1. Skrbi za zasebnost: Zbiranje občutljivih kmetijskih podatkov za analizo UI vzbuja skrbi glede varnosti podatkov in zaščite zasebnosti, zlasti z vidika lastništva in morebitne zlorabe informacij.
2. Preskok dostopnosti: Kmetovalci v manjšem obsegu se lahko srečujejo s težavami pri dostopu in uporabi tehnologije UI zaradi ovir stroškov, omejitev digitalne pismenosti in infrastrukturnih omejitev v podeželskih območjih.
Prednosti:
– Povečana učinkovitost: Vpogledi, ki jih zagotavlja UI, pomagajo optimizirati upravljanje virov ter vodijo v večje pridelke in manj odpadkov.
– Trajnostne prakse: Precizno kmetijstvo, ki ga omogoča UI, spodbuja okolju prijazne metode kmetovanja z zmanjševanjem uporabe kemikalij in izboljševanjem zdravja tal.
– Napovedne sposobnosti: Algoritmi UI lahko napovedujejo vremenske vzorce, izbruhe škodljivcev in tržne trende, kar kmetom omogoča proaktivno odločanje.
Slabosti:
– Odvisnost od tehnologije: Prevelika odvisnost od sistemov UI lahko zmanjša tradicionalno znanje in veščine kmetovalcev, kar lahko vpliva na njihovo prilagodljivost v nepredvidenih okoliščinah.
– Začetna naložba: Implementacija tehnologije UI zahteva znatne začetne stroške za opremo, programsko opremo in usposabljanje, kar je lahko ovira za nekatere kmetovalce.
– Etične dileme: Uporaba UI v kmetijstvu sproža etične pomisleke glede lastništva podatkov, pristranskosti algoritmov in enakopravnega dostopa do koristi v različnih kmetijskih skupnostih.
Za več vpogledov v presek kmetijstva in umetne inteligence obiščite AgFunder News ali PrecisionAg.
Vir slike: 73online.ru. – Olga Shestakovskaja
[vdelano]https://www.youtube.com/embed/Rf_knQPKKl8[/vdelano]
