Працює амбітний проект, де використовується штучний інтелект (AI), в якому керівна роль належить Групі інновацій у галузі споживчої електроніки (AEI) постачальника оливкової олії, Inoleo. Їхній завдання полягає в тому, щоб використовувати технологію штучного інтелекту для точного визначення найкращого часу для збору олив для виробництва оливкової олії найвищої якості. Це підприємство, відоме як Behtool, отримало фінансову підтримку від Міністерства промисловості та туризму в рамках їхньої ініціативи на 2023 рік з метою підвищення конкурентоспроможності іспанської промисловості.
У фазі розробки Behtool спрямовується на створення надійної прогностичної моделі, яка використовує широкий асортимент історичних та реальних даних, що охоплюють погодні умови, фенологічні стадії, зображення з супутників та інформацію з датчиків. Citoliva, яка бере участь у цьому спільному зусиллі, працює в технологічному парку Geolit в Менхібар, Хаень. Маючи завданням максимізувати виробництво оливкової олії та покращити її якість, Inoleo розширила географічний охоплення для збору даних та диверсифікувала типи оливкових гаїв — від низовин до схилистої місцевості — для отримання більшого розуміння поведінки моделі в різних умовах.
Більш того, були зроблені значні кроки для створення детальної бази даних щодо фізико-хімічного та сенсорного складу оливкової олії, використовуючи систему Abencor для видобутку олії малого масштабу. Ці обширні дані про якість розділяються навчісивцем для вдосконалення прогностичної моделі, оскільки така деталізована інформація зазвичай не доступна у розшарованій формі від спілок або млинов.
Значний внесок внесли команди Iteriam і Komorebi. Iteriam була ключовою у аналізі та моделюванні взаємозв’язку між різними наборами даних та розробці інтеграційної системи для моделі. Тим часом, Komorebi просунула роботу, створивши початкову модель, що пов’язує фенологію та метеорологію, закладаючи фундамент для визначення оптимального часу збору врожаю.
Паралельно, Sensowave покращила дослідження, збільшуючи якість, так і різноманітність датчиків, особливо з пунктами для моніторингу ферм, тим самим вдосконалюючи точність зібраної інформації та наближаючи проект до досягнення його революційної мети.
Оскільки це тема, ось додаткові факти, які стосуються використання штучного інтелекту для оптимізації часу збору олив для преміальної якості олії:
– Час збору олив вирішальний для якості олії, оскільки він впливає на смак, аромат та поживні властивості отриманої оливкової олії. Поранні збори, як правило, дають олію з більш насиченим смаком та вищим рівнем антиоксидантів.
– Традиційні методи визначення оптимального часу збору часто ґрунтуються на емпіричних знаннях сільськогосподарів або стандартних датах у календарі, що може не враховувати щорічні варіації клімату та інших екологічних чинників.
– Фенологія відноситься до вивчення циклічних та сезонних природних явищ, особливо у відношенні до клімату та рослинного та тваринного життя. У винограді фенологічні стадії, такі як цвітіння та дозрівання плодів, піддаються впливу погодних умов.
Одним із найважливіших питань може бути: “Як саме AI поліпшує час збору врожаю порівняно з традиційними методами?” Відповідь полягає в здатності AI обробляти величезний обсяг даних, вивчаючи закономірності у погодних умовах, здоров’ї рослин та зростанні для здійснення точних прогнозів, які можуть бути надійнішими, ніж традиційні знання сільськогосподарів чи статичні календарі.
Основні виклики, пов’язані з цією темою, включають:
– Збір інтеграції даних: Точне збирання, інтеграція та управління великими наборами даних з різних джерел, таких як датчики та супутники, може бути технічно складним.
– Точність моделі: Розробка моделі AI, яка може надійно передбачати оптимальний час збору врожаю в різних умовах та сезонах, є складною.
– Прийняття фермерами: Фермерам потрібно довіряти та розуміти технологію, щоб ефективно використовувати її в своїх існуючих практиках.
Можливі суперечки можуть виникнути щодо:
– Залежність від технологій: Можуть виникнути питання про те, що фермери можуть стати занадто залежними від технологій, що потенційно призведе до втрати традиційних знань.
– Доступність: Фермери малих масштабів або з обмеженими ресурсами можуть не мати доступу до таких високотехнологічних засобів, що може призвести до збільшення відстані між великими та малими сільськогосподарськими підприємствами.
Переваги використання AI включають:
– Точне землеробство: AI може дозволити приймати більш точні та даними підтримані рішення, оптимізуючи час збору для найкращої якості оливкової олії.
– Ефективне використання ресурсів: Кращий час може призвести до ефективного використання ресурсів та, можливо, зменшити вплив на довкілля.
– Постійність: Моделі AI можуть допомогти стандартизувати якість в різних урожаях та сезонах, що призводить до більш постійної якості олії.
Недоліки можуть бути наступні:
– Початкові витрати: Впровадження високотехнологічних систем AI може бути дорогим та потребувати значних початкових інвестицій.
– Технічні виклики: Розробка, підтримка та вірне інтерпретування систем AI вимагає кваліфікованості, якої може бракувати в усіх сільськогосподарських підприємствах.
Стосовно цієї теми, ось деякі рекомендації стосовно пов’язаних посилань:
– Olive Oil Times: Публікація в галузі, що містить новини і інформацію про виробництво оливкової олії, дегустацію та дослідження здоров’я.
– Міжнародний оливковий рад: Міжнародна міжурядова організація, яка займається питаннями, пов’язаними з оливками та оливковою олією.
– CORDIS – Європейска дослідження та інновації: Служба Інформаційного центру з досліджень та розвитку співтовариства, що може містити проекти, фінансовані ЄС, подібні до Behtool.
Зверніть увагу, що достовірність та актуальність посилань на зовнішні домени може змінюватися з часом і повинні бути уважно оцінені перед використанням.