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Posted on July18,2020july21,2020By Diana Avilez

農業における人工知能は、sfのようなもののように見えるツールですが、現実には世界的な生産者、特に精密農業で働く人々のために実装されています。

このタイプの農業では、農家が予測しなければならない意思決定に必要な情報を収集するために、現場に適用される一連の技術を使用します。 これは、彼らがいつ、どこで、植えるために何を決定し、さらには彼らの作物の量を予測することができます方法です。

したがって、それは人工知能(AI)に依存しており、機械は技術的または人間の思考の帰納的および演繹的プロセスの模倣である可能性のあるタス これを達成するために、科学者は電子回路と洗練されたコンピュータプログラムに依存しており、脳の機能を電子的にコピーするためのデータが供給さ

このタイプの”学習”は、プログラマが特定の機能を配置するのではなく、パターンを認識するようにコンピュータを訓練する計算方法です。 例えば、彼らは除草剤をどこに散布するのか、どこに散布しないのかを決定するために、健康で病気の葉の行動を学びます。 これらのアルゴリズムのおかげで、マシンはまた、それが発生しているとき、そしてそれが雑草であるときを判断することができます。

農業における人工知能、生産性の鍵

AIは、特定の機能を果たし、以前に確立された目的を達成するようにプログラムされた特殊な機械に適用される場合にのみ機能します。 農業では、海外からの情報を分析すること、つまり作物がどのように環境で発達しているかを知り、その情報を用いて予測することが最大の可能性を

農業にAIを適用するためのデータは、通常、センサー、ドローン、またはトラクターによって取られ、その後、彼らは彼らの農業年間を通じて実行しなければな これの例は、降雨が異なる期間にどのように行動したかを考慮に入れ、それに基づいて灌漑方法または作物の種類の変化を選択することである。

それが作物にどのように影響するか

作物は、生理学的および生物学的プロセスを実行するために土壌に保持された水を必要とする。 これは、水の要件として知られています。

この資源の需要は、作物、環境条件、土地管理、およびそれが見つかった成長段階によって異なります。 それを解決するために、栽培ガイドがありますが、これらのガイドには土地の準備のための一般的な提案が含まれており、各生産者のニーズをローカル

これらの技術は、特に問題が雨の高い変動と暴風雨の慣行、生産サイクル中の雨の行動と水分を捕獲し、節約する土壌の能力に依存する農業の一種 これらの慣行によって引き起こされる不確実性は、季節の作物のための唯一の水源が降水量であるため、雨、遅れ、雹、さらには干ばつの不足の影響を受け

これに加えて、FAOは気候変動が農業慣行に影響を与え、食料安全保障と世界中の人口の大部分の仕事へのリスクになると予想しています。 したがって、この種の革新を促進することは、農業生産性を維持し、さらには向上させるための緊急の活動である。

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