{"id":1035,"date":"2024-01-22T15:23:52","date_gmt":"2024-01-22T15:23:52","guid":{"rendered":"https:\/\/stage1.critida.com\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/"},"modified":"2026-10-27T06:24:51","modified_gmt":"2026-10-27T06:24:51","slug":"artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/critida.com\/af\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/","title":{"rendered":"Kunsmatige Intelligensie en Olyfolie Verbouing en Produksie"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n

Kunsmatige Intelligensie en Olyfolie Verbouing en Produksie<\/h1>\n

Kunsmatige intelligensie: internasionale navorsingspan het innovasie in olyfolieproduksie gebring<\/h2>\n

Korttermyn scenario's waarop beleggings gebaseer kan word, voorkomende maatre\u00ebls getref kan word en aksie met agronomiese praktyke geneem kan word, sal beskikbaar wees vir olyfolieprodusente met die hulp van Kunsmatige Intelligensie (KI)<\/a>, danksy 'n internasionale navorsingspan.<\/p>\n

Die gesamentlike navorsingspan van die Italiaanse Nasionale Navorsingsraad (CNR), die Agentskap vir Nuwe Tegnologie\u00eb, Energie en Volhoubare Ontwikkeling (ENEA)<\/a> en die Universiteit van Kaliforni\u00eb, Berkeley<\/a>, het daarin geslaag om 'n algoritme te ontwikkel wat eintlik beskikbaar is vir enigiemand wat belangstel, wat die grootte van 'n olyfboord se oes kan voorspel op grond van die klimaatsdata in die spesifieke gebied.<\/p>\n

Die algoritme het geleer om hierdie voorspellings te maak gebaseer op die afgelope 15 jaar se data uit Itali\u00eb en het in wese die manier gevind waarop verskillende klimaatverskynsels gewasse be\u00efnvloed. Die algoritme ontleed die weerpatrone gedurende die tydperk van die olyfgroeisiklus en sodoende kon die navorsers potensi\u00eble klimaatrisiko's identifiseer en hoe dit produksie be\u00efnvloed.<\/p>\n

In totaal is oesdata van 66 Italiaanse provinsies gedurende die tydperk 2006-2020 geanaliseer en uit hierdie analise is die faktore wat die swakste oeste veroorsaak het, onthul. Maar die navorsing het nie opgehou om risikofaktore te identifiseer nie, maar het 'n stap verder gegaan en toe hierdie verskillende veranderlikes volgens twee maande gegroepeer, 'n lys van veranderlikes opgestel en ondersoek hoe hulle oor tyd interaksie gehad het. So het hulle daarin geslaag om 'n korttermynvoorspelling te verskaf, wat volgens hulle drie keer meer akkuraat en beter is as wanneer hulle 'n enkelveranderlike analise gedoen het.<\/p>\n

Hulle het toe gekyk na watter seisoenale klimaatveranderlikes swak of buitensporig goeie oeste opgelewer het en di\u00e9 wat naby gemiddelde oeste opgelewer het, heeltemal uitgelaat. Dit, met ander woorde, deur na die minimum en die maksimum te kyk, het hulle in staat gestel om in wese te fokus op die effekte wat klimaatveranderlikes op produksie het, ongeag wat elke produsent doen.<\/p>\n

Ook nuttig rakende Bactrocera Oleae (olyf vrugtevlieg)<\/a><\/p>\n

Die navorsers voer aan dat as die algoritme steeds met meer geografiese data opgelei word, hoe meer \u201calgemeen\u201d die voorspellings wat dit maak, sal word en daarom sal dit op 'n staatskaal of selfs groter gebruik kan word.<\/p>\n

Die onderwerp is deur die gespesialiseerde webwerf uitgelig Olyfolie Tye<\/strong><\/a>, waar die navorser wat aan die navorsing deelgeneem het, Ariana Di Paola, ges\u00ea het: \u201cOns werk daaraan om die klimaataanwysers te verstaan wat slegte toestande kan veroorsaak en die gepaardgaande moontlikheid van negatiewe gevolge vir die produksie van olyf. Voorbeelde van sulke aanwysers is toestande wat die ontwikkeling van die olyfvlieg bevoordeel of ho\u00eb wintertemperature wat die olyfsiklus kan verander en \u201dn impak op blom en bestuiwing kan h\u00ea. Deur die seisoenaliteit van elke oomblik te verstaan, kan ons voorspel wat ons in die nabye toekoms kan verwag. Dit is korttermyn scenario's waarop beleggings gebaseer kan word, voorkomende maatre\u00ebls getref kan word en met agronomiese praktyke opgetree kan word.\u201d<\/p>\n

BRON:\u00a0Kunsmatige intelligensie: internasionale navorsingspan het innovasie in olyfolieproduksie gebring<\/a> \u2013 sofokleousin.gr<\/p>\n

\"Kunsmatige<\/p>\n

Olyfverbouing: Verhoogde opbrengste en vermindering van koste deur kunsmatige intelligensie<\/h2>\n

Volgens Olive Oil Times ontwikkel navorsers in Andalusi\u00eb 'n nuwe instrument wat boere in staat sal stel om te benut Kunsmatige Intelligensie (KI)<\/a> om te weet wanneer hul olywe gereed is om te oes.<\/p>\n

Citoliva<\/a>, 'n niewinsgewende navorsings- en tegnologiemaatskappy, handhaaf die oortuiging dat sy KI-gebaseerde voorspellingsmodel opbrengste kan verbeter en produksiekoste kan verlaag. Sy bestuurders skat dat so 'n model binne twee jaar gereed sal wees vir kommersi\u00eble gebruik.<\/p>\n

Saam met Spanje se Ministerie van Nywerheid, Handel en Toerisme en Citoliva se vier private sektorvennote wat aan die projek werk, glo die organisasie dat die nuwe tegnologie boere in staat sal stel om die oomblik van maksimum olyfolie-inhoud te voorspel sonder herhaalde reise na die boorde.<\/p>\n

Die navorsers het bygevoeg dat dit na verwagting die tyd wat aan inligtingsontledings bestee word en die koste van oes sal verminder, terwyl dit meer akkurate produksieberamings moontlik maak.<\/p>\n

\u201cDie instrument is tans in die navorsingsfase. Die idee is dat dit werk met \u201dn kombinasie van data wat deur satellietbeelde en grondsensors verskaf word, en die boer kan dit vanaf sy mobiele toestel gebruik,\u201c het Carmen Capiscol, hoof van navorsing, ontwikkeling en innovasie by Citoliva, ges\u00ea, en bygevoeg: \u201dPotensi\u00eble gebruikers is nog nie bepaal nie, maar dit is waarskynlik dat die benadering tot ko\u00f6peratiewe lede eerder as individuele produsente sal wees.\u201d<\/p>\n

Ongeag die koste en gebruiksgemak, glo Capsicol dat die instrument olyfprodusente sal help om op die mees geskikte tyd te oes. Dit word as selfs belangriker beskou as gevolg van die verandering in klimaatstoestande en -patrone in Andalusi\u00eb en regdeur die Middellandse See-bekken wat sommige van die sleutelmomente van olyfontwikkeling wyer verskuif.<\/p>\n

Dit is egter opmerklik dat die navorsers nog nie die koste van die installering van die nodige sensors of die gebruik van die draagbare toestel vir boere bepaal het nie.<\/p>\n

BRON:\u00a0Olyfverbouing \u2013 Verhoogde opbrengste en vermindering van koste deur middel van kunsmatige intelligensie (KI)<\/a> \u2013 Ypaithros.gr<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Kunsmatige intelligensie revolusioneer meteorologie<\/h2>\n

Google, Huawei en ander maatskappye loods KI-modelle wat die akkuraatheid van voorspellings in weervoorspellings verbeter.<\/h3>\n

'n Nuwe generasie kunsmatige intelligensie (KI) algoritmes, waarvan sommige selfs op 'n eenvoudige skootrekenaar werk, belowe beter weervoorspellings as vandag se meteorolo\u00eb se modelle<\/strong> wat superrekenaars benodig. Die nuutste ontwikkeling kom van DiepGedagte<\/a>, 'n kunsmatige intelligensiemaatskappy wat nou deel is van die Google-groep, wat in Science-tydskrif 'n kunsmatige intelligensiemodel aangebied het wat reeds topprestasie bied.<\/p>\n

Die GraphCast-model lewer meer akkurate tien-dae weervoorspellings<\/strong> as die konvensionele model van die Europese Sentrum vir Medium-Termyn Weervoorspellings (ECMWF)<\/a>, beskou as die w\u00eareld se voorste meteorologiese diens. Die finale algoritme neem minder as 'n minuut om tien-dae voorspellings te verskaf. En die nuwe model gee voorspellings binne minute, wat niks meer as 'n eenvoudige rekenaar benodig nie, anders as ECMWF se superrekenaars wat ure neem vir elke voorspelling.<\/p>\n

Onderwys Die wiskundige modelle wat meteorolo\u00eb vandag gebruik, verdeel die Aarde in groot vierkante en gebruik die wette van vloeistoffisika om die gedrag van die atmosfeer in die toekoms te simuleer, deur beskikbare metings van huidige toestande as vertrekpunt te gebruik. Hierdie benadering is berekeningsmatig veeleisend, en min meteorologiese dienste kan dit bekostig om hul verslae meer as vier keer per dag op te dateer. KI-modelle, daarenteen, los nie fisika-vergelykings op nie. Hulle word deur voorbeelde \u2013 meteorologiese waarnemings van vorige jare \u2013 geleer om patrone in die gedrag van die atmosfeer te herken en te voorspel hoe parameters soos druk, temperatuur en windspoed interaksie het.<\/p>\n

Om GraphCast op te lei, het DeepMind-navorsers ECMWF-data van 40 jaar gebruik. Dit het dosyne rekenaars en vier weke geneem om die proses te voltooi, maar die finale, opgeleide algoritme neem minder as 'n minuut om tien-dae-voorspellings te produseer, wat ECMWF se konvensionele voorspellings in 90% van die maatstawwe oortref.<\/p>\n

DeepMind se algoritme is nie die enigste een wat skouspelagtige prestasie behaal nie. Vroe\u00ebr vanjaar het die Chinese maatskappy Huawei, veral bekend vir sy selfone, sy eie soortgelyke model in die tydskrif Nature aangebied, terwyl Google sy eksperimentele 24-uur voorspellingsinstrument MetNet-3 bekendgestel het, wat die meeste weerdiensverslae in akkuraatheid oortref. ECMWF self bied sedert September eksperimentele KI-data aan. Die vordering is indrukwekkend, hoewel sommige meteorolo\u00eb en fisici skepties bly, deels omdat die nuwe tegnologie as \u201cn \u201dswart boks\" optree wat resultate lewer, maar nie verduidelik hoe hulle verkry is nie. Dit is waarskynlik dat KI saam met en benewens wiskundige modelle van die atmosfeer gebruik sal word.<\/p>\n

Wat egter seker is, is dat Kunsmatige Intelligensie in meteorologie gebly het.<\/p>\n

deur Vangelis Pratikakis\u00a0<\/p>\n

BRON: Kunsmatige intelligensie revolusioneer meteorologie<\/a> \u2013 www.in.gr<\/p>\n

Verwante Artikels:<\/h2>\n

Olyfoliepryse in 2023 \u2013 hoekom die pryse van olyfolie gestyg het<\/a><\/h3>\n

Olyfolie: Internasionale produksie en verbruik van olyfolie \u2013 Produksie en verbruik van olyfolie in Griekeland<\/a><\/h3>\n

Groot afname in w\u00eareldwye olyfolieproduksie (2023) \u2013 maar groot produksietoename in Griekeland<\/a><\/h3>\n

Implementering van kunsmatige intelligensie in landbou vir die optimalisering van besproeiing en die toediening van plaagdoders en onkruiddoders<\/a><\/h3>\n

\"Griekse Olyfolie Groothandel \u2013 Olyfolie Groothandel Verskaffers en Verspreiders<\/p>\n

CRITIDA BIO KRETAANSE OLYFOLIE \u2013 Produsente van Premium Kretaanse Kulin\u00eare Produkte: Ons Voedselprodukte word sedert 1998 WERELDWYD na meer as 40 lande UITGEVOER \u2013 Sluit by ons aan! <\/a><\/h2>\n

Ons is 'n eeue lange familiemaatskappy (gestig 1912) in die produksie van EVOO-olyfolie op die eiland KRETA in GRIEKELAND. Ons premium Kretenziese ekstra suiwer olyfolie en kulin\u00eare voedselprodukte word in meer as 40 lande w\u00eareldwyd uitgevoer na 'n sorgvuldig geselekteerde netwerk van vennote. KONTAK ONS, WEES ONS VOLGENDE GEWAARDEERDE SAKEVENNOOT! vir Ekstra Suiwer Olyfolie (EVOO) \u2013 Organies (Bio) Ekstra Suiwer Olyfolie (Organies EVOO) \u2013 Griekse Tafelolywe \u2013 Balsamiese Asyn \u2013 Delikatesse, alles van KRETA, GRIEKELAND.<\/p>\n

Sluit by ons aan, word 'n olyfolieverskaffer \/ groothandelaar! <\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Artificial Intelligence and Olive Oil Cultivation and Production Artificial intelligence: international research team brought Innovation in olive oil production Short-term<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":1036,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[283,284,285,143],"class_list":["post-1035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-ai","tag-artificial-intelligence","tag-olive-oil-cultivation","tag-olive-oil-production"],"permalink_manager":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1035"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1036"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/af\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1035"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}