Umělá inteligence a pěstování a výroba olivového oleje
Umělá inteligence a pěstování a výroba olivového oleje
Umělá inteligence: mezinárodní výzkumný tým přinesl inovaci v produkci olivového oleje
Pomocí umělá inteligence (AI), a to díky mezinárodnímu výzkumnému týmu.
Společný výzkumný tým Italské národní výzkumné rady (CNR), the Agentura pro nové technologie, energii a udržitelný rozvoj (ENEA) a Kalifornská univerzita, Berkeleyse podařilo vyvinout algoritmus, který je skutečně dostupný všem zájemcům, kdo dokáže předpovědět velikost sklizně olivového háje na základě klimatických údajů v konkrétní oblasti.
Algoritmus se naučil dělat tyto předpovědi na základě posledních 15 let dat z Itálie a v podstatě našel způsob, jakým různé klimatické jevy ovlivňují plodiny. Algoritmus analyzuje povětrnostní vzorce během období cyklu pěstování oliv, a tak byli vědci schopni identifikovat potenciální klimatická rizika a jak ovlivňují produkci.
Celkem byla analyzována data o sklizni z 66 italských provincií v období 2006-2020 a z této analýzy byly odhaleny faktory, které způsobily nejhorší sklizně. Výzkum se však nezastavil u identifikace rizikových faktorů, ale šel o krok dále a poté seskupil tyto různé proměnné po dvou měsících, vytvořil seznam proměnných a zkoumal, jak se v průběhu času vzájemně ovlivňují. Podařilo se jim tedy poskytnout krátkodobou předpověď, která je podle nich třikrát přesnější a lepší, než kdyby provedli analýzu s jednou proměnnou.
Poté se zabývali tím, které sezónní klimatické proměnné produkovaly buď špatnou nebo nadměrně dobrou sklizeň, a úplně vynechali ty, které produkovaly téměř průměrné sklizně. To, jinými slovy, při pohledu na minimum a maximum jim umožnilo soustředit se v podstatě na účinky, které mají klimatické proměnné na produkci, bez ohledu na to, co každý výrobce dělá.
Také užitečné ohledně Bactrocera Oleae (olivová muška)
Výzkumníci tvrdí, že pokud bude algoritmus nadále trénován s více geografickými daty, tím „obecnější“ budou předpovědi, které vytvoří, a proto bude možné jej použít ve státním měřítku nebo dokonce ve větším.
Na téma upozornil specializovaný web Olive Oil Times, kde výzkumník, který se podílel na výzkumu, Ariana Di Paola, uvedl, že: „Pracujeme na pochopení klimatických indikátorů, které mohou vyvolat špatné podmínky a s tím spojenou možnost negativních důsledků pro výrobu. olivový. Příkladem takových indikátorů jsou podmínky, které podporují rozvoj olivovníku nebo vysoké zimní teploty, které mohou změnit cyklus oliv a mít dopad na kvetení a opylování. Pochopení sezónnosti každého okamžiku nám umožňuje předvídat, co bychom měli očekávat v blízké budoucnosti. Jedná se o krátkodobé scénáře, na kterých lze založit investice, přijmout preventivní opatření a jednat podle agronomických postupů.“
ZDROJ: Umělá inteligence: mezinárodní výzkumný tým přinesl inovaci v produkci olivového oleje – sofokleousin.gr
Pěstování oliv: Zvyšování výnosů a snižování nákladů pomocí umělé inteligence
Podle Olive Oil Times vědci v Andalusii vyvíjejí nový nástroj, který umožní farmářům využít umělá inteligence (AI) aby věděli, kdy jsou jejich olivy připraveny ke sklizni.
Citoliva, nezisková výzkumná a technologická společnost, je přesvědčena, že její prediktivní model založený na umělé inteligenci by mohl zlepšit výnosy a snížit výrobní náklady. Její manažeři odhadují, že ke komerčnímu využití bude takový model připraven do dvou let.
Spolu se španělským ministerstvem průmyslu, obchodu a cestovního ruchu a čtyřmi partnery ze soukromého sektoru Citoliva, kteří na projektu pracují, organizace věří, že nová technologie umožní farmářům předvídat okamžik maximálního obsahu olivového oleje bez opakovaných výletů do hájů.
Vědci dodali, že se očekává zkrácení času stráveného na informačních analýzách a nákladů na sklizeň a zároveň umožní přesnější odhady produkce.
„Nástroj je v současné době ve fázi výzkumu. Myšlenka je taková, že pracuje s kombinací dat poskytovaných satelitními snímky a pozemními senzory a farmář je může ovládat ze svého mobilního zařízení,“ řekla Carmen Capiscolová, vedoucí výzkumu, vývoje a inovací ve společnosti Citoliva. pokračoval: "Potenciální uživatelé ještě nebyli stanoveni, ale je pravděpodobné, že přístup bude spíše pro členy družstva než pro jednotlivé výrobce."
Bez ohledu na náklady a snadné použití Capsicol věří, že tento nástroj pomůže pěstitelům oliv sklízet v nejvhodnější dobu. To je považováno za ještě důležitější vzhledem ke změně klimatických podmínek a vzorců v Andalusii a v celé středomořské pánvi, která více posunula některé z klíčových momentů rozvoje oliv.
Za zmínku však stojí, že výzkumníci zatím nestanovili náklady na instalaci potřebných senzorů nebo používání nositelného zařízení pro farmáře.
ZDROJ: Pěstování oliv – Zvyšování výnosů a snižování nákladů pomocí umělé inteligence (AI) – Ypaithros.gr
Umělá inteligence přináší revoluci v meteorologii
Google, Huawei a další společnosti spouští modely umělé inteligence, které zlepšují přesnost předpovědí v předpovědích počasí
Nová generace algoritmů umělé inteligence (AI), z nichž některé běží i na jednoduchém přenosném počítači, slibují lepší předpovědi počasí než dnešní modely meteorologů které vyžadují superpočítače. Nejnovější vývoj pochází z DeepMind, společnost zabývající se umělou inteligencí nyní součástí skupiny Google, která v magazínu Science představila model umělé inteligence, který již nyní nabízí špičkový výkon.
Model GraphCast vytváří přesnější desetidenní předpovědi počasí než konvenční model Evropské centrum pro střednědobé předpovědi počasí (ECMWF), považovaný za přední světovou meteorologickou službu. Finálnímu algoritmu trvá poskytnutí desetidenní předpovědi méně než minutu A nový model poskytuje předpovědi během několika minut a nevyžaduje nic víc než jednoduché PC, na rozdíl od superpočítačů ECMWF, kterým každá předpověď trvá hodiny.
Vzdělání Matematické modely, které dnes meteorologové používají, rozdělují Zemi na velké čtverce a využívají zákony fyziky tekutin k simulaci chování atmosféry v budoucnosti, přičemž jako výchozí bod používají dostupná měření aktuálních podmínek. Tento přístup je výpočetně náročný a jen málo meteorologických služeb si může dovolit aktualizovat své zprávy více než čtyřikrát denně. Naproti tomu modely AI neřeší fyzikální rovnice. Učí je na příkladech – meteorologických pozorováních z minulých let – naučit se rozpoznávat zákonitosti v chování atmosféry a předpovídat, jak se ovlivňují parametry jako tlak, teplota a rychlost větru.
K trénování GraphCast použili výzkumníci DeepMind data ECMWF za 40 let. Dokončení procesu zabralo desítky počítačů a čtyři týdny, ale finálnímu natrénovanému algoritmu trvá vytvoření desetidenních předpovědí, které překonávají konvenční předpovědi ECMWF v benchmarcích 90%, za méně než minutu.
Algoritmus DeepMind není jediný, který dosahuje velkolepého výkonu. Začátkem tohoto roku představila čínská společnost Huawei, známá především svými mobilními telefony, svůj vlastní podobný model v časopise Nature, zatímco Google spustil svůj experimentální 24hodinový předpovědní nástroj MetNet-3, který přesností překonává většinu zpráv meteorologických služeb. . Samotný ECMWF od září nabízí experimentální data AI. Pokrok je působivý, ačkoli někteří meteorologové a fyzici zůstávají skeptičtí, částečně proto, že nová technologie funguje jako „černá skříňka“, která přináší výsledky, ale nevysvětluje, jak k nim dospěli. Je pravděpodobné, že umělá inteligence bude používána vedle a vedle matematických modelů atmosféry.
Jisté však je, že umělá inteligence zůstala v meteorologii.
od Vangelise Pratikakise
ZDROJ: Umělá inteligence přináší revoluci v meteorologii – www.in.gr
Související články:
Související příspěvky
Olivový olej: Mezinárodní produkce a spotřeba olivového oleje – Výroba a spotřeba olivového oleje v Řecku
Statistiky a informace týkající se olivového oleje: Mezinárodní produkce a spotřeba olivového oleje 
Obrovský pokles celosvětové produkce olivového oleje (2023) – ale velký nárůst produkce v Řecku
Celosvětová produkce olivového oleje je letos na šestiletém minimu, ale produkce výrazně vzrostla – na 3