Künstliche Intelligenz und Olivenölanbau und -produktion

Künstliche Intelligenz: Internationales Forschungsteam bringt Innovation in die Olivenölproduktion

Mithilfe von [Name der Organisation/des Anbieters] werden Olivenölproduzenten kurzfristige Szenarien zur Verfügung gestellt, auf denen Investitionen basieren, Präventivmaßnahmen ergriffen und agronomische Praktiken angepasst werden können. Künstliche Intelligenz (KI), dank eines internationalen Forschungsteams.

Das gemeinsame Forschungsteam des italienischen Nationalen Forschungsrats (CNR), Agentur für neue Technologien, Energie und nachhaltige Entwicklung (ENEA) und die Universität von Kalifornien, Berkeley, Es gelang ihm, einen Algorithmus zu entwickeln, der tatsächlich jedem Interessierten zur Verfügung steht und mit dem sich die Größe der Olivenernte eines Olivenhains anhand der Klimadaten des jeweiligen Gebiets vorhersagen lässt.

Der Algorithmus lernte anhand von Daten aus Italien der letzten 15 Jahre, diese Vorhersagen zu treffen und ermittelte so, wie sich verschiedene Klimaphänomene auf Nutzpflanzen auswirken. Er analysiert die Wettermuster während des Olivenanbauzyklus, wodurch die Forscher potenzielle Klimarisiken und deren Auswirkungen auf die Produktion identifizieren konnten.

Insgesamt wurden Erntedaten aus 66 italienischen Provinzen im Zeitraum von 2006 bis 2020 analysiert. Aus dieser Analyse wurden die Faktoren ermittelt, die zu den schlechtesten Ernten führten. Die Forschung beschränkte sich jedoch nicht auf die Identifizierung von Risikofaktoren, sondern ging noch einen Schritt weiter: Die verschiedenen Variablen wurden in Zweimonatsgruppen eingeteilt, eine Liste erstellt und deren Wechselwirkungen im Zeitverlauf untersucht. So gelang es den Forschern, eine Kurzfristprognose zu erstellen, die laut ihren Angaben dreimal genauer und besser ist als eine Analyse mit nur einer Variablen.

Anschließend untersuchten sie, welche saisonalen Klimavariablen entweder zu schlechten oder übermäßig guten Ernten führten, und ließen diejenigen, die durchschnittliche Ernten ergaben, völlig außer Acht. Indem sie also die Minimal- und Maximalwerte betrachteten, konnten sie sich im Wesentlichen auf die Auswirkungen der Klimavariablen auf die Produktion konzentrieren, unabhängig von den individuellen Produktionsmethoden.

Ebenfalls hilfreich bezüglich Bactrocera Oleae (Olivenfruchtfliege)

Die Forscher argumentieren, dass, wenn der Algorithmus weiterhin mit mehr geografischen Daten trainiert wird, die Vorhersagen immer “allgemeiner” werden und er daher auf Landesebene oder sogar noch größer eingesetzt werden kann.

Das Thema wurde von der Fachwebsite hervorgehoben. Olivenöl-Zeiten, Die an der Studie beteiligte Forscherin Ariana Di Paola erklärte: “Wir arbeiten daran, die Klimaindikatoren zu verstehen, die ungünstige Bedingungen und damit verbundene negative Folgen für den Olivenanbau auslösen können. Beispiele für solche Indikatoren sind Bedingungen, die die Entwicklung der Olivenfliege begünstigen, oder hohe Wintertemperaturen, die den Olivenzyklus verändern und sich auf Blüte und Bestäubung auswirken können. Das Verständnis der saisonalen Schwankungen ermöglicht es uns, Vorhersagen für die nahe Zukunft zu treffen. Auf dieser Grundlage können wir Investitionen planen, Präventivmaßnahmen ergreifen und agronomische Maßnahmen anpassen.”

QUELLE: Künstliche Intelligenz: Internationales Forschungsteam bringt Innovation in die Olivenölproduktion – sofokleousin.gr

Olivenanbau: Ertragssteigerung und Kostensenkung durch künstliche Intelligenz

Laut Olive Oil Times entwickeln Forscher in Andalusien ein neues Werkzeug, das es Landwirten ermöglichen soll, … Künstliche Intelligenz (KI) um zu wissen, wann ihre Oliven erntereif sind.

Citoliva, Das gemeinnützige Forschungs- und Technologieunternehmen ist überzeugt, dass sein KI-basiertes Vorhersagemodell die Erträge steigern und die Produktionskosten senken kann. Die Führungskräfte schätzen, dass ein solches Modell in zwei Jahren kommerziell einsetzbar sein wird.

Gemeinsam mit dem spanischen Ministerium für Industrie, Handel und Tourismus und den vier privaten Partnern von Citoliva, die an dem Projekt mitarbeiten, ist die Organisation überzeugt, dass die neue Technologie es den Landwirten ermöglichen wird, den Zeitpunkt des maximalen Olivenölgehalts vorherzusagen, ohne wiederholt in die Haine fahren zu müssen.

Die Forscher fügten hinzu, dass dadurch voraussichtlich der Zeitaufwand für die Informationsanalyse und die Kosten der Ernte reduziert werden, während gleichzeitig genauere Produktionsschätzungen ermöglicht werden.

“Das Tool befindet sich derzeit in der Forschungsphase. Die Idee ist, dass es mit einer Kombination aus Daten von Satellitenbildern und Bodensensoren arbeitet und vom Landwirt über sein Mobilgerät bedient werden kann”, sagte Carmen Capiscol, Leiterin Forschung, Entwicklung und Innovation bei Citoliva, und fügte hinzu: “Die potenziellen Nutzer wurden noch nicht bestimmt, aber es ist wahrscheinlich, dass der Ansatz eher auf Genossenschaftsmitglieder als auf einzelne Erzeuger gerichtet sein wird.”

Ungeachtet der Kosten und der Benutzerfreundlichkeit ist Capsicol überzeugt, dass das Tool Olivenbauern helfen wird, zum optimalen Zeitpunkt zu ernten. Dies ist angesichts der veränderten Klimabedingungen und -muster in Andalusien und im gesamten Mittelmeerraum, die einige der wichtigsten Entwicklungsstadien des Olivenanbaus verschieben, umso wichtiger.

Allerdings ist anzumerken, dass die Forscher die Kosten für die Installation der notwendigen Sensoren oder die Nutzung des tragbaren Geräts durch die Landwirte noch nicht ermittelt haben.

QUELLE: Olivenanbau – Steigerung der Erträge und Senkung der Kosten durch künstliche Intelligenz (KI) – Ypaithros.gr

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Meteorologie

Google, Huawei und andere Unternehmen bringen KI-Modelle auf den Markt, die die Genauigkeit von Wettervorhersagen verbessern sollen.

Eine neue Generation von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), von denen einige sogar auf einem einfachen Laptop laufen, verspricht bessere Wettervorhersagen als die heutigen Modelle der Meteorologen die Supercomputer benötigen. Die neueste Entwicklung stammt von DeepMind, ein Unternehmen für künstliche Intelligenz, das mittlerweile zur Google-Gruppe gehört und im Magazin Science ein KI-Modell vorgestellt hat, das bereits Spitzenleistungen erbringt.

Das GraphCast-Modell liefert genauere Ergebnisse. Zehn-Tage-Wettervorhersagen als das herkömmliche Modell der Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF), Der ECMWF gilt als weltweit führender meteorologischer Dienst. Der finale Algorithmus benötigt weniger als eine Minute für Zehn-Tage-Vorhersagen. Das neue Modell liefert Vorhersagen innerhalb von Minuten und benötigt dafür lediglich einen einfachen PC – im Gegensatz zu den Supercomputern des ECMWF, die Stunden für jede Vorhersage benötigen.

Die mathematischen Modelle, die Meteorologen heute verwenden, unterteilen die Erde in große Quadrate und nutzen die Gesetze der Strömungsphysik, um das zukünftige Verhalten der Atmosphäre zu simulieren. Als Ausgangspunkt dienen ihnen verfügbare Messungen der aktuellen Bedingungen. Dieser Ansatz ist rechenintensiv, und nur wenige Wetterdienste können es sich leisten, ihre Berichte mehr als viermal täglich zu aktualisieren. KI-Modelle hingegen lösen keine physikalischen Gleichungen. Sie werden anhand von Beispielen – meteorologischen Beobachtungen aus vergangenen Jahren – trainiert, um Muster im Verhalten der Atmosphäre zu erkennen und vorherzusagen, wie Parameter wie Druck, Temperatur und Windgeschwindigkeit interagieren.

Um GraphCast zu trainieren, nutzten die Forscher von DeepMind ECMWF-Daten aus 40 Jahren. Der Prozess erforderte Dutzende von Computern und vier Wochen, doch der endgültige, trainierte Algorithmus benötigt weniger als eine Minute, um Zehn-Tage-Vorhersagen zu erstellen, die die herkömmlichen Vorhersagen des ECMWF in 90 % der Vergleichstests übertreffen.

DeepMinds Algorithmus ist nicht der einzige, der spektakuläre Ergebnisse erzielt. Anfang des Jahres präsentierte das chinesische Unternehmen Huawei, bekannt für seine Mobiltelefone, ein ähnliches Modell in der Fachzeitschrift Nature. Google hat sein experimentelles 24-Stunden-Vorhersagetool MetNet-3 veröffentlicht, das die meisten Wetterdienste in puncto Genauigkeit übertrifft. Auch das ECMWF bietet seit September experimentelle KI-Daten an. Die Fortschritte sind beeindruckend, obwohl einige Meteorologen und Physiker skeptisch bleiben, unter anderem weil die neue Technologie als “Black Box” fungiert, die zwar Ergebnisse liefert, aber nicht erklärt, wie diese zustande gekommen sind. Es ist wahrscheinlich, dass KI künftig neben und zusätzlich zu mathematischen Atmosphärenmodellen eingesetzt wird.

Sicher ist jedoch, dass die künstliche Intelligenz in der Meteorologie nicht mehr wegzudenken ist.

von Vangelis Pratikakis 

QUELLE: Künstliche Intelligenz revolutioniert die Meteorologie – www.in.gr

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