{"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\/de\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz und Oliven\u00f6lanbau und -produktion"},"content":{"rendered":"
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K\u00fcnstliche Intelligenz und Oliven\u00f6lanbau und -produktion<\/h1>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz: Internationales Forschungsteam bringt Innovation in die Oliven\u00f6lproduktion<\/h2>\n

Mithilfe von [Name der Organisation\/des Anbieters] werden Oliven\u00f6lproduzenten kurzfristige Szenarien zur Verf\u00fcgung gestellt, auf denen Investitionen basieren, Pr\u00e4ventivma\u00dfnahmen ergriffen und agronomische Praktiken angepasst werden k\u00f6nnen. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/a>, dank eines internationalen Forschungsteams.<\/p>\n

Das gemeinsame Forschungsteam des italienischen Nationalen Forschungsrats (CNR), Agentur f\u00fcr neue Technologien, Energie und nachhaltige Entwicklung (ENEA)<\/a> und die Universit\u00e4t von Kalifornien, Berkeley<\/a>, Es gelang ihm, einen Algorithmus zu entwickeln, der tats\u00e4chlich jedem Interessierten zur Verf\u00fcgung steht und mit dem sich die Gr\u00f6\u00dfe der Olivenernte eines Olivenhains anhand der Klimadaten des jeweiligen Gebiets vorhersagen l\u00e4sst.<\/p>\n

Der Algorithmus lernte anhand von Daten aus Italien der letzten 15 Jahre, diese Vorhersagen zu treffen und ermittelte so, wie sich verschiedene Klimaph\u00e4nomene auf Nutzpflanzen auswirken. Er analysiert die Wettermuster w\u00e4hrend des Olivenanbauzyklus, wodurch die Forscher potenzielle Klimarisiken und deren Auswirkungen auf die Produktion identifizieren konnten.<\/p>\n

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 f\u00fchrten. Die Forschung beschr\u00e4nkte 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.<\/p>\n

Anschlie\u00dfend untersuchten sie, welche saisonalen Klimavariablen entweder zu schlechten oder \u00fcberm\u00e4\u00dfig guten Ernten f\u00fchrten, und lie\u00dfen diejenigen, die durchschnittliche Ernten ergaben, v\u00f6llig au\u00dfer Acht. Indem sie also die Minimal- und Maximalwerte betrachteten, konnten sie sich im Wesentlichen auf die Auswirkungen der Klimavariablen auf die Produktion konzentrieren, unabh\u00e4ngig von den individuellen Produktionsmethoden.<\/p>\n

Ebenfalls hilfreich bez\u00fcglich Bactrocera Oleae (Olivenfruchtfliege)<\/a><\/p>\n

Die Forscher argumentieren, dass, wenn der Algorithmus weiterhin mit mehr geografischen Daten trainiert wird, die Vorhersagen immer \u201callgemeiner\u201d werden und er daher auf Landesebene oder sogar noch gr\u00f6\u00dfer eingesetzt werden kann.<\/p>\n

Das Thema wurde von der Fachwebsite hervorgehoben. Oliven\u00f6l-Zeiten<\/strong><\/a>, Die an der Studie beteiligte Forscherin Ariana Di Paola erkl\u00e4rte: \u201cWir arbeiten daran, die Klimaindikatoren zu verstehen, die ung\u00fcnstige Bedingungen und damit verbundene negative Folgen f\u00fcr den Olivenanbau ausl\u00f6sen k\u00f6nnen. Beispiele f\u00fcr solche Indikatoren sind Bedingungen, die die Entwicklung der Olivenfliege beg\u00fcnstigen, oder hohe Wintertemperaturen, die den Olivenzyklus ver\u00e4ndern und sich auf Bl\u00fcte und Best\u00e4ubung auswirken k\u00f6nnen. Das Verst\u00e4ndnis der saisonalen Schwankungen erm\u00f6glicht es uns, Vorhersagen f\u00fcr die nahe Zukunft zu treffen. Auf dieser Grundlage k\u00f6nnen wir Investitionen planen, Pr\u00e4ventivma\u00dfnahmen ergreifen und agronomische Ma\u00dfnahmen anpassen.\u201d<\/p>\n

QUELLE:\u00a0K\u00fcnstliche Intelligenz: Internationales Forschungsteam bringt Innovation in die Oliven\u00f6lproduktion<\/a> \u2013 sofokleousin.gr<\/p>\n

\"K\u00fcnstliche<\/p>\n

Olivenanbau: Ertragssteigerung und Kostensenkung durch k\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\n

Laut Olive Oil Times entwickeln Forscher in Andalusien ein neues Werkzeug, das es Landwirten erm\u00f6glichen soll, \u2026 K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/a> um zu wissen, wann ihre Oliven erntereif sind.<\/p>\n

Citoliva<\/a>, Das gemeinn\u00fctzige Forschungs- und Technologieunternehmen ist \u00fcberzeugt, dass sein KI-basiertes Vorhersagemodell die Ertr\u00e4ge steigern und die Produktionskosten senken kann. Die F\u00fchrungskr\u00e4fte sch\u00e4tzen, dass ein solches Modell in zwei Jahren kommerziell einsetzbar sein wird.<\/p>\n

Gemeinsam mit dem spanischen Ministerium f\u00fcr Industrie, Handel und Tourismus und den vier privaten Partnern von Citoliva, die an dem Projekt mitarbeiten, ist die Organisation \u00fcberzeugt, dass die neue Technologie es den Landwirten erm\u00f6glichen wird, den Zeitpunkt des maximalen Oliven\u00f6lgehalts vorherzusagen, ohne wiederholt in die Haine fahren zu m\u00fcssen.<\/p>\n

Die Forscher f\u00fcgten hinzu, dass dadurch voraussichtlich der Zeitaufwand f\u00fcr die Informationsanalyse und die Kosten der Ernte reduziert werden, w\u00e4hrend gleichzeitig genauere Produktionssch\u00e4tzungen erm\u00f6glicht werden.<\/p>\n

\u201cDas 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 \u00fcber sein Mobilger\u00e4t bedient werden kann\u201d, sagte Carmen Capiscol, Leiterin Forschung, Entwicklung und Innovation bei Citoliva, und f\u00fcgte hinzu: \u201cDie potenziellen Nutzer wurden noch nicht bestimmt, aber es ist wahrscheinlich, dass der Ansatz eher auf Genossenschaftsmitglieder als auf einzelne Erzeuger gerichtet sein wird.\u201d<\/p>\n

Ungeachtet der Kosten und der Benutzerfreundlichkeit ist Capsicol \u00fcberzeugt, dass das Tool Olivenbauern helfen wird, zum optimalen Zeitpunkt zu ernten. Dies ist angesichts der ver\u00e4nderten Klimabedingungen und -muster in Andalusien und im gesamten Mittelmeerraum, die einige der wichtigsten Entwicklungsstadien des Olivenanbaus verschieben, umso wichtiger.<\/p>\n

Allerdings ist anzumerken, dass die Forscher die Kosten f\u00fcr die Installation der notwendigen Sensoren oder die Nutzung des tragbaren Ger\u00e4ts durch die Landwirte noch nicht ermittelt haben.<\/p>\n

QUELLE:\u00a0Olivenanbau \u2013 Steigerung der Ertr\u00e4ge und Senkung der Kosten durch k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/a> \u2013 Ypaithros.gr<\/p>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert die Meteorologie<\/h2>\n

Google, Huawei und andere Unternehmen bringen KI-Modelle auf den Markt, die die Genauigkeit von Wettervorhersagen verbessern sollen.<\/h3>\n

Eine neue Generation von Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI), von denen einige sogar auf einem einfachen Laptop laufen, verspricht bessere Wettervorhersagen als die heutigen Modelle der Meteorologen<\/strong> die Supercomputer ben\u00f6tigen. Die neueste Entwicklung stammt von DeepMind<\/a>, ein Unternehmen f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, das mittlerweile zur Google-Gruppe geh\u00f6rt und im Magazin Science ein KI-Modell vorgestellt hat, das bereits Spitzenleistungen erbringt.<\/p>\n

Das GraphCast-Modell liefert genauere Ergebnisse. Zehn-Tage-Wettervorhersagen<\/strong> als das herk\u00f6mmliche Modell der Europ\u00e4isches Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF)<\/a>, Der ECMWF gilt als weltweit f\u00fchrender meteorologischer Dienst. Der finale Algorithmus ben\u00f6tigt weniger als eine Minute f\u00fcr Zehn-Tage-Vorhersagen. Das neue Modell liefert Vorhersagen innerhalb von Minuten und ben\u00f6tigt daf\u00fcr lediglich einen einfachen PC \u2013 im Gegensatz zu den Supercomputern des ECMWF, die Stunden f\u00fcr jede Vorhersage ben\u00f6tigen.<\/p>\n

Die mathematischen Modelle, die Meteorologen heute verwenden, unterteilen die Erde in gro\u00dfe Quadrate und nutzen die Gesetze der Str\u00f6mungsphysik, um das zuk\u00fcnftige Verhalten der Atmosph\u00e4re zu simulieren. Als Ausgangspunkt dienen ihnen verf\u00fcgbare Messungen der aktuellen Bedingungen. Dieser Ansatz ist rechenintensiv, und nur wenige Wetterdienste k\u00f6nnen es sich leisten, ihre Berichte mehr als viermal t\u00e4glich zu aktualisieren. KI-Modelle hingegen l\u00f6sen keine physikalischen Gleichungen. Sie werden anhand von Beispielen \u2013 meteorologischen Beobachtungen aus vergangenen Jahren \u2013 trainiert, um Muster im Verhalten der Atmosph\u00e4re zu erkennen und vorherzusagen, wie Parameter wie Druck, Temperatur und Windgeschwindigkeit interagieren.<\/p>\n

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 endg\u00fcltige, trainierte Algorithmus ben\u00f6tigt weniger als eine Minute, um Zehn-Tage-Vorhersagen zu erstellen, die die herk\u00f6mmlichen Vorhersagen des ECMWF in 90 % der Vergleichstests \u00fcbertreffen.<\/p>\n

DeepMinds Algorithmus ist nicht der einzige, der spektakul\u00e4re Ergebnisse erzielt. Anfang des Jahres pr\u00e4sentierte das chinesische Unternehmen Huawei, bekannt f\u00fcr seine Mobiltelefone, ein \u00e4hnliches Modell in der Fachzeitschrift Nature. Google hat sein experimentelles 24-Stunden-Vorhersagetool MetNet-3 ver\u00f6ffentlicht, das die meisten Wetterdienste in puncto Genauigkeit \u00fcbertrifft. 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 \u201cBlack Box\u201d fungiert, die zwar Ergebnisse liefert, aber nicht erkl\u00e4rt, wie diese zustande gekommen sind. Es ist wahrscheinlich, dass KI k\u00fcnftig neben und zus\u00e4tzlich zu mathematischen Atmosph\u00e4renmodellen eingesetzt wird.<\/p>\n

Sicher ist jedoch, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz in der Meteorologie nicht mehr wegzudenken ist.<\/p>\n

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

QUELLE: K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert die Meteorologie<\/a> \u2013 www.in.gr<\/p>\n

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\"Griechischer Oliven\u00f6l im Gro\u00dfhandel \u2013 Gro\u00dfh\u00e4ndler und Vertriebspartner f\u00fcr Oliven\u00f6l<\/p>\n

CRITIDA BIO KRETANISCHES OLIVEN\u00d6L \u2013 Hersteller von Premium-Produkten der kretischen K\u00fcche: Unsere Lebensmittel werden seit 1998 in \u00fcber 40 L\u00e4nder WELTWEIT EXPORTIERT \u2013 Werden Sie Teil unseres Teams! <\/a><\/h2>\n

Wir sind ein traditionsreiches Familienunternehmen (gegr. 1912) und produzieren natives Oliven\u00f6l extra auf der griechischen Insel Kreta. Unser hochwertiges kretisches Oliven\u00f6l extra und unsere kulinarischen Produkte exportieren wir in \u00fcber 40 L\u00e4nder weltweit an ein sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hltes Partnernetzwerk. Kontaktieren Sie uns und werden Sie unser n\u00e4chster gesch\u00e4tzter Gesch\u00e4ftspartner! Wir bieten natives Oliven\u00f6l extra (EVOO), Bio-Oliven\u00f6l extra (Bio-EVOO), griechische Tafeloliven, Balsamico-Essig und Feinkost \u2013 alles aus Kreta, Griechenland.<\/p>\n

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