{"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\/et\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/","title":{"rendered":"Tehisintellekt ja oliivi\u00f5li kasvatamine ja tootmine"},"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

Tehisintellekt ja oliivi\u00f5li kasvatamine ja tootmine<\/h1>\n

Tehisintellekt: rahvusvaheline uurimisr\u00fchm t\u00f5i innovatsiooni oliivi\u00f5li tootmisse<\/h2>\n

Oliivi\u00f5li tootjatele on abiks l\u00fchiajalised stsenaariumid, millele tugineda investeeringute tegemisel, ennetusmeetmete v\u00f5tmisel ja agronoomiliste tavade rakendamisel. Tehisintellekt (AI)<\/a>, t\u00e4nu rahvusvahelisele uurimisr\u00fchmale.<\/p>\n

Itaalia Riikliku Teadusn\u00f5ukogu (CNR) \u00fchine uurimisr\u00fchm Uute Tehnoloogiate, Energia ja S\u00e4\u00e4stva Arengu Agentuur (ENEA)<\/a> ja California \u00dclikool, Berkeley<\/a>, \u00f5nnestus v\u00e4lja t\u00f6\u00f6tada algoritm, mis on tegelikult k\u00e4ttesaadav k\u00f5igile huvilistele, kes suudavad ennustada oliivisalu saagi suurust konkreetse piirkonna kliimaandmete p\u00f5hjal.<\/p>\n

Algoritm \u00f5ppis neid ennustusi tegema viimase 15 aasta Itaalia andmete p\u00f5hjal ja leidis sisuliselt, kuidas erinevad kliiman\u00e4htused p\u00f5llukultuure m\u00f5jutavad. Algoritm anal\u00fc\u00fcsib oliivikasvatusts\u00fckli ilmastikumustreid ja seega suutsid teadlased tuvastada potentsiaalseid kliimariske ja seda, kuidas need tootmist m\u00f5jutavad.<\/p>\n

Kokku anal\u00fc\u00fcsiti 66 Itaalia provintsi saagiandmeid ajavahemikul 2006\u20132020 ja selle anal\u00fc\u00fcsi p\u00f5hjal selgusid tegurid, mis p\u00f5hjustasid halvimaid saake. Kuid uuring ei piirdunud riskitegurite v\u00e4ljaselgitamisega, vaid l\u00e4ks sammu edasi ja r\u00fchmitati need erinevad muutujad kahe kuu kaupa, koostades muutujate loendi ja uurides, kuidas need aja jooksul omavahel suhtlesid. Nii \u00f5nnestus neil esitada l\u00fchiajaline prognoos, mis nende s\u00f5nul on kolm korda t\u00e4psem ja parem kui \u00fche muutuja anal\u00fc\u00fcsi korral.<\/p>\n

Seej\u00e4rel uurisid nad, millised hooajalised kliimamuutujad andsid kas halva v\u00f5i \u00fclem\u00e4\u00e4ra hea saagi ning j\u00e4tsid t\u00e4ielikult v\u00e4lja need, mis andsid keskmisele l\u00e4hedase saagi. Teisis\u00f5nu, miinimumi ja maksimumi uurimine v\u00f5imaldas neil keskenduda sisuliselt kliimamuutujate m\u00f5jule tootmisele, olenemata sellest, mida iga tootja teeb.<\/p>\n

Samuti on abiks Bactrocera Oleae (oliivipuu k\u00e4rbes)<\/a><\/p>\n

Teadlased v\u00e4idavad, et kui algoritmi j\u00e4tkatakse rohkemate geograafiliste andmetega treenimist, muutuvad selle ennustused \u201c\u00fcldisemaks\u201d ja seet\u00f5ttu saab seda kasutada osariigi v\u00f5i isegi suuremas ulatuses.<\/p>\n

Teemat t\u00f5stis esile spetsialiseeritud veebisait Oliivi\u00f5li ajad<\/strong><\/a>, kus uuringus osalenud teadlane Ariana Di Paola m\u00e4rkis: \u201cMe t\u00f6\u00f6tame selle nimel, et m\u00f5ista kliimaindikaatoreid, mis v\u00f5ivad p\u00f5hjustada halbu tingimusi ja nendega seotud negatiivseid tagaj\u00e4rgi oliivide tootmisele. Selliste indikaatorite n\u00e4ideteks on tingimused, mis soodustavad oliivik\u00e4rbse arengut, v\u00f5i k\u00f5rged talvised temperatuurid, mis v\u00f5ivad muuta oliivits\u00fcklit ning m\u00f5jutada \u00f5itsemist ja tolmeldamist. Iga hetke hooajalisuse m\u00f5istmine v\u00f5imaldab meil ennustada, mida v\u00f5ime l\u00e4hitulevikus oodata. Need on l\u00fchiajalised stsenaariumid, millele tugineda investeeringute tegemisel, ennetusmeetmete v\u00f5tmisel ja agronoomiliste tavade rakendamisel.\u201d<\/p>\n

ALLIKAS:\u00a0Tehisintellekt: rahvusvaheline uurimisr\u00fchm t\u00f5i innovatsiooni oliivi\u00f5li tootmisse<\/a> \u2013 sofokleousin.gr<\/p>\n

\"Tehisintellekt<\/p>\n

Oliivikasvatus: saagikuse suurendamine ja kulude v\u00e4hendamine tehisintellekti abil<\/h2>\n

Olive Oil Timesi andmetel t\u00f6\u00f6tavad Andaluusia teadlased v\u00e4lja uut t\u00f6\u00f6riista, mis v\u00f5imaldab p\u00f5llumeestel oma v\u00f5imendust \u00e4ra kasutada. Tehisintellekt (AI)<\/a> et teada saada, millal nende oliivid on koristusvalmis.<\/p>\n

Citoliva<\/a>, mittetulunduslik teadus- ja tehnoloogiaettev\u00f5te, usub endiselt, et selle tehisintellektil p\u00f5hinev ennustusmudel v\u00f5iks parandada saagikust ja v\u00e4hendada tootmiskulusid. Ettev\u00f5tte juhid hindavad, et selline mudel on kahe aasta p\u00e4rast \u00e4riliseks kasutamiseks valmis.<\/p>\n

Koos Hispaania t\u00f6\u00f6stus-, kaubandus- ja turismiministeeriumi ning Citoliva nelja erasektori partneriga, kes projekti kallal t\u00f6\u00f6tavad, usub organisatsioon, et uus tehnoloogia v\u00f5imaldab p\u00f5llumeestel ennustada oliivi\u00f5li maksimaalse sisalduse hetke ilma korduvate istandustesse s\u00f5itudeta.<\/p>\n

Teadlased lisasid, et see peaks v\u00e4hendama infoanal\u00fc\u00fcsidele kuluvat aega ja koristamise kulusid, v\u00f5imaldades samal ajal t\u00e4psemaid tootmishinnanguid.<\/p>\n

\u201cT\u00f6\u00f6riist on praegu uurimisfaasis. Idee seisneb selles, et see t\u00f6\u00f6tab satelliidipiltide ja maapealsete andurite andmete kombinatsiooniga ning p\u00f5llumees saab seda oma mobiilseadmest juhtida,\u201d \u00fctles Citoliva teadus-, arendus- ja innovatsioonijuht Carmen Capiscol ning lisas: \u201cPotentsiaalseid kasutajaid pole veel kindlaks m\u00e4\u00e4ratud, kuid t\u00f5en\u00e4oliselt suunatakse neid pigem \u00fchistu liikmetele kui \u00fcksikutele tootjatele.\u201d<\/p>\n

Olenemata maksumusest ja kasutusmugavusest usub Capsicol, et see t\u00f6\u00f6riist aitab oliivikasvatajatel saaki koristada k\u00f5ige sobivamal ajal. Seda peetakse veelgi olulisemaks Andaluusia ja kogu Vahemere piirkonna kliimatingimuste ja -mustrite muutumise t\u00f5ttu, mis nihutab oliivide arengu m\u00f5ningaid v\u00f5tmemomente.<\/p>\n

Siiski v\u00e4\u00e4rib m\u00e4rkimist, et teadlased pole veel kindlaks m\u00e4\u00e4ranud vajalike andurite paigaldamise ega kantava seadme kasutamise kulusid p\u00f5llumeestele.<\/p>\n

ALLIKAS:\u00a0Oliivikasvatus \u2013 saagikuse suurendamine ja kulude v\u00e4hendamine tehisintellekti (AI) abil<\/a> \u2013 Ypaithros.gr<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tehisintellekt on meteoroloogias revolutsiooniliselt m\u00f5jumas<\/h2>\n

Google, Huawei ja teised ettev\u00f5tted k\u00e4ivitavad tehisintellekti mudeleid, mis parandavad ilmaennustuste t\u00e4psust.<\/h3>\n

Uue p\u00f5lvkonna tehisintellekti (AI) algoritmid, millest m\u00f5ned t\u00f6\u00f6tavad isegi lihtsal s\u00fclearvutil, lubavad paremad ilmaennustused kui t\u00e4nap\u00e4eva meteoroloogide mudelid<\/strong> mis vajavad superarvuteid. Viimane areng p\u00e4rineb DeepMind<\/a>, tehisintellekti ettev\u00f5te, mis on n\u00fc\u00fcd osa Google'i grupist ja mis esitles ajakirjas Science tehisintellekti mudelit, mis pakub juba tippj\u00f5udlust.<\/p>\n

GraphCasti mudel annab t\u00e4psema tulemuse. k\u00fcmne p\u00e4eva ilmaennustused<\/strong> kui tavap\u00e4rane mudel Euroopa Keskpika Ilmaennustuse Keskus (ECMWF)<\/a>, mida peetakse maailma juhtivaks meteoroloogiateenuseks. L\u00f5plikul algoritmil kulub k\u00fcmnep\u00e4evaste prognooside koostamiseks v\u00e4hem kui minut. Uus mudel annab prognoose minutitega, vajades vaid lihtsat arvutit, erinevalt ECMWF-i superarvutitest, millel kulub iga prognoosi koostamiseks tunde.<\/p>\n

Haridus T\u00e4nap\u00e4eval meteoroloogide kasutatavad matemaatilised mudelid jagavad Maa suurteks ruutudeks ja kasutavad vedelike f\u00fc\u00fcsika seadusi atmosf\u00e4\u00e4ri k\u00e4itumise simuleerimiseks tulevikus, kasutades l\u00e4htepunktina olemasolevaid praeguste tingimuste m\u00f5\u00f5tmisi. See l\u00e4henemisviis on arvutuslikult n\u00f5udlik ja v\u00e4hesed meteoroloogiateenused saavad endale lubada oma aruannete v\u00e4rskendamist rohkem kui neli korda p\u00e4evas. Tehisintellekti mudelid seevastu ei lahenda f\u00fc\u00fcsikav\u00f5rrandeid. Neid \u00f5petatakse n\u00e4idete \u2013 varasemate aastate meteoroloogiliste vaatluste \u2013 abil, et \u00f5ppida \u00e4ra tundma atmosf\u00e4\u00e4ri k\u00e4itumise mustreid ja ennustama, kuidas sellised parameetrid nagu r\u00f5hk, temperatuur ja tuule kiirus omavahel suhtlevad.<\/p>\n

GraphCasti treenimiseks kasutasid DeepMindi teadlased 40 aasta jooksul kogunenud ECMWF-i andmeid. Protsessi l\u00f5puleviimiseks kulus k\u00fcmneid arvuteid ja neli n\u00e4dalat, kuid l\u00f5plikul, treenitud algoritmil kulub k\u00fcmnep\u00e4evaste prognooside koostamiseks v\u00e4hem kui minut, mis \u00fcletavad ECMWF-i tavap\u00e4raseid prognoose 90% v\u00f5rdlusalustest.<\/p>\n

DeepMindi algoritm pole ainus, mis on saavutanud suurep\u00e4rase j\u00f5udluse. Selle aasta alguses esitles Hiina ettev\u00f5te Huawei, mis on tuntud eelk\u00f5ige oma mobiiltelefonide poolest, ajakirjas Nature oma sarnast mudelit, samal ajal kui Google on turule toonud oma eksperimentaalse 24-tunnise prognoosimisvahendi MetNet-3, mis \u00fcletab t\u00e4psuse poolest enamikku ilmateenistuste aruandeid. ECMWF ise on pakkunud tehisintellektil p\u00f5hinevaid eksperimentaalseid andmeid alates septembrist. Edusammud on muljetavaldavad, kuigi m\u00f5ned meteoroloogid ja f\u00fc\u00fcsikud on endiselt skeptilised, osaliselt seet\u00f5ttu, et uus tehnoloogia toimib \u201cmusta kastina\u201d, mis annab tulemusi, kuid ei selgita, kuidas nendeni j\u00f5uti. On t\u00f5en\u00e4oline, et tehisintellekti kasutatakse atmosf\u00e4\u00e4ri matemaatiliste mudelite k\u00f5rval ja lisaks neile.<\/p>\n

Kindel on aga see, et tehisintellekt meteoroloogiasse j\u00e4i.<\/p>\n

Vangelis Pratikakise poolt\u00a0<\/p>\n

ALLIKAS: Tehisintellekt on meteoroloogias revolutsiooniliselt m\u00f5jumas<\/a> \u2013 www.in.gr<\/p>\n

Seotud artiklid:<\/h2>\n

Oliivi\u00f5li hinnad 2023. aastal \u2013 miks oliivi\u00f5li hinnad t\u00f5usid<\/a><\/h3>\n

Oliivi\u00f5li: Oliivi\u00f5li rahvusvaheline tootmine ja tarbimine \u2013 Oliivi\u00f5li tootmine ja tarbimine Kreekas<\/a><\/h3>\n

Oliivi\u00f5li tootmise tohutu langus maailmas (2023) \u2013 kuid Kreekas kasvas tootmine m\u00e4rkimisv\u00e4\u00e4rselt<\/a><\/h3>\n

Tehisintellekti rakendamine p\u00f5llumajanduses niisutamise ning pestitsiidide ja herbitsiidide kasutamise optimeerimiseks<\/a><\/h3>\n

\"Kreeka Oliivi\u00f5li hulgim\u00fc\u00fck \u2013 oliivi\u00f5li hulgim\u00fc\u00fcjad ja edasim\u00fc\u00fcjad<\/p>\n

CRITIDA BIO CRETAN OLIVE OIL \u2013 Kvaliteetsete Kreeta kulinaarsete toodete tootja: Meie toiduaineid eksporditakse \u00fcle maailma enam kui 40 riiki alates 1998. aastast \u2013 Liitu meiega! <\/a><\/h2>\n

Oleme sajandeid vana pereettev\u00f5te (asutatud 1912), mis toodab EVOO oliivi\u00f5li Kreeta saarel Kreekas. Meie esmaklassilist Kreeta ekstra neitsioliivi\u00f5li ja kulinaarseid toiduaineid eksporditakse enam kui 40 riiki \u00fcle maailma hoolikalt valitud partnerite v\u00f5rgustiku kaudu. V\u00d5TA MEIEGA \u00dcHENDUST JA OLE MEIE J\u00c4RGMINE V\u00c4\u00c4RTUSLIK \u00c4RIPARTNER! Ekstra neitsioliivi\u00f5li (EVOO) \u2013 mahe (BIO) ekstra neitsioliivi\u00f5li (mahe EVOO) \u2013 Kreeka lauaoliivid \u2013 palsami\u00e4\u00e4dikad \u2013 delikatessid \u2013 k\u00f5ik Kreeta, Kreeka tooted.<\/p>\n

Liitu meiega ja saa oliivi\u00f5li tarnijaks \/ hulgim\u00fc\u00fcjaks! <\/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\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1035"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1036"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1035"}],"curies":[{"name":"t\u00f6\u00f6leht","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}