कृत्रिम बुद्धिमत्ता और जैतून के तेल की खेती और उत्पादन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता: अंतरराष्ट्रीय शोध टीम ने जैतून के तेल उत्पादन में नवाचार लाया

निवेश करने, निवारक उपाय करने और कृषि पद्धतियों के साथ कार्रवाई करने के लिए अल्पकालिक परिदृश्यों की जानकारी जैतून के तेल उत्पादकों को उपलब्ध होगी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), एक अंतरराष्ट्रीय शोध दल की बदौलत।

इटली की राष्ट्रीय अनुसंधान परिषद (सीएनआर) की संयुक्त अनुसंधान टीम, नई प्रौद्योगिकियों, ऊर्जा और सतत विकास के लिए एजेंसी (ईएनईए) और यह यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफोर्निया, बर्केले, उन्होंने एक ऐसा एल्गोरिदम विकसित करने में कामयाबी हासिल की है जो वास्तव में किसी भी इच्छुक व्यक्ति के लिए उपलब्ध है, जो किसी विशिष्ट क्षेत्र के जलवायु डेटा के आधार पर जैतून के बाग की फसल के आकार की भविष्यवाणी कर सकता है।

इस एल्गोरिदम ने इटली से पिछले 15 वर्षों के आंकड़ों के आधार पर ये पूर्वानुमान लगाना सीखा और मूल रूप से यह पता लगाया कि विभिन्न जलवायु घटनाएं फसलों को कैसे प्रभावित करती हैं। यह एल्गोरिदम जैतून की खेती के चक्र के दौरान मौसम के पैटर्न का विश्लेषण करता है और इस प्रकार शोधकर्ता संभावित जलवायु जोखिमों और उनके उत्पादन पर पड़ने वाले प्रभावों की पहचान करने में सक्षम हुए।

कुल मिलाकर, 2006-2020 की अवधि के दौरान इटली के 66 प्रांतों से प्राप्त फसल आंकड़ों का विश्लेषण किया गया और इस विश्लेषण से सबसे खराब फसल के कारणों का पता चला। लेकिन शोध केवल जोखिम कारकों की पहचान तक ही सीमित नहीं रहा, बल्कि इससे आगे बढ़कर इन विभिन्न कारकों को दो-दो महीनों के समूहों में बाँटा गया, जिससे कारकों की एक सूची तैयार हुई और समय के साथ उनके परस्पर संबंध का अध्ययन किया गया। इस प्रकार वे एक अल्पकालिक पूर्वानुमान प्रदान करने में सक्षम हुए, जो उनके अनुसार एकल-चर विश्लेषण की तुलना में तीन गुना अधिक सटीक और बेहतर है।

इसके बाद उन्होंने यह देखा कि किन मौसमी जलवायु कारकों के कारण या तो फसल खराब हुई या अत्यधिक अच्छी हुई, और उन कारकों को पूरी तरह से छोड़ दिया जिनके कारण फसल औसत के करीब रही। दूसरे शब्दों में, न्यूनतम और अधिकतम को देखकर, वे मुख्य रूप से इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सके कि जलवायु कारकों का उत्पादन पर क्या प्रभाव पड़ता है, चाहे प्रत्येक उत्पादक कुछ भी कर रहा हो।

इसके संबंध में भी सहायक है बैक्ट्रोसेरा ओली (जैतून फल मक्खी)

शोधकर्ताओं का तर्क है कि यदि एल्गोरिदम को अधिक भौगोलिक डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, तो इसके द्वारा की जाने वाली भविष्यवाणियां अधिक “सामान्य” हो जाएंगी और इसलिए इसका उपयोग राज्य स्तर पर या उससे भी बड़े स्तर पर किया जा सकेगा।

इस विषय को विशेष वेबसाइट द्वारा प्रमुखता से उजागर किया गया था। ऑलिव ऑयल टाइम्स, इस शोध में भाग लेने वाली शोधकर्ता एरियाना डि पाओला ने कहा: “हम उन जलवायु संकेतकों को समझने का प्रयास कर रहे हैं जो जैतून की फसल के लिए प्रतिकूल परिस्थितियाँ उत्पन्न कर सकते हैं और उनसे उत्पन्न होने वाले नकारात्मक परिणामों का आकलन कर सकते हैं। ऐसे संकेतकों के उदाहरण हैं जैतून की मक्खी के विकास के लिए अनुकूल परिस्थितियाँ या सर्दियों में उच्च तापमान जो जैतून के चक्र को बदल सकते हैं और फूल आने और परागण पर प्रभाव डाल सकते हैं। प्रत्येक क्षण की मौसमी प्रकृति को समझने से हमें यह अनुमान लगाने में मदद मिलती है कि निकट भविष्य में क्या होने की संभावना है। ये अल्पकालिक परिदृश्य हैं जिन पर निवेश आधारित हो सकता है, निवारक उपाय किए जा सकते हैं और कृषि पद्धतियों में सुधार किया जा सकता है।”

स्रोत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता: अंतरराष्ट्रीय शोध टीम ने जैतून के तेल उत्पादन में नवाचार लाया – sofokleousin.gr

जैतून की खेती: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से पैदावार बढ़ाना और लागत कम करना

ऑलिव ऑयल टाइम्स के अनुसार, अंडालूसिया के शोधकर्ता एक नया उपकरण विकसित कर रहे हैं जो किसानों को लाभ उठाने में सक्षम बनाएगा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) यह जानने के लिए कि उनके जैतून कब कटाई के लिए तैयार हैं।

सिटोलिवा, एक गैर-लाभकारी अनुसंधान और प्रौद्योगिकी कंपनी का मानना है कि उसका एआई-आधारित पूर्वानुमान मॉडल पैदावार में सुधार कर उत्पादन लागत को कम कर सकता है। कंपनी के अधिकारियों का अनुमान है कि यह मॉडल दो वर्षों में व्यावसायिक उपयोग के लिए तैयार हो जाएगा।

स्पेन के उद्योग, व्यापार और पर्यटन मंत्रालय और इस परियोजना पर काम कर रहे सिटोलिवा के चार निजी क्षेत्र के भागीदारों के साथ मिलकर, संगठन का मानना है कि नई तकनीक किसानों को जैतून के तेल की अधिकतम मात्रा का अनुमान लगाने में सक्षम बनाएगी, बिना बार-बार बागानों का दौरा किए।

शोधकर्ताओं ने आगे कहा कि इससे सूचना विश्लेषण में लगने वाला समय और कटाई की लागत कम होने की उम्मीद है, साथ ही अधिक सटीक उत्पादन अनुमान लगाने में भी मदद मिलेगी।

“यह उपकरण फिलहाल अनुसंधान चरण में है। इसका विचार यह है कि यह उपग्रह छवियों और जमीनी सेंसरों द्वारा प्रदान किए गए डेटा के संयोजन से काम करेगा, और किसान इसे अपने मोबाइल डिवाइस से संचालित कर सकेगा,” सिटोलिवा में अनुसंधान, विकास और नवाचार की प्रमुख कारमेन कैपिस्कॉल ने आगे कहा: “संभावित उपयोगकर्ताओं का अभी तक निर्धारण नहीं किया गया है, लेकिन संभावना है कि यह व्यक्तिगत उत्पादकों के बजाय सहकारी समितियों के सदस्यों के लिए होगा।”

लागत और उपयोग में आसानी के बावजूद, कैप्सिकोल का मानना है कि यह उपकरण जैतून उत्पादकों को सबसे उपयुक्त समय पर कटाई करने में मदद करेगा। अंडालूसिया और पूरे भूमध्यसागरीय क्षेत्र में जलवायु परिस्थितियों और पैटर्न में बदलाव के कारण जैतून के विकास के कुछ प्रमुख समयों में परिवर्तन हो रहा है, इसलिए यह और भी महत्वपूर्ण माना जाता है।

हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि शोधकर्ताओं ने अभी तक आवश्यक सेंसर लगाने या किसानों के लिए पहनने योग्य उपकरण का उपयोग करने की लागत का निर्धारण नहीं किया है।

स्रोत: जैतून की खेती – कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के माध्यम से पैदावार बढ़ाना और लागत कम करना – Ypaithros.gr

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम विज्ञान में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है।

गूगल, हुआवेई और अन्य कंपनियां मौसम पूर्वानुमानों की सटीकता में सुधार लाने वाले एआई मॉडल लॉन्च कर रही हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम की एक नई पीढ़ी, जिनमें से कुछ साधारण लैपटॉप कंप्यूटर पर भी चल सकते हैं, आशाजनक संभावनाएं पैदा करती हैं। आज के मौसम विज्ञानियों के मॉडलों की तुलना में बेहतर मौसम पूर्वानुमान जिसके लिए सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता होती है। नवीनतम विकास से यह जानकारी मिली है। डीपमाइंड, गूगल समूह का हिस्सा बन चुकी एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी ने साइंस पत्रिका में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल प्रस्तुत किया है जो पहले से ही शीर्ष प्रदर्शन प्रदान करता है।

ग्राफकास्ट मॉडल अधिक सटीक परिणाम देता है। दस दिनों का मौसम पूर्वानुमान परंपरागत मॉडल की तुलना में यूरोपीय मध्यम-श्रेणी मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ईसीएमडब्ल्यूएफ), विश्व की अग्रणी मौसम विज्ञान सेवा मानी जाने वाली ईसीएमडब्ल्यूएफ (ECMWF) के अनुसार, अंतिम एल्गोरिदम दस दिनों का पूर्वानुमान प्रदान करने में एक मिनट से भी कम समय लेता है। नया मॉडल मिनटों में पूर्वानुमान देता है, जिसके लिए केवल एक साधारण पीसी की आवश्यकता होती है, जबकि ईसीएमडब्ल्यूएफ के सुपरकंप्यूटर प्रत्येक पूर्वानुमान के लिए घंटों का समय लेते हैं।

शिक्षा के क्षेत्र में, मौसम विज्ञानियों द्वारा आज उपयोग किए जाने वाले गणितीय मॉडल पृथ्वी को बड़े-बड़े वर्गों में विभाजित करते हैं और वर्तमान परिस्थितियों के उपलब्ध मापों को प्रारंभिक बिंदु मानते हुए, भविष्य में वायुमंडल के व्यवहार का अनुकरण करने के लिए द्रव भौतिकी के नियमों का उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण गणनात्मक रूप से बहुत जटिल है, और कुछ ही मौसम विज्ञान सेवाएं अपने रिपोर्टों को दिन में चार बार से अधिक अपडेट कर सकती हैं। इसके विपरीत, एआई मॉडल भौतिकी के समीकरणों को हल नहीं करते हैं। उन्हें उदाहरणों - पिछले वर्षों के मौसम संबंधी प्रेक्षणों - के माध्यम से सिखाया जाता है ताकि वे वायुमंडल के व्यवहार में पैटर्न को पहचानना सीख सकें और यह अनुमान लगा सकें कि दबाव, तापमान और हवा की गति जैसे पैरामीटर कैसे परस्पर क्रिया करते हैं।

ग्राफकास्ट को प्रशिक्षित करने के लिए, डीपमाइंड के शोधकर्ताओं ने 40 वर्षों के ईसीएमडब्ल्यूएफ डेटा का उपयोग किया। इस प्रक्रिया को पूरा करने में दर्जनों कंप्यूटर और चार सप्ताह लगे, लेकिन अंतिम प्रशिक्षित एल्गोरिदम दस दिनों के पूर्वानुमान तैयार करने में एक मिनट से भी कम समय लेता है, जो 90% मानकों में ईसीएमडब्ल्यूएफ के पारंपरिक पूर्वानुमानों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

डीपमाइंड का एल्गोरिदम ही एकमात्र ऐसा एल्गोरिदम नहीं है जो शानदार प्रदर्शन कर रहा है। इस साल की शुरुआत में, मोबाइल फोन के लिए मशहूर चीनी कंपनी हुआवेई ने जर्नल नेचर में अपना ऐसा ही मॉडल पेश किया, वहीं गूगल ने अपना प्रायोगिक 24 घंटे का मौसम पूर्वानुमान उपकरण मेटनेट-3 लॉन्च किया है, जो सटीकता के मामले में अधिकांश मौसम सेवा रिपोर्टों से बेहतर है। ईसीएमडब्ल्यूएफ खुद सितंबर से एआई प्रायोगिक डेटा उपलब्ध करा रहा है। यह प्रगति प्रभावशाली है, हालांकि कुछ मौसम विज्ञानी और भौतिक विज्ञानी अभी भी संशय में हैं, क्योंकि यह नई तकनीक एक “ब्लैक बॉक्स” की तरह काम करती है जो परिणाम तो देती है लेकिन यह नहीं बताती कि वे कैसे प्राप्त हुए। संभावना है कि एआई का उपयोग वायुमंडल के गणितीय मॉडलों के साथ-साथ और उनके अतिरिक्त भी किया जाएगा।

हालांकि, यह निश्चित है कि मौसम विज्ञान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रवेश स्थायी रूप से हो चुका है।

वैंगेलिस प्रैटिककिस द्वारा 

स्रोत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम विज्ञान में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है। – www.in.gr

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