{"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\/id\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/","title":{"rendered":"Kecerdasan Buatan dan Budidaya serta Produksi Minyak Zaitun"},"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

Kecerdasan Buatan dan Budidaya serta Produksi Minyak Zaitun<\/h1>\n

Kecerdasan buatan: tim peneliti internasional menghadirkan inovasi dalam produksi minyak zaitun<\/h2>\n

Skenario jangka pendek yang dapat dijadikan dasar investasi, pengambilan langkah pencegahan, dan tindakan terkait praktik agronomi akan tersedia bagi produsen minyak zaitun dengan bantuan dari... Kecerdasan Buatan (AI)<\/a>, berkat tim peneliti internasional.<\/p>\n

Tim peneliti gabungan dari Dewan Riset Nasional Italia (CNR), Badan Teknologi Baru, Energi dan Pembangunan Berkelanjutan (ENEA)<\/a> dan Universitas California, Berkeley<\/a>, berhasil mengembangkan algoritma yang sebenarnya tersedia bagi siapa pun yang tertarik, yang dapat memprediksi ukuran panen kebun zaitun berdasarkan data iklim di daerah tertentu.<\/p>\n

Algoritma tersebut belajar membuat prediksi berdasarkan data 15 tahun terakhir dari Italia dan pada dasarnya menemukan cara bagaimana berbagai fenomena iklim memengaruhi tanaman. Algoritma tersebut menganalisis pola cuaca selama periode siklus pertumbuhan zaitun dan dengan demikian para peneliti mampu mengidentifikasi potensi risiko iklim dan bagaimana risiko tersebut memengaruhi produksi.<\/p>\n

Secara total, data panen dari 66 provinsi Italia selama periode 2006-2020 dianalisis, dan dari analisis ini terungkap faktor-faktor yang menyebabkan panen terburuk. Namun, penelitian ini tidak berhenti pada identifikasi faktor risiko, melainkan melangkah lebih jauh dengan mengelompokkan berbagai variabel ini berdasarkan dua bulan, membuat daftar variabel, dan memeriksa bagaimana variabel-variabel tersebut berinteraksi dari waktu ke waktu. Dengan demikian, mereka berhasil memberikan perkiraan jangka pendek, yang menurut mereka tiga kali lebih akurat dan lebih baik daripada jika mereka melakukan analisis variabel tunggal.<\/p>\n

Mereka kemudian meneliti variabel iklim musiman mana yang menghasilkan panen yang buruk atau terlalu baik, dan sepenuhnya mengabaikan variabel yang menghasilkan panen mendekati rata-rata. Dengan kata lain, dengan melihat nilai minimum dan maksimum, mereka dapat fokus pada pengaruh variabel iklim terhadap produksi, terlepas dari apa yang dilakukan oleh setiap produsen.<\/p>\n

Juga bermanfaat terkait Bactrocera Oleae (lalat buah zaitun)<\/a><\/p>\n

Para peneliti berpendapat bahwa jika algoritma tersebut terus dilatih dengan lebih banyak data geografis, maka prediksi yang dibuatnya akan menjadi lebih \u201cumum\u201d dan oleh karena itu dapat digunakan pada skala negara bagian atau bahkan lebih besar.<\/p>\n

Topik tersebut disoroti oleh situs web khusus tersebut. Olive Oil Times<\/strong><\/a>, Di mana peneliti yang berpartisipasi dalam penelitian tersebut, Ariana Di Paola, menyatakan bahwa: \u201cKami berupaya memahami indikator iklim yang dapat memicu kondisi buruk dan kemungkinan konsekuensi negatif yang terkait bagi produksi zaitun. Contoh indikator tersebut adalah kondisi yang mendukung perkembangan lalat zaitun atau suhu musim dingin yang tinggi yang dapat mengubah siklus zaitun dan berdampak pada pembungaan dan penyerbukan. Memahami musim pada setiap momen memungkinkan kita untuk memprediksi apa yang harus kita harapkan dalam waktu dekat. Ini adalah skenario jangka pendek yang menjadi dasar investasi, pengambilan tindakan pencegahan, dan tindakan dengan praktik agronomi.\u201d<\/p>\n

SUMBER:\u00a0Kecerdasan buatan: tim peneliti internasional menghadirkan inovasi dalam produksi minyak zaitun<\/a> \u2013 sofokleousin.gr<\/p>\n

\"Kecerdasan<\/p>\n

Budidaya zaitun: Meningkatkan hasil panen dan mengurangi biaya melalui kecerdasan buatan.<\/h2>\n

Menurut Olive Oil Times, para peneliti di Andalusia sedang mengembangkan alat baru yang memungkinkan petani untuk memanfaatkan Kecerdasan Buatan (AI)<\/a> untuk mengetahui kapan buah zaitun mereka siap dipanen.<\/p>\n

Citoliva<\/a>, sebuah perusahaan riset dan teknologi nirlaba, meyakini bahwa model prediktif berbasis AI-nya dapat meningkatkan hasil panen dan mengurangi biaya produksi. Para eksekutifnya memperkirakan bahwa model tersebut akan siap untuk penggunaan komersial dalam dua tahun.<\/p>\n

Bersama dengan Kementerian Perindustrian, Perdagangan, dan Pariwisata Spanyol serta empat mitra sektor swasta Citoliva yang mengerjakan proyek ini, organisasi tersebut meyakini bahwa teknologi baru ini akan memungkinkan petani untuk memprediksi momen kandungan minyak zaitun maksimum tanpa harus berulang kali mengunjungi kebun.<\/p>\n

Para peneliti menambahkan bahwa hal ini diharapkan dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk analisis informasi dan biaya panen, sekaligus memungkinkan perkiraan produksi yang lebih akurat.<\/p>\n

\u201cAlat ini saat ini masih dalam tahap penelitian. Idenya adalah alat ini bekerja dengan kombinasi data yang disediakan oleh citra satelit dan sensor darat, dan petani dapat mengoperasikannya dari perangkat seluler mereka,\u201d kata Carmen Capiscol, kepala penelitian, pengembangan, dan inovasi di Citoliva, menambahkan: \u201cPengguna potensial belum ditentukan, tetapi kemungkinan besar pendekatannya akan ditujukan kepada anggota koperasi daripada produsen individu.\u201d<\/p>\n

Terlepas dari biaya dan kemudahan penggunaan, Capsicol yakin alat ini akan membantu para petani zaitun untuk dapat memanen pada waktu yang paling tepat. Hal ini dianggap semakin penting mengingat perubahan kondisi dan pola iklim di Andalusia dan di seluruh cekungan Mediterania secara lebih luas yang menggeser beberapa momen penting dalam perkembangan zaitun.<\/p>\n

Namun perlu dicatat bahwa para peneliti belum menentukan biaya pemasangan sensor yang diperlukan atau penggunaan perangkat yang dapat dikenakan untuk para petani.<\/p>\n

SUMBER:\u00a0Budidaya zaitun \u2013 Meningkatkan hasil panen dan mengurangi biaya melalui Kecerdasan Buatan (AI)<\/a> \u2013 Ypaithros.gr<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Kecerdasan buatan merevolusi meteorologi.<\/h2>\n

Google, Huawei, dan perusahaan lain meluncurkan model AI yang meningkatkan akurasi prediksi dalam prakiraan cuaca.<\/h3>\n

Generasi baru algoritma kecerdasan buatan (AI), beberapa di antaranya bahkan dapat dijalankan pada komputer laptop sederhana, menjanjikan prakiraan cuaca yang lebih baik daripada model ahli meteorologi saat ini<\/strong> yang membutuhkan superkomputer. Perkembangan terbaru datang dari DeepMind<\/a>, sebuah perusahaan kecerdasan buatan yang kini menjadi bagian dari grup Google, yang mempresentasikan model kecerdasan buatan di majalah Science yang sudah menawarkan kinerja terbaik.<\/p>\n

Model GraphCast menghasilkan hasil yang lebih akurat. prakiraan cuaca sepuluh hari ke depan<\/strong> dibandingkan model konvensional Pusat Prakiraan Cuaca Jangka Menengah Eropa (ECMWF)<\/a>, dianggap sebagai layanan meteorologi terkemuka di dunia. Algoritma terakhir membutuhkan waktu kurang dari satu menit untuk memberikan prakiraan sepuluh hari. Dan model baru ini memberikan prakiraan dalam hitungan menit, hanya membutuhkan PC sederhana, tidak seperti superkomputer ECMWF yang membutuhkan waktu berjam-jam untuk setiap prakiraan.<\/p>\n

Pendidikan Model matematika yang digunakan ahli meteorologi saat ini membagi Bumi menjadi kotak-kotak besar dan menggunakan hukum fisika fluida untuk mensimulasikan perilaku atmosfer di masa depan, menggunakan pengukuran kondisi saat ini yang tersedia sebagai titik awal. Pendekatan ini membutuhkan banyak komputasi, dan hanya sedikit layanan meteorologi yang mampu memperbarui laporan mereka lebih dari empat kali sehari. Model AI, sebaliknya, tidak menyelesaikan persamaan fisika. Mereka diajarkan melalui contoh \u2013 pengamatan meteorologi dari tahun-tahun sebelumnya \u2013 untuk belajar mengenali pola dalam perilaku atmosfer dan memprediksi bagaimana parameter seperti tekanan, suhu, dan kecepatan angin berinteraksi.<\/p>\n

Untuk melatih GraphCast, para peneliti DeepMind menggunakan data ECMWF yang mencakup 40 tahun. Proses ini membutuhkan puluhan komputer dan empat minggu untuk diselesaikan, tetapi algoritma akhir yang telah dilatih membutuhkan waktu kurang dari satu menit untuk menghasilkan prakiraan sepuluh hari, yang mengungguli prakiraan konvensional ECMWF dalam 90% tolok ukur.<\/p>\n

Algoritma DeepMind bukanlah satu-satunya yang mencapai kinerja spektakuler. Awal tahun ini, perusahaan Tiongkok Huawei, yang terkenal dengan ponselnya, mempresentasikan model serupa miliknya sendiri di jurnal Nature, sementara Google telah meluncurkan alat peramalan 24 jam eksperimentalnya, MetNet-3, yang mengungguli sebagian besar laporan layanan cuaca dalam hal akurasi. ECMWF sendiri telah menawarkan data eksperimental AI sejak September. Kemajuannya mengesankan, meskipun beberapa ahli meteorologi dan fisikawan tetap skeptis, sebagian karena teknologi baru ini bertindak sebagai \u201ckotak hitam\u201d yang menghasilkan hasil tetapi tidak menjelaskan bagaimana hasil tersebut diperoleh. Kemungkinan besar AI akan digunakan bersamaan dan sebagai tambahan pada model matematika atmosfer.<\/p>\n

Namun yang pasti, kecerdasan buatan telah menjadi bagian tak terpisahkan dari bidang meteorologi.<\/p>\n

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

SUMBER: Kecerdasan buatan merevolusi meteorologi.<\/a> \u2013 www.in.gr<\/p>\n

Artikel Terkait:<\/h2>\n

Harga Minyak Zaitun di Tahun 2023 \u2013 Mengapa Harga Minyak Zaitun Naik?<\/a><\/h3>\n

Minyak Zaitun: Produksi & Konsumsi Minyak Zaitun Internasional \u2013 Produksi & Konsumsi Minyak Zaitun di Yunani<\/a><\/h3>\n

Penurunan besar dalam produksi minyak zaitun global (2023) \u2013 tetapi peningkatan produksi yang besar di Yunani<\/a><\/h3>\n

Penerapan kecerdasan buatan di bidang pertanian untuk optimalisasi irigasi dan penggunaan pestisida serta herbisida.<\/a><\/h3>\n

\"Kebun Grosir Minyak Zaitun \u2013 Pemasok & Distributor Grosir Minyak Zaitun<\/p>\n

MINYAK ZAITUN KRETA CRITIDA BIO \u2013 Produsen Produk Kuliner Kreta Premium: Produk Makanan Kami DIEKSPOR KE SELURUH DUNIA ke 40+ negara, sejak 1998 \u2013 Bergabunglah dengan Kami! <\/a><\/h2>\n

Kami adalah perusahaan keluarga yang telah berdiri selama berabad-abad (berdiri sejak 1912) dalam produksi Minyak Zaitun Extra Virgin (EVOO) di pulau Kreta, Yunani. Minyak zaitun extra virgin Kreta premium dan produk makanan kuliner kami diekspor ke lebih dari 40 negara di seluruh dunia melalui jaringan mitra yang dipilih dengan cermat. HUBUNGI KAMI, JADI MITRA BISNIS KAMI YANG BERHARGA! untuk Minyak Zaitun Extra Virgin (EVOO) \u2013 Minyak Zaitun Extra Virgin Organik (Bio) (EVOO Organik) \u2013 Zaitun Meja Yunani \u2013 Cuka Balsamik \u2013 Makanan Delik, semuanya dari Kreta, Yunani.<\/p>\n

Bergabunglah dengan kami, jadilah pemasok\/grosir minyak zaitun! <\/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\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1035"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1036"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1035"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}