Sztuczna inteligencja oraz uprawa i produkcja oliwy z oliwek
Sztuczna inteligencja oraz uprawa i produkcja oliwy z oliwek
Sztuczna inteligencja: międzynarodowy zespół badawczy wniósł innowację w produkcji oliwy z oliwek
Krótkoterminowe scenariusze, na których można oprzeć inwestycje, podjąć środki zapobiegawcze i podjąć działania w zakresie praktyk agronomicznych, będą dostępne dla producentów oliwy z oliwek za pomocą Sztuczna inteligencja (AI), dzięki międzynarodowemu zespołowi badawczemu.
Wspólny zespół badawczy Włoskiej Krajowej Rady ds. Badań Naukowych (CNR), the Agencja Nowych Technologii, Energii i Zrównoważonego Rozwoju (ENEA) i Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley, udało się opracować algorytm, który jest faktycznie dostępny dla każdego zainteresowanego, kto może przewidzieć wielkość zbiorów w gaju oliwnym na podstawie danych klimatycznych na danym obszarze.
Algorytm nauczył się sporządzać te przewidywania na podstawie danych z Włoch z ostatnich 15 lat i zasadniczo odkrył, w jaki sposób różne zjawiska klimatyczne wpływają na uprawy. Algorytm analizuje wzorce pogodowe w okresie cyklu uprawy oliwek, dzięki czemu badacze byli w stanie zidentyfikować potencjalne zagrożenia klimatyczne i ich wpływ na produkcję.
W sumie przeanalizowano dane dotyczące zbiorów z 66 włoskich prowincji w latach 2006–2020 i na podstawie tej analizy wskazano czynniki, które spowodowały najgorsze zbiory. Jednak badanie nie poprzestało na identyfikacji czynników ryzyka, ale poszło o krok dalej i następnie pogrupowało te różne zmienne według dwóch miesięcy, tworząc listę zmiennych i sprawdzając, jak oddziałują one na siebie w czasie. Udało im się zatem przedstawić prognozę krótkoterminową, która ich zdaniem jest trzy razy dokładniejsza i lepsza, niż gdyby przeprowadzono analizę pojedynczej zmiennej.
Następnie sprawdzili, które sezonowe zmienne klimatyczne powodują słabe lub nadmiernie dobre zbiory, całkowicie pominąwszy te, które zapewniają zbiory zbliżone do średnich. Innymi słowy, spojrzenie na minimum i maksimum umożliwiło im skupienie się zasadniczo na wpływie zmiennych klimatycznych na produkcję, niezależnie od tego, co robi każdy producent.
Pomocne również w odniesieniu do Bactrocera Oleae (muszka owocowa oliwkowa)
Naukowcy argumentują, że jeśli algorytm będzie nadal szkolony z wykorzystaniem większej liczby danych geograficznych, tym bardziej „ogólne” staną się przewidywania, które formułuje, i dzięki temu będzie można go stosować w skali stanowej lub nawet większej.
Temat został poruszony na specjalistycznym portalu Czasy oliwy z oliwek, gdzie badaczka biorąca udział w badaniach Ariana Di Paola stwierdziła, że: „Pracujemy nad zrozumieniem wskaźników klimatycznych, które mogą powodować złe warunki i związaną z tym możliwość negatywnych konsekwencji dla produkcji Oliwa. Przykładami takich wskaźników są warunki sprzyjające rozwojowi muszki oliwnej lub wysokie temperatury w zimie, które mogą zmienić cykl oliwek i mieć wpływ na kwitnienie i zapylanie. Zrozumienie sezonowości każdego momentu pozwala nam przewidzieć, czego powinniśmy się spodziewać w najbliższej przyszłości. Są to scenariusze krótkoterminowe, na których można oprzeć inwestycje, podjąć środki zapobiegawcze i podjąć działania w zakresie praktyk agronomicznych”.
ŹRÓDŁO: Sztuczna inteligencja: międzynarodowy zespół badawczy wniósł innowację w produkcji oliwy z oliwek – sofokleousin.gr
Uprawa oliwek: zwiększanie plonów i redukcja kosztów dzięki sztucznej inteligencji
Według Olive Oil Times naukowcy z Andaluzji opracowują nowe narzędzie, które umożliwi rolnikom wykorzystanie efektu dźwigni Sztuczna inteligencja (AI) wiedzieć, kiedy oliwki są gotowe do zbioru.
Citoliwa, firma badawczo-technologiczna non-profit, podtrzymuje przekonanie, że jej model predykcyjny oparty na sztucznej inteligencji może poprawić plony i obniżyć koszty produkcji. Jej dyrektorzy szacują, że taki model będzie gotowy do komercyjnego użytku za dwa lata.
We współpracy z hiszpańskim Ministerstwem Przemysłu, Handlu i Turystyki oraz czterema partnerami z sektora prywatnego Citolivy pracującymi nad projektem organizacja wierzy, że nowa technologia umożliwi rolnikom przewidywanie momentu maksymalnej zawartości oliwy z oliwek bez konieczności powtarzania wizyt w gajach.
Naukowcy dodali, że oczekuje się, że skróci to czas poświęcany na analizy informacji i koszty zbiorów, umożliwiając jednocześnie dokładniejsze oszacowanie produkcji.
„Narzędzie jest obecnie w fazie badań. Pomysł jest taki, że działa w oparciu o kombinację danych dostarczanych przez zdjęcia satelitarne i czujniki naziemne, a rolnik może sterować nim za pomocą swojego urządzenia mobilnego” – powiedziała Carmen Capiscol, dyrektor ds. badań, rozwoju i innowacji w Citoiva, aby dodać do ciąg dalszy: „Potencjalni użytkownicy nie zostali jeszcze określeni, ale prawdopodobne jest, że podejście będzie skierowane raczej do członków spółdzielni, a nie indywidualnych producentów”.
Capsicol wierzy, że niezależnie od kosztów i łatwości użycia narzędzie pomoże plantatorom oliwek zbierać plony w najbardziej odpowiednim momencie. Uznaje się to za jeszcze ważniejsze ze względu na zmianę warunków i wzorców klimatycznych w Andaluzji i całym basenie Morza Śródziemnego, co w szerszym zakresie powoduje zmianę niektórych kluczowych momentów rozwoju oliwek.
Warto jednak zaznaczyć, że badacze nie ustalili jeszcze kosztów instalacji niezbędnych czujników czy korzystania z urządzenia ubieralnego dla rolników.
ŹRÓDŁO: Uprawa oliwek – zwiększanie plonów i redukcja kosztów dzięki sztucznej inteligencji (AI) – Ypaithros.gr
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje meteorologię
Google, Huawei i inne firmy uruchamiają modele AI, które poprawiają dokładność przewidywań w prognozach pogody
Obiecuje nowa generacja algorytmów sztucznej inteligencji (AI), z których część działa nawet na prostym laptopie lepsze prognozy pogody niż dzisiejsze modele meteorologów które wymagają superkomputerów. Najnowsze osiągnięcie pochodzi z Głęboki Umysł, firma zajmująca się sztuczną inteligencją, obecnie należąca do grupy Google, która przedstawiła w magazynie Science model sztucznej inteligencji, który już oferuje najwyższą wydajność.
Model GraphCast zapewnia większą dokładność dziesięciodniowe prognozy pogody niż konwencjonalny model Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF), uważana za wiodącą na świecie służbę meteorologiczną. Ostateczny algorytm zajmuje mniej niż minutę, aby zapewnić prognozy dziesięciodniowe Nowy model generuje prognozy w ciągu kilku minut i wymaga jedynie prostego komputera PC, w przeciwieństwie do superkomputerów ECMWF, w których przygotowanie każdej prognozy zajmuje wiele godzin.
Edukacja Modele matematyczne, których używają dziś meteorolodzy, dzielą Ziemię na duże kwadraty i wykorzystują prawa fizyki płynów do symulacji zachowania atmosfery w przyszłości, opierając się na dostępnych pomiarach bieżących warunków jako punktu wyjścia. Takie podejście wymaga obliczeń i niewiele służb meteorologicznych może sobie pozwolić na aktualizację swoich raportów częściej niż cztery razy dziennie. Z kolei modele AI nie rozwiązują równań fizycznych. Uczą się na przykładach – obserwacjach meteorologicznych z poprzednich lat – aby nauczyć się rozpoznawać wzorce w zachowaniu atmosfery i przewidywać wzajemne oddziaływanie parametrów takich jak ciśnienie, temperatura i prędkość wiatru.
Do szkolenia GraphCast badacze DeepMind wykorzystali dane ECMWF z okresu 40 lat. Ukończenie procesu zajęło dziesiątki komputerów i cztery tygodnie, ale wytrenowanie ostatecznego, wyuczonego algorytmu zajmuje mniej niż minutę, aby wygenerować dziesięciodniowe prognozy, które przewyższają konwencjonalne prognozy ECMWF w 90% testów porównawczych.
Algorytm DeepMind nie jest jedynym, który osiąga spektakularną wydajność. Na początku tego roku chińska firma Huawei, najbardziej znana ze swoich telefonów komórkowych, zaprezentowała swój własny podobny model w czasopiśmie Nature, a Google uruchomiło eksperymentalne narzędzie do prognozowania 24-godzinnego MetNet-3, które pod względem dokładności przewyższa większość raportów serwisów pogodowych. . Samo ECMWF udostępnia od września dane eksperymentalne dotyczące sztucznej inteligencji. Postęp jest imponujący, choć niektórzy meteorolodzy i fizycy pozostają sceptyczni, po części dlatego, że nowa technologia działa jak „czarna skrzynka”, która generuje wyniki, ale nie wyjaśnia, w jaki sposób do nich doszło. Jest prawdopodobne, że sztuczna inteligencja będzie wykorzystywana równolegle z modelami matematycznymi atmosfery.
Pewne jest jednak, że sztuczna inteligencja na stałe zadomowiła się w meteorologii.
autorstwa Vangelisa Pratikakisa
ŹRÓDŁO: Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje meteorologię – www.in.gr
Powiązane artykuły:
Powiązane posty
Oliwa z oliwek: Międzynarodowa produkcja i konsumpcja oliwy z oliwek – Produkcja i konsumpcja oliwy z oliwek w Grecji
Statystyki i informacje dotyczące oliwy z oliwek: Międzynarodowa produkcja i konsumpcja oliwy z oliwek i #8
Ogromny spadek światowej produkcji oliwy z oliwek (2023) – ale duży wzrost produkcji w Grecji
Światowa produkcja oliwy z oliwek jest w tym roku najniższa od sześciu lat, ale duży wzrost produkcji – na poziomie 3