Inteligența artificială și cultivarea și producția de ulei de măsline
Inteligența artificială și cultivarea și producția de ulei de măsline
Inteligența artificială: echipa internațională de cercetare a adus Inovație în producția de ulei de măsline
Scenariile pe termen scurt pe care să se bazeze investițiile, să ia măsuri preventive și să acționeze cu practici agronomice vor fi disponibile producătorilor de ulei de măsline cu ajutorul Inteligență artificială (AI), datorită unei echipe internaționale de cercetare.
Echipa comună de cercetare de la Consiliul Național de Cercetare din Italia (CNR), the Agenția pentru Noi Tehnologii, Energie și Dezvoltare Durabilă (ENEA) si Universitatea din California, Berkeley, a reușit să dezvolte un algoritm care este efectiv disponibil pentru oricine este interesat, care poate prezice mărimea recoltei unei livezi de măslini pe baza datelor climatice din zona specifică.
Algoritmul a învățat să facă aceste predicții pe baza datelor din ultimii 15 ani din Italia și, în esență, a găsit modul în care diferitele fenomene climatice afectează culturile. Algoritmul analizează modelele meteorologice în timpul perioadei ciclului de creștere a măslinelor și, astfel, cercetătorii au putut identifica potențiale riscuri climatice și modul în care acestea afectează producția.
În total, au fost analizate datele recoltelor din 66 de provincii italiene în perioada 2006-2020 și din această analiză au fost dezvăluiți factorii care au determinat cele mai proaste recolte. Dar cercetarea nu s-a oprit la identificarea factorilor de risc, ci a mers un pas mai departe și apoi a grupat aceste variabile diferite pe două luni, făcând o listă de variabile și examinând modul în care acestea au interacționat în timp. Așa că au reușit să ofere o prognoză pe termen scurt, despre care spun că este de trei ori mai precisă și mai bună decât dacă ar fi făcut o analiză cu o singură variabilă.
Apoi au analizat care variabile climatice sezoniere au produs fie recolte slabe, fie excesiv de bune și le-au exclus complet pe cele care au produs recolte apropiate de medie. Acest lucru, cu alte cuvinte, privind minimul și maximul, le-a permis să se concentreze în esență asupra efectelor pe care variabilele climatice le au asupra producției, indiferent de ceea ce face fiecare producător.
De asemenea, de ajutor în ceea ce privește Bactrocera Oleae (musca măslinelor)
Cercetătorii susțin că, dacă algoritmul continuă să fie antrenat cu mai multe date geografice, cu atât predicțiile pe care le face vor deveni mai „generale” și, prin urmare, va putea fi utilizat la scară de stat sau chiar mai mare.
Subiectul a fost evidențiat de site-ul de specialitate Timpurile uleiului de măsline, unde cercetătorul care a participat la cercetare, Ariana Di Paola, a declarat că: „Lucrăm pentru a înțelege indicatorii climatici care pot declanșa condiții proaste și posibilitatea asociată de consecințe negative asupra producției. măsline. Exemple de astfel de indicatori sunt condițiile care favorizează dezvoltarea muștei măslinelor sau temperaturile ridicate de iarnă care pot altera ciclul măslinelor și pot avea impact asupra înfloririi și polenizării. Înțelegerea caracterului sezonier al fiecărui moment ne permite să anticipăm la ce ar trebui să ne așteptăm în viitorul apropiat. Acestea sunt scenarii pe termen scurt pe care să se bazeze investițiile, să se ia măsuri preventive și să se acționeze cu practici agronomice.”
SURSĂ: Inteligența artificială: echipa internațională de cercetare a adus Inovație în producția de ulei de măsline – sofokleousin.gr
Cultivarea măslinelor: creșterea randamentelor și reducerea costurilor prin inteligență artificială
Potrivit Olive Oil Times, cercetătorii din Andaluzia dezvoltă un nou instrument care va permite fermierilor să folosească Inteligență artificială (AI) să știe când măslinele lor sunt gata de recoltat.
Citoliva, o companie non-profit de cercetare și tehnologie, își menține convingerea că modelul său predictiv bazat pe AI ar putea îmbunătăți randamentele și ar putea reduce costurile de producție. Directorii săi estimează că un astfel de model va fi gata pentru utilizare comercială în doi ani.
Împreună cu Ministerul Spaniei al Industriei, Comerțului și Turismului și cei patru parteneri din sectorul privat ai Citoliva care lucrează la proiect, organizația consideră că noua tehnologie le va permite fermierilor să prezică momentul de conținut maxim de ulei de măsline fără călătorii repetate în plantații.
Cercetătorii au adăugat că este de așteptat să reducă timpul petrecut cu analizele informațiilor și costul recoltării, permițând în același timp estimări de producție mai precise.
„Instrumentul este în prezent în faza de cercetare. Ideea este că funcționează cu o combinație de date furnizate de imagini din satelit și senzori de la sol, iar fermierul ar putea să-l opereze de pe dispozitivul său mobil”, a spus Carmen Capiscol, șeful departamentului de cercetare, dezvoltare și inovare la Citoliva, pentru a adăuga la a continuat: „Utilizatorii potențiali nu au fost încă determinați, dar este probabil ca abordarea să fie mai degrabă către membrii cooperativelor decât către producătorii individuali.”
Indiferent de cost și ușurință de utilizare, Capsicol consideră că instrumentul va ajuta cultivatorii de măsline să poată recolta la momentul cel mai potrivit. Acest lucru este considerat și mai important datorită schimbării condițiilor și modelelor climatice din Andaluzia și în întregul bazinului mediteranean, schimbând mai mult unele dintre momentele cheie ale dezvoltării măslinelor.
Este de remarcat, însă, că cercetătorii nu au determinat încă costul instalării senzorilor necesari sau al utilizării dispozitivului purtabil pentru fermieri.
SURSĂ: Cultivarea măslinelor – Creșterea recoltelor și reducerea costurilor prin inteligență artificială (AI) – Ypaithros.gr
Inteligența artificială revoluționează meteorologia
Google, Huawei și alte companii lansează modele AI care îmbunătățesc acuratețea predicțiilor în prognozele meteo
O nouă generație de algoritmi de inteligență artificială (AI), dintre care unii rulează chiar și pe un simplu laptop, promit prognoze meteo mai bune decât modelele meteorologilor de astăzi care necesită supercalculatoare. Cea mai recentă dezvoltare vine de la DeepMind, o companie de inteligență artificială care acum face parte din grupul Google, care a prezentat în revista Science un model de inteligență artificială care oferă deja performanțe de top.
Modelul GraphCast produce mai precise prognoze meteo pe zece zile decât modelul convențional al Centrul european pentru prognoze meteo pe termen mediu (ECMWF), considerat cel mai important serviciu meteorologic din lume. Algoritmul final durează mai puțin de un minut pentru a furniza prognoze pe zece zile Iar noul model oferă prognoze în câteva minute, nefiind nimic mai mult decât un simplu PC, spre deosebire de supercalculatoarele ECMWF, care durează ore pentru fiecare prognoză.
Educaţie Modelele matematice pe care meteorologii le folosesc astăzi împart Pământul în pătrate mari și folosesc legile fizicii fluidelor pentru a simula comportamentul atmosferei în viitor, folosind măsurătorile disponibile ale condițiilor actuale ca punct de plecare. Această abordare necesită calcule și puține servicii meteorologice își pot permite să își actualizeze rapoartele de mai mult de patru ori pe zi. Modelele AI, prin contrast, nu rezolvă ecuațiile fizicii. Aceștia sunt predați prin exemple – observații meteorologice din anii precedenți – pentru a învăța să recunoască modelele de comportament al atmosferei și să prezică modul în care parametri precum presiunea, temperatura și viteza vântului interacționează.
Pentru a instrui GraphCast, cercetătorii DeepMind au folosit date ECMWF pe o perioadă de 40 de ani. A fost nevoie de zeci de computere și patru săptămâni pentru a finaliza procesul, dar algoritmul final, antrenat, durează mai puțin de un minut pentru a produce prognoze pe zece zile, care depășesc prognozele convenționale ale ECMWF în 90% de benchmark-uri.
Algoritmul DeepMind nu este singurul care realizează performanțe spectaculoase. La începutul acestui an, compania chineză Huawei, cunoscută mai ales pentru telefoanele sale mobile, și-a prezentat propriul model similar în revista Nature, în timp ce Google a lansat instrumentul său experimental de prognoză de 24 de ore MetNet-3, care depășește cele mai multe rapoarte ale serviciilor meteorologice în ceea ce privește acuratețea. . ECMWF însuși oferă date experimentale AI din septembrie. Progresul este impresionant, deși unii meteorologi și fizicieni rămân sceptici, în parte pentru că noua tehnologie acționează ca o „cutie neagră” care produce rezultate, dar nu explică cum s-a ajuns la acestea. Este posibil ca IA să fie folosită alături de și pe lângă modelele matematice ale atmosferei.
Cert este însă că Inteligența Artificială a ajuns să rămână în meteorologie.
de Vangelis Pratikakis
SURSĂ: Inteligența artificială revoluționează meteorologia – www.in.gr
Articole similare:
Postări asemănatoare
Scădere uriașă a producției globale de ulei de măsline (2023) – dar o creștere mare a producției în Grecia
Producția globală de ulei de măsline este la cel mai mic nivel din ultimii șase ani în acest an, dar o creștere mare a producției - la 3
Ulei de măsline: producția și consumul internațional de ulei de măsline - producția și consumul de ulei de măsline în Grecia
Statistici și informații privind uleiul de măsline: producția și consumul internațional de ulei de măsline