Umetna inteligenca in gojenje ter proizvodnja oljčnega olja

Umetna inteligenca: mednarodna raziskovalna ekipa je prinesla inovacije v pridelavo oljčnega olja

Pridelovalcem oljčnega olja bodo s pomočjo na voljo kratkoročni scenariji, na katerih lahko temeljijo naložbe, sprejmejo preventivne ukrepe in ukrepajo z agronomskimi praksami. Umetna inteligenca (UI), zahvaljujoč mednarodni raziskovalni skupini.

Skupna raziskovalna ekipa italijanskega nacionalnega raziskovalnega sveta (CNR), Agencija za nove tehnologije, energijo in trajnostni razvoj (ENEA) in Univerza v Kaliforniji, Berkeley, uspelo razviti algoritem, ki je dejansko na voljo vsem zainteresiranim, ki lahko na podlagi podnebnih podatkov na določenem območju napovejo velikost pridelka oljčnega nasada.

Algoritem se je naučil te napovedi na podlagi podatkov iz Italije za zadnjih 15 let in v bistvu ugotovil, kako različni podnebni pojavi vplivajo na pridelke. Algoritem analizira vremenske vzorce v obdobju cikla gojenja oljk, zato so raziskovalci lahko prepoznali potencialna podnebna tveganja in kako ta vplivajo na pridelavo.

Skupno so analizirali podatke o žetvi iz 66 italijanskih provinc v obdobju 2006–2020 in na podlagi te analize razkrili dejavnike, ki so povzročili najslabše letine. Raziskava pa se ni ustavila le pri prepoznavanju dejavnikov tveganja, temveč je šla še korak dlje in te različne spremenljivke združila po dveh mesecih, sestavila seznam spremenljivk in preučila, kako so sčasoma vplivale nanje. Tako jim je uspelo zagotoviti kratkoročno napoved, za katero pravijo, da je trikrat natančnejša in boljša, kot če bi izvedli analizo z eno samo spremenljivko.

Nato so preučili, katere sezonske podnebne spremenljivke so povzročile slabe ali pretirano dobre letine, in popolnoma izpustili tiste, ki so povzročile skoraj povprečne letine. Z drugimi besedami, preučevanje minimuma in maksimuma jim je omogočilo, da so se v bistvu osredotočili na učinke podnebnih spremenljivk na proizvodnjo, ne glede na to, kaj počne posamezen pridelovalec.

Koristno tudi glede Bactrocera Oleae (oljčna mušica)

Raziskovalci trdijo, da če se algoritem še naprej usposablja z več geografskimi podatki, bodo njegove napovedi postale bolj “splošne” in ga bo zato mogoče uporabljati na ravni posameznih držav ali celo širše.

Temo je izpostavila specializirana spletna stran Časi olivnega olja, kjer je raziskovalka, ki je sodelovala v raziskavi, Ariana Di Paola, izjavila: “Prizadevamo si razumeti podnebne kazalnike, ki lahko sprožijo slabe razmere in s tem povezano možnost negativnih posledic za pridelavo oljk. Primeri takšnih kazalnikov so razmere, ki spodbujajo razvoj oljčne muhe, ali visoke zimske temperature, ki lahko spremenijo cikel oljk in vplivajo na cvetenje in opraševanje. Razumevanje sezonskosti vsakega trenutka nam omogoča, da napovemo, kaj lahko pričakujemo v bližnji prihodnosti. To so kratkoročni scenariji, na katerih lahko utemeljimo naložbe, sprejmemo preventivne ukrepe in ukrepamo z agronomskimi praksami.”

VIR: Umetna inteligenca: mednarodna raziskovalna ekipa je prinesla inovacije v pridelavo oljčnega olja – sofokleousin.gr

Gojenje oljk: Povečanje donosov in zmanjšanje stroškov z umetno inteligenco

Po poročanju Olive Oil Times raziskovalci v Andaluziji razvijajo novo orodje, ki bo kmetom omogočilo, da izkoristijo Umetna inteligenca (UI) da vedo, kdaj so njihove oljke zrele za obiranje.

Citoliva, neprofitno raziskovalno in tehnološko podjetje, vztraja pri prepričanju, da bi njegov napovedni model, ki temelji na umetni inteligenci, lahko izboljšal donose in zmanjšal proizvodne stroške. Njegovo vodstvo ocenjuje, da bo takšen model pripravljen za komercialno uporabo v dveh letih.

Organizacija skupaj s španskim ministrstvom za industrijo, trgovino in turizem ter štirimi zasebnimi partnerji Citolive, ki sodelujejo pri projektu, verjame, da bo nova tehnologija kmetom omogočila napovedovanje trenutka največje vsebnosti oljčnega olja brez večkratnih obiskov nasadov.

Raziskovalci so dodali, da naj bi to zmanjšalo čas, porabljen za analize informacij, in stroške žetve, hkrati pa omogočilo natančnejše ocene proizvodnje.

“Orodje je trenutno v fazi raziskav. Ideja je, da deluje s kombinacijo podatkov, ki jih zagotavljajo satelitski posnetki in zemeljski senzorji, kmet pa bi ga lahko upravljal s svoje mobilne naprave,” je dejala Carmen Capiscol, vodja raziskav, razvoja in inovacij pri Citolivi, in nadaljevala: “Potencialni uporabniki še niso določeni, vendar je verjetno, da bo pristop usmerjen k zadružnim članom in ne k posameznim proizvajalcem.”

Ne glede na stroške in enostavnost uporabe, Capsicol verjame, da bo orodje pridelovalcem oljk pomagalo pri obiranju ob najprimernejšem času. To velja še toliko bolj za spremembo podnebnih razmer in vzorcev v Andaluziji in po celotnem sredozemskem bazenu, ki spreminja nekatere ključne trenutke razvoja oljk.

Vendar je treba omeniti, da raziskovalci še niso določili stroškov namestitve potrebnih senzorjev ali uporabe nosljive naprave za kmete.

VIR: Gojenje oljk – povečanje donosov in zmanjšanje stroškov z umetno inteligenco (UI) – Ypaithros.gr

Umetna inteligenca revolucionira meteorologijo

Google, Huawei in druga podjetja uvajajo modele umetne inteligence, ki izboljšujejo natančnost napovedi vremena.

Obljubljajo novo generacijo algoritmov umetne inteligence (UI), od katerih nekateri delujejo celo na preprostem prenosnem računalniku. boljše vremenske napovedi kot današnji modeli meteorologov ki zahtevajo superračunalnike. Najnovejši razvoj prihaja iz DeepMind, podjetje za umetno inteligenco, ki je zdaj del skupine Google, je v reviji Science predstavilo model umetne inteligence, ki že ponuja vrhunsko zmogljivost.

Model GraphCast zagotavlja natančnejše desetdnevne vremenske napovedi kot konvencionalni model Evropski center za srednjeročne vremenske napovedi (ECMWF), ki velja za vodilno meteorološko službo na svetu. Končni algoritem potrebuje manj kot minuto za pripravo desetdnevnih napovedi. Novi model pa poda napovedi v nekaj minutah, pri čemer ne potrebuje nič več kot preprost računalnik, za razliko od superračunalnikov ECMWF, ki za vsako napoved potrebujejo več ur.

Izobraževanje Matematični modeli, ki jih meteorologi uporabljajo danes, delijo Zemljo na velike kvadrate in uporabljajo zakone fizike tekočin za simulacijo obnašanja ozračja v prihodnosti, pri čemer kot izhodišče uporabljajo razpoložljive meritve trenutnih razmer. Ta pristop je računsko zahteven in le malo meteoroloških služb si lahko privošči posodabljanje svojih poročil več kot štirikrat na dan. Modeli umetne inteligence pa ne rešujejo fizikalnih enačb. Učijo se s primeri – meteorološkimi opazovanji iz prejšnjih let – prepoznavanja vzorcev v obnašanju ozračja in napovedovanja interakcije parametrov, kot so tlak, temperatura in hitrost vetra.

Za učenje GraphCasta so raziskovalci DeepMind uporabili podatke ECMWF iz obdobja 40 let. Za dokončanje postopka so potrebovali na desetine računalnikov in štiri tedne, vendar končni, naučeni algoritem v manj kot minuti ustvari desetdnevne napovedi, ki v 90 % primerjalnim testom prekašajo običajne napovedi ECMWF.

DeepMindov algoritem ni edini, ki dosega spektakularne zmogljivosti. V začetku letošnjega leta je kitajsko podjetje Huawei, najbolj znano po svojih mobilnih telefonih, v reviji Nature predstavilo svoj podoben model, medtem ko je Google predstavil svoje eksperimentalno 24-urno orodje za napovedovanje MetNet-3, ki po natančnosti prekaša večino poročil vremenskih služb. ECMWF že od septembra ponuja eksperimentalne podatke umetne inteligence. Napredek je impresiven, čeprav nekateri meteorologi in fiziki ostajajo skeptični, deloma zato, ker nova tehnologija deluje kot “črna skrinjica”, ki daje rezultate, vendar ne pojasni, kako so do njih prišli. Verjetno se bo umetna inteligenca uporabljala skupaj z matematičnimi modeli ozračja in poleg njih.

Gotovo pa je, da je umetna inteligenca ostala v meteorologiji.

avtorja Vangelisa Pratikakisa 

VIR: Umetna inteligenca revolucionira meteorologijo – www.in.gr

Povezani članki:

Cene olivnega olja leta 2023 – zakaj so se cene olivnega olja zvišale

Oljčno olje: Mednarodna proizvodnja in poraba oljčnega olja – Proizvodnja in poraba oljčnega olja v Grčiji

Velik upad svetovne proizvodnje oljčnega olja (2023) – vendar veliko povečanje proizvodnje v Grčiji

Uporaba umetne inteligence v kmetijstvu za optimizacijo namakanja ter uporabe pesticidov in herbicidov

Veleprodaja olivnega olja – dobavitelji in distributerji olivnega olja na debelo

CRITIDA BIO KRETANSKO OLIVNO OLJE – Proizvajalci vrhunskih kretskih kulinaričnih izdelkov: Naše prehrambene izdelke IZVAŽAMO PO VSEM SVETU v več kot 40 držav, že od leta 1998 – Pridružite se nam!

Smo večstoletno družinsko podjetje (ustanovljeno leta 1912) za proizvodnjo oljčnega olja EVOO na otoku KRETA v GRČIJI. Naše vrhunsko kretsko ekstra deviško oljčno olje in kulinarični prehrambeni izdelki se izvažajo v več kot 40 držav po vsem svetu skrbno izbrani mreži partnerjev. KONTAKTIRAJTE NAS IN POSTANITE NAŠ NASLEDNJI CENJENI POSLOVNI PARTNER! za ekstra deviško oljčno olje (EVOO) – ekološko (bio) ekstra deviško oljčno olje (ekološki EVOO) – grške namizne olive – balzamični kis – delikatese, vse iz KRETE, GRČIJA

Pridružite se nam in postanite dobavitelj/trgovec na debelo z olivnim oljem!