Штучний інтелект і вирощування та виробництво оливкової олії
Штучний інтелект і вирощування та виробництво оливкової олії
Штучний інтелект: міжнародна дослідницька група внесла інновації у виробництво оливкової олії
Виробники оливкової олії будуть доступні для виробників оливкової олії за допомогою Штучний інтелект (AI), завдяки міжнародній дослідницькій групі.
Спільна дослідницька група Італійської національної дослідницької ради (CNR), the Агентство нових технологій, енергетики та сталого розвитку (ЕНЕА) і Каліфорнійський університет, Берклі, вдалося розробити алгоритм, який фактично доступний для всіх зацікавлених, хто може передбачити розмір урожаю оливкової гаю на основі кліматичних даних у конкретній місцевості.
Алгоритм навчився робити ці прогнози на основі даних з Італії за останні 15 років і, по суті, знайшов спосіб, у який різні кліматичні явища впливають на посіви. Алгоритм аналізує погодні умови протягом періоду циклу вирощування оливок, і таким чином дослідники змогли визначити потенційні кліматичні ризики та те, як вони впливають на виробництво.
Загалом було проаналізовано дані про врожай у 66 провінціях Італії за період 2006-2020 років, і в результаті цього аналізу було виявлено фактори, які спричинили найгірші врожаї. Але дослідження не зупинилося на визначенні факторів ризику, а пішло ще далі, а потім згрупувало ці різні змінні за два місяці, склавши список змінних і вивчивши, як вони взаємодіяли з часом. Тож їм вдалося надати короткостроковий прогноз, який, за їх словами, є втричі точнішим і кращим, ніж якби вони проводили аналіз однієї змінної.
Потім вони розглянули, які сезонні кліматичні змінні дають або погані, або надмірно хороші врожаї, і повністю виключили ті, які дають близькі до середніх урожаї. Іншими словами, розгляд мінімуму та максимуму дозволив їм зосередитися на впливах змінних клімату на виробництво, незалежно від того, що робить кожен виробник.
Також корисно щодо Bactrocera Oleae (оливкова мушка)
Дослідники стверджують, що якщо алгоритм продовжить навчатися з більшою кількістю географічних даних, то більш «загальними» прогнози, які він робить, стануть і, отже, його можна буде використовувати в масштабі штату або навіть більше.
Тему висвітлив спеціалізований сайт Olive Oil Times, де дослідниця, яка брала участь у дослідженні, Аріана Ді Паола, заявила, що: «Ми працюємо над тим, щоб зрозуміти кліматичні показники, які можуть викликати погані умови та пов’язану з цим можливість негативних наслідків для виробництва. оливковий. Прикладами таких індикаторів є умови, які сприяють розвитку оливкової мухи, або високі зимові температури, які можуть змінити цикл оливи та вплинути на цвітіння та запилення. Розуміння сезонності кожного моменту дає нам змогу передбачити, чого нам слід очікувати найближчим часом. Це короткострокові сценарії, на яких можна базувати інвестиції, вживати профілактичних заходів і агрономічних заходів».
ДЖЕРЕЛО: Штучний інтелект: міжнародна дослідницька група внесла інновації у виробництво оливкової олії – sofokleousin.гр
Вирощування оливок: збільшення врожайності та зниження витрат за допомогою штучного інтелекту
Згідно з Olive Oil Times, дослідники в Андалусії розробляють новий інструмент, який дозволить фермерам Штучний інтелект (AI) знати, коли їхні оливки готові до збору врожаю.
Цитоліва, некомерційна дослідницька та технологічна компанія, вважає, що її прогностична модель на основі штучного інтелекту може покращити врожайність і знизити витрати на виробництво. Його керівництво розраховує, що така модель буде готова до комерційного використання через два роки.
Разом з Міністерством промисловості, торгівлі та туризму Іспанії та чотирма партнерами Citoliva з приватного сектора, які працюють над проектом, організація вважає, що нова технологія дозволить фермерам передбачити момент максимального вмісту оливкової олії без повторних поїздок до гаїв.
Дослідники додали, що очікується, що це зменшить час, витрачений на аналіз інформації, і витрати на збирання врожаю, дозволяючи при цьому точніше оцінювати виробництво.
«Зараз цей інструмент знаходиться на стадії дослідження. Ідея полягає в тому, що він працює з комбінацією даних, отриманих із супутникових зображень і наземних датчиків, і фермер може керувати ним зі свого мобільного пристрою», – сказала Кармен Капіскол, керівник відділу досліджень, розробок та інновацій Citoliva, додавши до продовжив: «Потенційні користувачі ще не визначені, але ймовірно, що підхід буде стосуватися членів кооперативу, а не окремих виробників».
Незалежно від вартості та простоти використання, Capsicol вважає, що цей інструмент допоможе виробникам оливок збирати урожай у найбільш відповідний час. Це вважається ще більш важливим через зміну кліматичних умов і моделей в Андалусії та в усьому Середземноморському басейні, де більш широко зміщуються деякі з ключових моментів розвитку оливкових культур.
Однак варто зазначити, що дослідники ще не визначили вартість встановлення необхідних датчиків або використання носимого пристрою для фермерів.
ДЖЕРЕЛО: Вирощування оливок – збільшення врожайності та зниження витрат за допомогою штучного інтелекту (AI) – Ypaithros.gr
Штучний інтелект робить революцію в метеорології
Google, Huawei та інші компанії запускають моделі ШІ, які підвищують точність передбачень у прогнозах погоди
Нове покоління алгоритмів штучного інтелекту (AI), деякі з яких працюють навіть на простому портативному комп’ютері, обіцяє кращі прогнози погоди, ніж сьогоднішні моделі метеорологів які потребують суперкомп’ютерів. Остання розробка походить від DeepMind, компанія зі штучного інтелекту, яка тепер є частиною групи Google, яка представила в журналі Science модель штучного інтелекту, яка вже пропонує найвищу продуктивність.
Модель GraphCast виробляє точніше прогнози погоди на декаду ніж звичайна модель Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF), яка вважається провідною світовою метеорологічною службою. Остаточний алгоритм займає менше хвилини, щоб надати десятиденні прогнози А нова модель дає прогнози за лічені хвилини, не потребуючи нічого, крім простого ПК, на відміну від суперкомп’ютерів ECMWF, яким для кожного прогнозу потрібні години.
Освіта Математичні моделі, які використовують сьогодні метеорологи, ділять Землю на великі квадрати та використовують закони фізики рідини для моделювання поведінки атмосфери в майбутньому, використовуючи доступні вимірювання поточних умов як відправну точку. Цей підхід потребує обчислень, і деякі метеорологічні служби можуть дозволити собі оновлювати свої звіти більше чотирьох разів на день. Моделі ШІ, навпаки, не розв’язують фізичні рівняння. Їх навчають на прикладах – метеорологічних спостереженнях за попередні роки – розпізнавати закономірності в поведінці атмосфери та передбачати, як взаємодіють такі параметри, як тиск, температура та швидкість вітру.
Щоб навчити GraphCast, дослідники DeepMind використовували дані ECMWF за 40 років. Щоб завершити цей процес, знадобилися десятки комп’ютерів і чотири тижні, але остаточному, навченому алгоритму потрібно менше хвилини, щоб створити десятиденні прогнози, які перевершують звичайні прогнози ECMWF у тестах 90%.
Алгоритм DeepMind не єдиний, який досягає вражаючої продуктивності. Раніше в цьому році китайська компанія Huawei, відома своїми мобільними телефонами, представила власну аналогічну модель в журналі Nature, а Google запустив свій експериментальний інструмент цілодобового прогнозування MetNet-3, який перевершує більшість звітів про погоду за точністю. . Сам ECMWF пропонує експериментальні дані ШІ з вересня. Прогрес вражає, хоча деякі метеорологи та фізики залишаються скептичними, частково через те, що нова технологія діє як «чорна скринька», яка дає результати, але не пояснює, як до них прийшли. Цілком ймовірно, що AI буде використовуватися поряд і на додаток до математичних моделей атмосфери.
Проте можна сказати точно те, що штучний інтелект залишився в метеорології.
Вангеліс Пратикакіс
ДЖЕРЕЛО: Штучний інтелект робить революцію в метеорології – www.in.gr
Схожі статті:
Схожі повідомлення
Значне падіння світового виробництва оливкової олії (2023) – але значне зростання виробництва в Греції
Світове виробництво оливкової олії цього року досягло мінімуму за шість років, але значне зростання виробництва – 3
Оливкова олія: Міжнародне виробництво та споживання оливкової олії – Виробництво та споживання оливкової олії в Греції
Статистика та інформація щодо оливкової олії: міжнародне виробництво та споживання оливкової олії