Trí tuệ nhân tạo và trồng trọt và sản xuất dầu ô liu
Trí tuệ nhân tạo và trồng trọt và sản xuất dầu ô liu
Trí tuệ nhân tạo: nhóm nghiên cứu quốc tế mang đến sự đổi mới trong sản xuất dầu ô liu
Các kịch bản ngắn hạn để làm cơ sở đầu tư, thực hiện các biện pháp phòng ngừa và thực hiện các biện pháp nông học sẽ có sẵn cho các nhà sản xuất dầu ô liu với sự trợ giúp của Trí tuệ nhân tạo (AI), nhờ một nhóm nghiên cứu quốc tế.
Nhóm nghiên cứu chung của Hội đồng nghiên cứu quốc gia Ý (CNR), Cơ quan Công nghệ mới, Năng lượng và Phát triển bền vững (ENEA) và đại học California, Berkeley, đã phát triển được một thuật toán thực sự có sẵn cho bất kỳ ai quan tâm, ai có thể dự đoán quy mô thu hoạch của một vườn ô liu dựa trên dữ liệu khí hậu ở khu vực cụ thể.
Thuật toán đã học cách đưa ra những dự đoán này dựa trên dữ liệu trong 15 năm qua từ Ý và về cơ bản đã tìm ra cách thức mà các hiện tượng khí hậu khác nhau ảnh hưởng đến cây trồng. Thuật toán phân tích các kiểu thời tiết trong chu kỳ trồng ô liu và do đó các nhà nghiên cứu có thể xác định các rủi ro khí hậu tiềm ẩn và cách chúng ảnh hưởng đến sản xuất.
Tổng cộng, dữ liệu thu hoạch từ 66 tỉnh của Ý trong giai đoạn 2006-2020 đã được phân tích và từ phân tích này, các yếu tố gây ra vụ thu hoạch kém nhất đã được tiết lộ. Nhưng nghiên cứu không dừng lại ở việc xác định các yếu tố rủi ro mà còn tiến thêm một bước nữa là nhóm các biến số khác nhau này trong hai tháng, lập danh sách các biến số và kiểm tra cách chúng tương tác theo thời gian. Vì vậy, họ đã cố gắng đưa ra dự báo ngắn hạn mà họ cho là chính xác và tốt hơn gấp ba lần so với việc họ thực hiện phân tích một biến.
Sau đó, họ xem xét những biến đổi khí hậu theo mùa nào tạo ra thu hoạch kém hoặc quá bội thu và loại bỏ hoàn toàn những biến đổi tạo ra thu hoạch gần mức trung bình. Nói cách khác, điều này nhìn vào mức tối thiểu và tối đa, về cơ bản cho phép họ tập trung vào tác động của các biến đổi khí hậu đối với sản xuất, bất kể mỗi nhà sản xuất đang làm gì.
Cũng hữu ích về Bactrocera Oleae (ruồi giấm ô liu)
Các nhà nghiên cứu lập luận rằng nếu thuật toán tiếp tục được đào tạo với nhiều dữ liệu địa lý hơn thì các dự đoán mà nó đưa ra sẽ càng trở nên “tổng quát” hơn và do đó nó sẽ có thể được sử dụng ở quy mô tiểu bang hoặc thậm chí lớn hơn.
Chủ đề được nhấn mạnh bởi website chuyên ngành Dầu ô liu lần, nơi nhà nghiên cứu tham gia nghiên cứu, Ariana Di Paola, tuyên bố rằng: “Chúng tôi đang nỗ lực tìm hiểu các chỉ số khí hậu có thể gây ra các điều kiện xấu và khả năng gây hậu quả tiêu cực liên quan đến sản xuất. Ôliu. Ví dụ về các chỉ số như vậy là các điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của ruồi ô liu hoặc nhiệt độ mùa đông cao có thể làm thay đổi chu kỳ ô liu và có tác động đến sự ra hoa và thụ phấn. Hiểu được tính thời vụ của từng thời điểm cho phép chúng ta dự đoán những gì chúng ta nên mong đợi trong tương lai gần. Đây là những kịch bản ngắn hạn để làm cơ sở đầu tư, thực hiện các biện pháp phòng ngừa và hành động bằng các biện pháp nông học.”
NGUỒN: Trí tuệ nhân tạo: nhóm nghiên cứu quốc tế mang đến sự đổi mới trong sản xuất dầu ô liu – sofokleousin.gr
Trồng ô liu: Tăng năng suất và giảm chi phí nhờ Trí tuệ nhân tạo
Theo Olive Oil Times, các nhà nghiên cứu ở Andalusia đang phát triển một công cụ mới cho phép nông dân tận dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để biết khi nào ô liu của họ đã sẵn sàng để thu hoạch.
Citoliva, một công ty nghiên cứu và công nghệ phi lợi nhuận, vẫn tin tưởng rằng mô hình dự đoán dựa trên AI của mình có thể cải thiện năng suất và giảm chi phí sản xuất. Các giám đốc điều hành của công ty ước tính rằng một mẫu xe như vậy sẽ sẵn sàng được đưa vào sử dụng thương mại trong hai năm nữa.
Cùng với Bộ Công nghiệp, Thương mại và Du lịch Tây Ban Nha và bốn đối tác khu vực tư nhân của Citoliva làm việc trong dự án, tổ chức này tin rằng công nghệ mới sẽ cho phép nông dân dự đoán thời điểm hàm lượng dầu ô liu đạt mức tối đa mà không cần phải đi đến các khu rừng nhiều lần.
Các nhà nghiên cứu nói thêm rằng nó dự kiến sẽ giảm thời gian dành cho việc phân tích thông tin và chi phí thu hoạch, đồng thời cho phép ước tính sản lượng chính xác hơn.
“Công cụ này hiện đang trong giai đoạn nghiên cứu. Ý tưởng là nó hoạt động với sự kết hợp dữ liệu được cung cấp bởi hình ảnh vệ tinh và cảm biến mặt đất, và người nông dân có thể vận hành nó từ thiết bị di động của mình,” Carmen Capiscol, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu, phát triển và đổi mới tại Citoliva, cho biết. tiếp tục: “Người dùng tiềm năng vẫn chưa được xác định, nhưng có khả năng cách tiếp cận sẽ dành cho các thành viên hợp tác xã hơn là các nhà sản xuất riêng lẻ.”
Bất kể chi phí và tính dễ sử dụng, Capsicol tin rằng công cụ này sẽ giúp người trồng ô liu có thể thu hoạch vào thời điểm thích hợp nhất. Điều này thậm chí còn được coi là quan trọng hơn do sự thay đổi của điều kiện và kiểu khí hậu ở Andalusia và khắp lưu vực Địa Trung Hải làm thay đổi rộng rãi hơn một số thời điểm quan trọng trong quá trình phát triển ô liu.
Tuy nhiên, điều đáng chú ý là các nhà nghiên cứu vẫn chưa xác định được chi phí lắp đặt các cảm biến cần thiết hoặc sử dụng thiết bị đeo cho nông dân.
NGUỒN: Trồng ô liu – Tăng năng suất và giảm chi phí nhờ Trí tuệ nhân tạo (AI) – Ypaithros.gr
Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa ngành khí tượng học
Google, Huawei và các công ty khác đang tung ra các mô hình AI giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán trong dự báo thời tiết
Một thế hệ thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) mới, một số thuật toán chạy ngay cả trên máy tính xách tay đơn giản, hứa hẹn sẽ dự báo thời tiết tốt hơn mô hình của các nhà khí tượng học ngày nay đòi hỏi phải có siêu máy tính. Sự phát triển mới nhất đến từ DeepMind, một công ty trí tuệ nhân tạo hiện là thành viên của tập đoàn Google, đã giới thiệu trên tạp chí Science một mô hình trí tuệ nhân tạo đã mang lại hiệu suất cao nhất.
Mô hình GraphCast tạo ra kết quả chính xác hơn dự báo thời tiết mười ngày hơn so với mô hình thông thường của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu (ECMWF), được coi là dịch vụ khí tượng hàng đầu thế giới. Thuật toán cuối cùng chỉ mất chưa đầy một phút để đưa ra dự báo trong 10 ngày Và mô hình mới đưa ra dự báo trong vài phút, không cần gì hơn ngoài một chiếc PC đơn giản, không giống như các siêu máy tính của ECMWF mất hàng giờ cho mỗi dự báo.
Giáo dục Các mô hình toán học mà các nhà khí tượng học sử dụng ngày nay chia Trái đất thành các hình vuông lớn và sử dụng các định luật vật lý chất lỏng để mô phỏng hành vi của khí quyển trong tương lai, sử dụng các phép đo có sẵn về điều kiện hiện tại làm điểm khởi đầu. Cách tiếp cận này đòi hỏi tính toán cao và rất ít dịch vụ khí tượng có đủ khả năng cập nhật báo cáo của họ nhiều hơn bốn lần một ngày. Ngược lại, các mô hình AI không giải được các phương trình vật lý. Các em được dạy bằng các ví dụ - quan sát khí tượng từ những năm trước - để học cách nhận biết các kiểu hành vi của khí quyển và dự đoán cách các thông số như áp suất, nhiệt độ và tốc độ gió tương tác với nhau.
Để đào tạo GraphCast, các nhà nghiên cứu DeepMind đã sử dụng dữ liệu ECMWF trong suốt 40 năm. Phải mất hàng chục máy tính và bốn tuần để hoàn tất quy trình, nhưng thuật toán được đào tạo cuối cùng chỉ mất chưa đầy một phút để đưa ra dự báo trong 10 ngày, vượt trội so với dự báo thông thường của ECMWF trong tiêu chuẩn 90%.
Thuật toán của DeepMind không phải là thuật toán duy nhất đạt được hiệu suất ngoạn mục. Đầu năm nay, công ty Huawei của Trung Quốc, nổi tiếng với điện thoại di động, đã giới thiệu mô hình tương tự của riêng mình trên tạp chí Nature, trong khi Google đã tung ra công cụ dự báo 24 giờ thử nghiệm MetNet-3, vượt trội hơn hầu hết các báo cáo dịch vụ thời tiết về độ chính xác. . Bản thân ECMWF đã cung cấp dữ liệu thử nghiệm AI kể từ tháng 9. Tiến bộ này thật ấn tượng, mặc dù một số nhà khí tượng học và vật lý học vẫn còn hoài nghi, một phần vì công nghệ mới hoạt động như một “hộp đen” tạo ra kết quả nhưng không giải thích được chúng đạt được bằng cách nào. Có khả năng AI sẽ được sử dụng cùng với các mô hình toán học về khí quyển.
Tuy nhiên, điều chắc chắn là Trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện trong lĩnh vực khí tượng học.
của Vangelis Pratikakis
NGUỒN: Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa ngành khí tượng học – www.in.gr
Những bài viết liên quan:
bài viết liên quan
Dầu ô liu: Sản xuất và tiêu thụ dầu ô liu quốc tế – Sản xuất và tiêu thụ dầu ô liu ở Hy Lạp
Thống kê và Thông tin về Dầu Ô liu: Sản xuất và tiêu thụ Dầu Ô liu trên toàn thế giới 
Sản lượng dầu ô liu toàn cầu sụt giảm lớn (2023) – nhưng sản lượng tăng mạnh ở Hy Lạp
Sản lượng dầu ô liu toàn cầu năm nay ở mức thấp nhất trong 6 năm, nhưng sản lượng tăng mạnh – ở mức 3