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人工智慧與橄欖油種植和生產
人工智慧與橄欖油種植和生產
人工智慧：國際研究團隊為橄欖油生產帶來創新
橄欖油生產商將能夠借助以下資源，制定短期投資方案、採取預防措施並實施農藝措施： 人工智慧（AI）, 這要感謝一支國際研究團隊。
義大利國家研究委員會 (CNR) 的聯合研究團隊 新技術、能源和永續發展署（ENEA） 以及 加州大學柏克萊分校, 成功開發出一種演算法，任何有興趣的人都可以使用該演算法，根據特定地區的氣候數據預測橄欖園的產量。
該演算法基於義大利過去15年的數據學習進行預測，本質上是找到了不同氣候現象影響作物生長的方式。此演算法分析橄欖生長週期內的天氣模式，從而幫助研究人員識別潛在的氣候風險及其對產量的影響。
研究人員分析了2006年至2020年間義大利66個省份的收成數據，並由此揭示了導致最差收成的因素。但這項研究並未止步於識別風險因素，而是更進一步，將這些不同的變數按兩個月分組，列出變數清單，並分析它們隨時間推移的相互作用。最終，他們得以提供短期預測，據稱其準確度是單變量分析的三倍。
他們隨後研究了哪些季節性氣候變數導致了歉收或豐收，並完全排除了那些導致接近平均產量的變數。換句話說，透過考察最低值和最高值，他們得以專注於氣候變數對產量的影響，而無需考慮每個生產者的具體做法。
此外，在以下方面也很有幫助 Bactrocera Oleae（橄欖果蠅）
研究人員認為，如果繼續用更多的地理數據訓練該演算法，它做出的預測就會變得越“通用”，因此它將能夠在州級甚至更大的範圍內使用。
該主題被專業網站重點報道。 橄欖油時代, 參與這項研究的研究員阿麗亞娜·迪·保拉（Ariana Di Paola）表示：「我們正在努力了解可能引發惡劣氣候條件及其對橄欖生產造成負面影響的指標。例如，有利於橄欖蠅滋生的氣候條件，以及可能改變橄欖生長週期並影響開花和授粉的冬季生產造成負面影響。“
來源： 人工智慧：國際研究團隊為橄欖油生產帶來創新 – sofokleousin.gr
橄欖種植：利用人工智慧提高產量並降低成本
根據《橄欖油時報》報道，安達盧西亞的研究人員正在開發一種新工具，將使農民能夠利用 人工智慧（AI） 知道橄欖何時可以採摘。
西托利瓦, 這家非營利研究和技術公司堅信，其基於人工智慧的預測模型能夠提高產量並降低生產成本。公司高層預計，該模型將在兩年內投入商業應用。
該組織與西班牙工業、貿易和旅遊部以及參與該計畫的 Citoliva 的四個私營部門合作夥伴一起認為，這項新技術將使農民能夠預測橄欖油含量最高的時期，而無需反覆前往橄欖園。
研究人員補充說，預計這將減少資訊分析所花費的時間和收穫成本，同時也能更準確地估算產量。
“該工具目前處於研究階段。其理念是結合衛星圖像和地面傳感器提供的數據，農民可以通過移動設備進行操作，”Citoliva研發創新主管卡門·卡皮斯科爾補充道，“潛在用戶尚未確定，但很可能主要面向合作社成員，而不是個體生產者。”
無論成本和易用性如何，Capsicol 都相信這款工具將有助於橄欖種植者在最適合的時機進行採摘。鑑於安達盧西亞乃至整個地中海盆地氣候條件和模式的變化，導致橄欖生長發育的關鍵時期發生偏移，這一點顯得尤為重要。
不過值得注意的是，研究人員尚未確定農民安裝必要感測器或使用穿戴式裝置的成本。
來源： 橄欖種植－利用人工智慧（AI）提高產量並降低成本 – Ypaithros.gr
人工智慧正在徹底改變氣象學
Google、華為和其他公司正在推出人工智慧模型，以提高天氣預報的準確性。
新一代人工智慧（AI）演算法，其中一些甚至可以在普通的筆記型電腦上運行，前景光明。 比當今氣象學家的模型更準確的天氣預報 這需要超級電腦。最新進展來自 深思, 一家人工智慧公司，現已成為谷歌集團的一部分，該公司在《科學》雜誌上展示了一款人工智慧模型，該模型已經提供了頂尖的性能。
GraphCast模型能夠產生更準確的結果 十天天氣預報 與傳統模型相比 歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）, 被認為是世界領先的氣象服務機構。最終演算法只需不到一分鐘即可提供十天預報。而且，新模型只需幾分鐘即可給出預報，只需要一台普通的個人電腦，這與歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的超級電腦不同，後者每次預報都需要數小時。
教育方面，氣象學家目前使用的數學模型將地球劃分成若干大正方形區域，並利用流體物理定律，以當前大氣狀況的測量數據為起點，模擬未來大氣的變化。這種方法計算量龐大，很少氣象機構能夠負擔每天更新報告超過四次。相較之下，人工智慧模型並未求解物理方程式。它們透過往年的氣象觀測資料進行學習，從而識別大氣變化模式，並預測氣壓、溫度和風速等參數之間的相互作用。
為了訓練 GraphCast，DeepMind 的研究人員使用了 ECMWF 長達 40 年的資料。整個過程動用了數十台計算機，耗時四周才完成，但最終訓練好的演算法只需不到一分鐘即可產生十天的天氣預報，在 90% 的基準測試中都優於 ECMWF 的傳統預報。
DeepMind的演算法並非唯一表現卓越的演算法。今年早些時候，以手機聞名的中國公司華為在《自然》雜誌上發表了其類似的模型；谷歌也推出了實驗性的24小時天氣預報工具MetNet-3，其準確率優於大多數氣象服務機構的報告。歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）自9月以來也一直在提供人工智慧實驗數據。儘管一些氣象學家和物理學家仍持懷疑態度，但這些進展令人矚目。部分原因是這項新技術就像一個“黑盒子”，它能產生結果，卻無法解釋結果是如何得出的。人工智慧很可能將與大氣數學模型結合使用，甚至作為其補充。
然而，可以肯定的是，人工智慧將在氣象學領域佔有一席之地。
作者：Vangelis Pratikakis
來源： 人工智慧正在徹底改變氣象學 – www.in.gr
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