አጭር መልስ፡- የአዕምሮ ህክምና ባለሙያ (AI) የተከፋፈሉ የእርሻ መረጃዎችን ወደ ተግባራዊ ውሳኔዎች በመቀየር ለግብርና ይረዳል - መጀመሪያ የት መፈለግ እንዳለበት፣ ምን ማከም እንዳለበት እና የትኞቹን እንስሳት መመርመር እንዳለበት። በዕለት ተዕለት የእርሻ ፍሰቶች ውስጥ ሲገባ እና ምክሮቹን ማስረዳት ሲችል፣ በተለይም ግንኙነት ሲስተጓጎል ወይም ሁኔታዎች ሲለዋወጡ።
ቁልፍ ነጥቦች፡
ቅድሚያ መስጠት ፡- በመጀመሪያ የችግር ቦታዎችን ለመመርመር እና ትኩረትን ለመምራት የ AI ዘዴን ይጠቀሙ።
የስራ ፍሰት ተስማሚነት ፡ በታክሲ ውስጥ የሚሰሩ መሳሪያዎችን ይምረጡ፣ በፍጥነት ይቆዩ እና ተጨማሪ መግቢያዎችን የማይጠይቁ።
ግልጽነት ፡- ውሳኔዎች እምነት የሚጣልባቸው እና አከራካሪ ሆነው እንዲቀጥሉ “ለምን” የሚያብራሩ ስርዓቶችን እመርጣለሁ።
የውሂብ መብቶች ፡- ከመተግበሩ በፊት የባለቤትነት፣ የፈቃድ፣ የውጪ መላኪያ እና የስረዛ ውሎችን ይቆልፉ።
አላግባብ መጠቀምን መቋቋም ፡- ትንበያዎችን እንደ ማስጠንቀቂያዎች አድርገው ይቁጠሩት፣ እና ሁልጊዜም የሰውን አስተሳሰብ በመጠቀም ጤናማነትን ያረጋግጡ።
አብዛኛው ወደ አንድ ነገር የሚመጣ ነው፡- የተዝረከረከ የእርሻ መረጃን (ምስሎች፣ የዳሳሽ ንባቦች፣ የምርት ካርታዎች፣ የማሽን ምዝግብ ማስታወሻዎች፣ የአየር ሁኔታ ምልክቶች) ወደ ግልጽ እርምጃዎች መለወጥ። ያ "ወደ ተግባር መቀየር" ክፍል በመሠረቱ የማሽን መማር በኤጂ ውሳኔ ድጋፍ ውስጥ ዋና ነጥብ ነው። [1]
ከዚህ ጽሑፍ በኋላ ሊያነቧቸው የሚችሏቸው ጽሑፎች፡
🔗 AI የሰብል በሽታዎችን ለመለየት እንዴት እንደሚረዳ
AI በሽታዎችን ቀደም ብሎ እና በትክክል ለመለየት የሰብል ምስሎችን ይተነትናል።
🔗 የኮምፒውተር ራዕይ በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ውስጥ ምን ማለት ነው
ማሽኖች ምስሎችን፣ ቪዲዮዎችን እና የእይታ መረጃዎችን እንዴት እንደሚረዱ ያብራራል።
🔗 በቅጥር ውስጥ የ AI አጠቃቀም እንዴት እንደሚደረግ
ተግባራዊ መንገዶች AI ምልመላን፣ ማጣሪያን እና የእጩዎችን ማዛመድን ያሻሽላል።
🔗 አርቲፊሻል ኢንተለጀንስን እንዴት መማር እንደሚቻል
ለጀማሪዎች ተስማሚ የሆነ የ AI ፅንሰ ሀሳቦችን እና መሳሪያዎችን መማር ለመጀመር የሚያስችል የመንገድ ካርታ።
1) ቀላሉ ሀሳብ፡- AI ምልከታዎችን ወደ ውሳኔዎች ይለውጣል 🧠➡️🚜
እርሻዎች እጅግ በጣም ብዙ መረጃዎችን ያመነጫሉ፤ የአፈር ተለዋዋጭነት፣ የሰብል ውጥረት ቅጦች፣ የተባይ ግፊት፣ የእንስሳት ባህሪ፣ የማሽን አፈፃፀም እና የመሳሰሉት። የሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ (AI) ሰዎች የሚያመልጧቸውን ቅጦች - በተለይም በትላልቅ እና በተዝረከረከ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ - እና ከዚያም የት መፈለግ እንዳለባቸው፣ ምን መታከም እንዳለባቸው እና ምን ችላ ማለት እንዳለባቸው ያሉ ውሳኔዎችን በማነሳሳት ይረዳል። [1]
ስለእሱ ለማሰብ እጅግ በጣም ተግባራዊ መንገድ፡- AI ቅድሚያ የሚሰጠው ሞተር ነው ። በአስማት አያገለግልም - ጊዜዎን እና ትኩረትዎን በእውነቱ አስፈላጊ በሆነው ቦታ ላይ እንዲያስቀምጡ ይረዳዎታል።
2) ለግብርና ጥሩ የ AI ስሪት የሚያደርገው ምንድን ነው? ✅🌱
ሁሉም “ለእርሻ የሚሆን የአይአይ” እኩል አይደሉም። አንዳንድ መሳሪያዎች በእውነት ጠንካራ ናቸው፤ ሌሎች ደግሞ… በመሠረቱ አርማ ያለው የሚያምር ግራፍ ናቸው።
በእውነተኛ ህይወት ውስጥ በጣም አስፈላጊ የሆነው ነገር እነሆ-
-
ከእውነተኛ የስራ ፍሰትዎ ጋር ይሰራል (ትራክተር ታክሲ፣ ጭቃማ ጓንቶች፣ የተወሰነ ጊዜ)
-
"ለምን" የሚለውን ያብራራል፣ ነጥብ ብቻ ሳይሆን (ያለበለዚያ አታምኑትም)
-
የእርሻ ተለዋዋጭነትን (አፈር፣ የአየር ሁኔታ፣ የተዳቀሉ ዝርያዎች፣ ሽክርክሪቶች - ሁሉም ነገር ይለወጣል)
-
የውሂብ ባለቤትነትን አጽዳ + ፈቃዶች (ማን ምን እና ለምን ዓላማ ማየት እንደሚችል) [5]
-
ከሌሎች ስርዓቶች ጋር በጥሩ ሁኔታ ይጫወታል (ምክንያቱም የውሂብ ምህዳሮች የማያቋርጥ ራስ ምታት ናቸው)
-
አሁንም ቢሆን ያልተስተካከለ ግንኙነት ቢኖረውም ጠቃሚ ነው (የገጠር መሠረተ ልማት ያልተመጣጠነ ነው፣ እና "ደመና ብቻ" ስምምነትን የሚያበላሽ ሊሆን ይችላል) [2]
እውነቱን እንነጋገር፡ ዋጋ ለማግኘት ሶስት መግቢያዎችን እና የተመን ሉህ ኤክስፖርት የሚያስፈልግ ከሆነ፣ “ብልህ እርሻ” አይደለም፣ ቅጣት ነው 😬።
3) የንፅፅር ሰንጠረዥ፡- ገበሬዎች የሚጠቀሙባቸው የተለመዱ የ AI-ish መሳሪያዎች ምድቦች 🧾✨
ዋጋዎች ይለወጣሉ እና ጥቅሎቹ ይለያያሉ፣ ስለዚህ እነዚህን እንደ ወንጌል ሳይሆን እንደ “ዋጋ-እንደሚመስል” ክልሎች ይቁጠሩዋቸው።
| የመሳሪያ ምድብ | ለ (ታዳሚዎች) ምርጥ | የዋጋ ስሜት | ለምን እንደሚሰራ (በግልጽ እንግሊዝኛ) |
|---|---|---|---|
| የመስክ እና የፍሊት የውሂብ መድረኮች | የመስክ ኦፕሬሽን፣ ካርታዎች፣ የማሽን ምዝግብ ማስታወሻዎችን ማደራጀት | የደንበኝነት ምዝገባ-አይነት | ያነሰ "ያ ፋይል የት ሄደ?" ኃይል፣ የበለጠ ጥቅም ላይ የሚውል ታሪክ [1] |
| በምስል ላይ የተመሰረተ ስካን (ሳተላይት/ድሮን) | ተለዋዋጭነትን + የችግር ቦታዎችን በፍጥነት ማግኘት | በስፋት የሚደረጉ ክልሎች | መጀመሪያ የት መሄድ እንዳለቦት ይጠቁምዎታል (ይህም፦ ጥቂት የሚባክኑ ማይሎች) [1] |
| የታለመ ስፕሬይ (የኮምፒውተር እይታ) | አላስፈላጊ የአረም ማጥፊያ አጠቃቀምን መቀነስ | ብዙውን ጊዜ በጥቅስ ላይ የተመሠረተ | ካሜራዎች + ኤምኤል አረሞችን መርጨት እና ንፁህ ሰብልን መዝለል ይችላሉ (በትክክል ሲዘጋጁ) [3] |
| ተለዋዋጭ መጠን ያላቸው መድኃኒቶች | በዞን ዘር/መራባት + ROI አስተሳሰብ | የደንበኝነት ምዝገባ-አይነት | ንብርብሮችን ወደ ማስኬድ ወደሚችሉት እቅድ ይቀይራል - ከዚያም ውጤቶችን በኋላ ያወዳድሩ [1] |
| የእንስሳት ክትትል (ዳሳሾች/ካሜራዎች) | ቅድመ ማስጠንቀቂያዎች + የደህንነት ፍተሻዎች | የሻጭ ዋጋ | "የሆነ ነገር ተበላሽቷል" የሚል ምልክት ያደርጋል፣ ስለዚህ መጀመሪያ ትክክለኛውን እንስሳ ምልክት ያድርጉበት [4] |
ትንሽ የምስጢር ቅርጸት፡- “የዋጋ ስሜት” አሁን የፈጠርኩት ቴክኒካዊ ቃል ነው… ግን ምን ማለቴ እንደሆነ ተረድተኸዋል።
4) የሰብል ፍለጋ፡- የአዕምሮ ህዋሳት (AI) ከዘፈቀደ የእግር ጉዞ ይልቅ ችግሮችን በፍጥነት ያገኛል 🚶♂️🌾
ከትልልቅ ድሎች አንዱ ቅድሚያ መስጠት ። በየቦታው በእኩልነት ከመፈለግ ይልቅ፣ AI ወደ ችግር ቦታዎች ለመምራት ምስሎችን + የመስክ ታሪክን ይጠቀማል። እነዚህ አቀራረቦች በምርምር ጽሑፎች ውስጥ ዘወትር ይታያሉ - የበሽታ መለየት፣ የአረም መለየት፣ የሰብል ክትትል - ምክንያቱም እነሱ በትክክል ML በጥሩ ሁኔታ የሚጠቀምበት የንድፍ-መለየት ችግር ናቸው። [1]
የተለመዱ በ AI የሚመሩ የስካውቲንግ ግብዓቶች፡
-
የሳተላይት ወይም የድሮን ምስሎች (የሰብል ጉልበት ምልክቶች፣ የለውጥ መለየት) [1]
-
የተባይ/በሽታ መታወቂያ ለማግኘት የስማርትፎን ፎቶዎች (ጠቃሚ ናቸው፣ ግን አሁንም የሰው አእምሮ ያስፈልገዋል) [1]
-
ታሪካዊ ምርት + የአፈር ንብርብሮች (ስለዚህ "መደበኛ ደካማ ቦታዎችን" ከአዳዲስ ችግሮች ጋር እንዳያደናግሩ)
ይህ የ AI እንዴት የግብርና እገዛ ያደርጋል? በጣም ቃል በቃል የሚተረጎምበት አንድ ቦታ ነው፡ ሊያመልጡት የነበረውን ነገር እንዲያስተውሉ ይረዳዎታል 👀። [1]
5) ትክክለኛ ግብዓቶች፡ ብልጥ መርጨት፣ ማዳበሪያ፣ መስኖ 💧🌿
የእርስዎ ውሂብ እና ማዋቀር ጠንካራ ከሆኑ AI እውነተኛ፣ ሊለካ የሚችል ROI ሊመስል የሚችልበት ቦታ ይህ ነው
የበለጠ ብልህ መርጨት (የታለሙ አፕሊኬሽኖችን ጨምሮ)
ይህ በጣም ግልጽ ከሆኑት “ገንዘቡን አሳዩኝ” ምሳሌዎች አንዱ ነው ሁሉንም ነገር በብርድ ልብስ ከመርጨት ይልቅ አረም-ተኮር መርጨትን ያስችላል
ጠቃሚ የእምነት ማስታወሻ፡ እነዚህን ስርዓቶች የሚሸጡ ኩባንያዎች እንኳን ውጤቶቹ እንደ አረም ግፊት፣ የሰብል አይነት፣ ቅንብሮች እና ሁኔታዎች ይለያያሉ - ስለዚህ እንደ መሳሪያ አድርገው ያስቡት እንጂ እንደ ዋስትና አይደለም። [3]
ተለዋዋጭ የዝርያ መጠን እና የመድኃኒት ማዘዣዎች
የመድሃኒት ማዘዣ መሳሪያዎች ዞኖችን እንዲገልጹ፣ ንብርብሮችን እንዲያጣምሩ፣ ስክሪፕቶችን እንዲያመነጩ እና ከዚያም ምን እንደተፈጠረ ለመገምገም ሊረዱዎት ይችላሉ። "የተከሰተውን መገምገም" የሚለው ዑደት አስፈላጊ ነው - በag ውስጥ ያለው ML በጣም ጥሩው ጊዜ ላይ ነው፣ አንድ ጊዜ ቆንጆ ካርታ መፍጠር ብቻ ሳይሆን ወቅታዊ-ወቅትን መማር በሚችሉበት ጊዜ። [1]
አዎ፣ አንዳንድ ጊዜ የመጀመሪያው ድል በቀላሉ እንዲህ ነው፡- “በመጨረሻ ምን እንደተፈጠረ ማየት እችላለሁ።” አስደናቂ አይደለም። እጅግ በጣም እውነተኛ።
6) የተባይ እና የበሽታ ትንበያ፡ ቀደም ሲል የተሰጡ ማስጠንቀቂያዎች፣ ያነሱ አስገራሚ ነገሮች 🐛⚠️
ትንበያ አስቸጋሪ ነው (ባዮሎጂ ትርምስን ይወዳል)፣ ነገር ግን የኤምኤል አቀራረቦች እንደ በሽታ መለየት እና ከምርት ጋር የተያያዘ ትንበያ - ብዙውን ጊዜ የአየር ሁኔታ ምልክቶችን፣ ምስሎችን እና የመስክ ታሪክን በማጣመር - ለመሳሰሉ ነገሮች በስፋት የተጠኑ ናቸው። [1]
የእውነታ ማረጋገጫ፡ ትንበያ ትንቢት አይደለም። እንደ ጭስ ማንቂያ አድርገው ይመለከቱት - አልፎ አልፎ የሚያበሳጭ ቢሆንም እንኳን ጠቃሚ ነው 🔔።
7) የእንስሳት እርባታ፡ የአዕምሮ ህክምና ባለሙያ ባህሪን፣ ጤናን እና ደህንነትን ይከታተላል 🐄📊
የእንስሳት እርባታ ቴክኖሎጂ (Labortime AI) አንድ ቀላል እውነታን ስለሚያስተናግድ እየተስፋፋ ነው ፡ እያንዳንዱን እንስሳ ሁልጊዜ ማየት አይቻልም ።
ቅድመ ማስጠንቀቂያ ዙሪያ የተገነባ ነው - የስርዓቱ ስራ ትኩረታችሁን አሁን ። [4]
በዱር ውስጥ የሚያዩዋቸው ምሳሌዎች፡
-
የሚለበሱ (ኮላሮች፣ የጆሮ መለያዎች፣ የእግር ዳሳሾች)
-
የቦለስ አይነት ዳሳሾች
-
በካሜራ ላይ የተመሰረተ ክትትል (የእንቅስቃሴ/የባህሪ ቅጦች)
AI ግብርናን እንዴት ይረዳል? ብለው ከጠየቁ - አንዳንድ ጊዜ እንደሚከተለው ቀላል ነው፡- የበረዶ ኳሶች ከመከሰታቸው በፊት የትኛውን እንስሳ መጀመሪያ መመርመር እንዳለቦት ይነግርዎታል። [4]
8) አውቶሜሽን እና ሮቦቲክስ፡ ተደጋጋሚ ስራዎችን መስራት (እና በተከታታይ መስራት) 🤖🔁
አውቶሜሽን ከ"ጠቃሚ እገዛ" እስከ "ሙሉ በሙሉ ራሱን የቻለ" ይደርሳል፣ እና አብዛኛዎቹ እርሻዎች በመሃል ላይ ይገኛሉ። በትልቁ ምስል፣ FAO ይህንን አካባቢ በሙሉ ከማሽነሪ እስከ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ድረስ ያሉትን ጥቅሞች እና ያልተመጣጠነ የጉዲፈቻ አደጋዎችን ጨምሮ ሰፊ የአውቶሜሽን ሞገድ አካል አድርጎ ይቀርጸዋል። [2]
ሮቦቶች አስማታዊ አይደሉም፣ ነገር ግን እንደ ሁለተኛ እጅ የማይደክም… ወይም ቅሬታ የማያሰማ… ወይም የሻይ እረፍት የሚፈልግ (እሺ፣ ትንሽ የተጋነነ) ሊሆኑ ይችላሉ።
9) የእርሻ አስተዳደር + የውሳኔ ድጋፍ፡- “ጸጥተኛው” ልዕለ ኃያል 📚🧩
ይህ ብዙውን ጊዜ የረጅም ጊዜ እሴትን የሚያንቀሳቅሰው ሴክሲ ያልሆነው ክፍል ነው ፡ የተሻሉ መዝገቦች፣ የተሻሉ ንጽጽሮች፣ የተሻሉ ውሳኔዎች ።
በኤምኤል የሚመራ የውሳኔ ድጋፍ በሰብል፣ በከብት እርባታ፣ በአፈር እና በውሃ አስተዳደር ጥናቶች ላይ ይታያል ምክንያቱም ብዙ የእርሻ ውሳኔዎች የሚከተሉትን ያካትታሉ ፡ ነጥቦቹን በጊዜ፣ በእርሻ እና በሁኔታዎች ማገናኘት ይችላሉ? [1]
ሁለት ወቅቶችን ለማወዳደር ሞክረህ “ለምን ምንም ነገር አይሰለፍም??” ብለህ ካሰብክ - አዎ። ለዚህ ነው በትክክል።
10) የአቅርቦት ሰንሰለት፣ ኢንሹራንስ እና ዘላቂነት፡ ከትዕይንቱ በስተጀርባ ያለው የ AI 📦🌍
በግብርና ውስጥ ያለው የአዕምሮ ንቃተ ህሊና (AI) በእርሻ ላይ ብቻ የተመካ አይደለም። የFAO “የግብርና ስርዓቶች” አመለካከት ከመስኩ የበለጠ ግልጽ ነው - የእሴት ሰንሰለቶችን እና በምርት ዙሪያ ያለውን ሰፊ ስርዓት ያካትታል፣ ይህም የትንበያ እና የማረጋገጫ መሳሪያዎች የሚታዩበት ነው። [2]
ነገሮች በአንድ ጊዜ በሚገርም ሁኔታ ፖለቲካዊ እና ቴክኒካዊ በሆነ መልኩ የሚፈጠሩበት ቦታ ይህ ነው - ሁልጊዜ አስደሳች ላይሆን ይችላል፣ ነገር ግን ከጊዜ ወደ ጊዜ እየጨመረ የሚሄድ።
11) ወጥመዶቹ፡ የውሂብ መብቶች፣ አድልዎ፣ ግንኙነት እና “ማንም የማይጠቀምበት አሪፍ ቴክኖሎጂ” 🧯😬
አሰልቺ ነገሮችን ችላ ካልክ AI ሙሉ በሙሉ ሊጎዳ ይችላል፡
-
የውሂብ አስተዳደር ፡ ባለቤትነት፣ ቁጥጥር፣ ስምምነት፣ ተንቀሳቃሽነት እና ስረዛ በውል ቋንቋ ግልጽ መሆን አለባቸው (በህጋዊ ጭጋግ ውስጥ አልተቀበረም) [5]
-
ግንኙነት + መሠረተ ልማትን ማስቻል ፡ ጉዲፈቻ ያልተመጣጠነ ነው፣ እና የገጠር መሠረተ ልማት ክፍተቶች እውን ናቸው [2]
-
አድልዎ እና ያልተመጣጠነ ጥቅም ፡- መሳሪያዎች ለአንዳንድ የእርሻ ዓይነቶች/ክልሎች ከሌሎቹ በተሻለ ሁኔታ ሊሰሩ ይችላሉ፣ በተለይም የሥልጠና መረጃዎች ከእውነታዎ ጋር የማይዛመዱ ከሆነ [1]
-
“ብልጥ ይመስላል፣ ጠቃሚ አይደለም” : ከስራ ፍሰቱ ጋር የማይጣጣም ከሆነ፣ ጥቅም ላይ አይውልም (ማሳያው ምንም ያህል አሪፍ ቢሆን)
የኤአይ ትራክተር ከሆነ የውሂብ ጥራት የናፍጣ ነው። መጥፎ ነዳጅ፣ መጥፎ ቀን።
12) መጀመር፡ ዝቅተኛ ድራማ ያለው የመንገድ ካርታ 🗺️✅
ገንዘብ ሳያቃጥሉ የአይቲ (AI) ሙከራ ማድረግ ከፈለጉ፡
-
አንድ የህመም ነጥብ ይምረጡ (አረም፣ የመስኖ ጊዜ፣ የፍተሻ ጊዜ፣ የመንጋ የጤና ማስጠንቀቂያዎች)
-
ሙሉ አውቶሜሽን ከመደረጉ በፊት በታይነት (ካርታ ስራ + ክትትል) ይጀምሩ
-
ቀላል ሙከራ ያካሂዱ ፡ አንድ መስክ፣ አንድ የመንጋ ቡድን፣ አንድ የስራ ፍሰት
-
በእውነቱ የሚያስቡለትን አንድ መለኪያ ይከታተሉ
-
ቃል ከመግባትዎ በፊት የውሂብ መብቶችን + የመላክ አማራጮችን ያረጋግጡ
-
ለስልጠና እቅድ ያውጡ - “ቀላል” መሳሪያዎች እንኳን ለመከተል ልምዶችን ይፈልጋሉ [2]
13) የመጨረሻ አስተያየቶች፡- የሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ (AI) ግብርናን እንዴት ይረዳል? 🌾✨
የአዕምሮ ህክምና (AI) ግብርናን እንዴት ይረዳል? እርሻዎች አነስተኛ ግምት በመስጠት የተሻሉ ጥሪዎችን እንዲያደርጉ ይረዳል - ምስሎችን፣ የዳሳሽ ንባቦችን እና የማሽን ምዝግብ ማስታወሻዎችን ወደ በእርግጥ ሊወስዷቸው ወደሚችሉ እርምጃዎች በመቀየር። [1]
ቲኤል፤ዲአር
-
የፍተሻ ሂደትን ያሻሽላል (ችግሮችን ቀደም ብለው ያግኙ) [1]
-
ትክክለኛ ግብዓቶችን ያስችላል [3]
-
የእንስሳት ክትትልን (ቅድመ ማስጠንቀቂያዎች፣ የደህንነት ክትትል) ያሳድጋል
-
አውቶሜሽንን ይደግፋል (ጥቅማ ጥቅሞችን እና እውነተኛ የጉዲፈቻ ክፍተቶችን ጨምሮ) [2]
-
የመከሰት ወይም የመበላሸት ምክንያቶች የውሂብ መብቶች፣ ግልጽነት እና አጠቃቀም [5]
ተደጋጋሚ ጥያቄዎች
AI በእርሻ ላይ የግብርና ውሳኔ አሰጣጥን እንዴት እንደሚደግፍ
በግብርና ውስጥ ያለው የአዕምሮ ንቃተ ህሊና በአብዛኛው ምልከታዎችን ወደ እርስዎ ሊወስዷቸው ወደሚችሉ ውሳኔዎች መቀየር ነው። እርሻዎች እንደ ምስሎች፣ የዳሳሽ ንባቦች፣ የምርት ካርታዎች፣ የማሽን ምዝግብ ማስታወሻዎች እና የአየር ሁኔታ ምልክቶች ያሉ ጫጫታ ያላቸውን ግብዓቶች ያመነጫሉ፣ እና ኤምኤል (ML) በላያቸው ላይ ያሉትን ቅጦች ለማሳየት ይረዳል። በተግባር፣ እንደ ቅድሚያ የሚሰጠው ሞተር ሆኖ ይሰራል፡ መጀመሪያ የት መፈለግ እንዳለበት፣ ምን ማከም እንዳለበት እና ምን ማስቀመጥ እንዳለበት። "ለእርስዎ እርሻ አያደርግም" ነገር ግን ግምታዊ ስራዎች የሚኖሩበትን ቦታ ሊያሳጥር ይችላል።.
የእርሻ ዳታ ማሽን የመማሪያ መሳሪያዎች አይነቶች
አብዛኛዎቹ የAG ውሳኔ-ድጋፍ መሳሪያዎች ከምስል (ሳተላይት፣ ድሮን ወይም የስልክ ፎቶዎች)፣ ከማሽን እና የመስክ ኦፕሬሽን ምዝግብ ማስታወሻዎች፣ የምርት ካርታዎች፣ የአፈር ንብርብሮች እና የአየር ሁኔታ ምልክቶች ይሳባሉ። ዋጋው የሚመጣው እያንዳንዱን ለብቻው ከማየት ይልቅ እነዚህን ንብርብሮች በማጣመር ነው። ውጤቱ በተለምዶ ደረጃ የተሰጠው “የትኩረት ነጥቦች”፣ የመድሃኒት ማዘዣ ካርታ ወይም የሆነ ነገር በአካል ቼክ እንዲረጋገጥ በቂ ለውጥ እንዳደረገ የሚያሳይ ማንቂያ ነው።.
የAI-for-ferring መሳሪያ በዕለት ተዕለት አጠቃቀም ረገድ ጠቃሚ የሚያደርገው ምንድን ነው?
በጣም ጠንካራዎቹ መሳሪያዎች ስራ እንዴት እንደሚከሰት ይዛመዳሉ፡ በትራክተር ታክሲ ውስጥ፣ በተወሰነ ጊዜ፣ እና አንዳንድ ጊዜ ጭቃማ ጓንቶች እና የተቆራረጠ ምልክት። ተግባራዊ መሳሪያዎች "ለምን" የሚለውን ያብራራሉ፣ ነጥብ ብቻ ሳይሆን፣ እና በአፈር፣ በአየር ሁኔታ፣ በሃይብሪድ እና በማዞሪያዎች መካከል ያለውን የእርሻ ተለዋዋጭነት ይቋቋማሉ። እንዲሁም ግልጽ የሆነ የውሂብ ባለቤትነት እና ፈቃዶች ያስፈልጋቸዋል፣ እና በውሂብ መዝለያዎች ውስጥ እንዳይጠመዱ ከሌሎች ስርዓቶች ጋር መዋሃድ አለባቸው።.
በእርሻ ቦታ ላይ የ AI መሳሪያዎችን ለመጠቀም የበይነመረብ ግንኙነት ፍላጎቶች
የግድ አይደለም። ብዙ እርሻዎች ያልተመጣጠነ የገጠር ግንኙነት ያጋጥማቸዋል፣ እና ደመና-ብቻ ዲዛይኖች በጣም መጥፎ በሆነ ጊዜ ሲቀነሱ ስምምነትን ሊሰብሩ ይችላሉ። የተለመደው አካሄድ አሁንም ዋጋ የሚሰጡ መሳሪያዎችን ያለማቋረጥ መድረስ እና ከዚያም ወደ ሽፋንዎ ሲመለሱ ማመሳሰል ነው። በብዙ የስራ ፍሰቶች ውስጥ ቅድሚያ የሚሰጠው አስተማማኝነት በመጀመሪያ እና ውስብስብነት ደግሞ በተለይም ጊዜን በሚነኩ ስራዎች ወቅት ነው።.
AI በሳተላይት፣ ድሮኖች ወይም በስልክ ፎቶዎች የሰብል ቅኝትን እንዴት እንደሚያሻሽል
በAI የሚመራ ስካን በዋናነት በዘፈቀደ ከመራመድ ይልቅ የችግር ቦታዎችን በፍጥነት ማግኘት ነው። ምስሎች በጊዜ ሂደት ተለዋዋጭነትን እና ለውጦችን ሊያጎሉ ይችላሉ፣ የመስክ ታሪክ ደግሞ "መደበኛ ደካማ ቦታዎችን" ከአዳዲስ ችግሮች ለመለየት ይረዳል። የስልክ ፎቶዎች የተባይ ወይም የበሽታ መታወቂያን ሊረዱ ይችላሉ፣ ነገር ግን የሰው ልጅ ጤና ውጤቱን ሲፈትሽ አሁንም በተሻለ ሁኔታ ይሰራሉ። ትርፉ የሚባክነው ማይሎች እና ቀደም ብሎ መለየቱ አነስተኛ ነው።.
በኮምፒውተር እይታ የታለመ ርጭት እና የአረም ማጥፊያ ቅነሳ
የታለመ መርጨት አላስፈላጊ አተገባበርን ለመቀነስ ካሜራዎችን እና ኤምኤልን በመጠቀም አረሞችን ለይቶ ማወቅ እና ሁሉንም ነገር በብርድ ልብስ ከመርጨት ይልቅ አስፈላጊ በሚሆንበት ቦታ ብቻ መርጨት ይቻላል። እንደ ጆን ዲሬ ሴ እና ስፕሬይ ያሉ ስርዓቶች ብዙውን ጊዜ አወቃቀሩ እና ሁኔታዎቹ ትክክል ሲሆኑ እንደ ጠንካራ የ ROI ጉዳዮች ይቀርጻሉ። ውጤቶቹ እንደ አረም ግፊት፣ የሰብል አይነት፣ ቅንብሮች እና የመስክ ሁኔታዎች ሊለያዩ ይችላሉ፣ ስለዚህ እንደ መሳሪያ መቆጠር ይመረጣል - ዋስትና አይደለም።.
ተለዋዋጭ-መጠን ያላቸው መድኃኒቶች እና ኤምኤል በጊዜ ሂደት እንዴት እንደሚያሻሽላቸው
ተለዋዋጭ መጠን ያላቸው መድኃኒቶች የዘር ወይም የመራባት ውሳኔዎችን በአካባቢ ለመምራት ዞኖችን እና የውሂብ ንብርብሮችን ይጠቀማሉ፣ ከዚያም በኋላ ውጤቶችን ያወዳድሩ። የወቅቱን ዑደት በወቅቱ መዝጋት ሲችሉ ML ብሩህ ይሆናል፡ እቅድ ማውጣት፣ ማስኬድ እና የተከሰተውን መገምገም ይችላሉ። ግልጽ ያልሆነ የመጀመሪያ ድል እንኳን - በመጨረሻ በመጨረሻው ማለፊያ ላይ ምን እንደተከሰተ ማየት - በኋላ ላይ ብልጥ ለሆኑ የመድኃኒት ማዘዣዎች መሠረት ሊጥል ይችላል።.
የፕሪሲሽን የእንስሳት እርባታ እና የ AI ክትትል የሚደረግበት ነገር
ፕሪሲሽን ኤሌክትሪካል ፋርሚንግ በተከታታይ ክትትል እና ቅድመ ማስጠንቀቂያ ላይ ያተኩራል፣ ምክንያቱም እያንዳንዱን እንስሳ ሁልጊዜ መከታተል አይችሉም። በAI የሚደገፉ ስርዓቶች ባህሪን ለመከታተል እና "የሆነ ነገር ጠፍቷል" ለማለት ተለባሽ ነገሮችን (ኮላሮች፣ የጆሮ መለያዎች፣ የእግር ዳሳሾች)፣ የቦለስ አይነት ዳሳሾች ወይም ካሜራዎችን ሊጠቀሙ ይችላሉ። ተግባራዊ ግቡ ቀላል ነው፡- የበረዶ ኳስ ከመውጣቱ በፊት ትኩረትዎን አሁኑኑ መመርመር ወደሚያስፈልጋቸው እንስሳት መምራት።.
በግብርና ውስጥ የ AI ትልቁ አደጋዎች
ትልቁ አደጋዎች ብዙውን ጊዜ ወሲብ ነክ ያልሆኑ ናቸው፡ ግልጽ ያልሆኑ የውሂብ መብቶች እና ፈቃዶች፣ የግንኙነት ገደቦች እና ከዕለታዊ የስራ ፍሰት ጋር የማይጣጣሙ መሳሪያዎች። የሥልጠና መረጃ ከእርሻዎ ክልል፣ ልምዶች ወይም ሁኔታዎች ጋር የማይጣጣም ሲሆን አድልዎ ሊፈጠር ይችላል፣ ይህም አፈጻጸምን እኩል ሊያደርገው ይችላል። ሌላው የተለመደ የውድቀት ሁነታ "ብልጥ ይመስላል፣ አያቀርብም" ነው - በጣም ብዙ መግቢያዎችን፣ ወደ ውጭ መላክን ወይም መፍትሄዎችን የሚፈልግ ከሆነ ጥቅም ላይ አይውልም።.
ገንዘብ ሳያባክኑ በግብርና ውስጥ የ AI እንዴት መጀመር እንደሚቻል
ሙሉ “ስማርት እርሻ” ቁልል ከመግዛት ይልቅ - እንደ የፍተሻ ጊዜ፣ አረም፣ የመስኖ ጊዜ ወይም የመንጋ የጤና ማንቂያዎች - በአንድ የህመም ነጥብ ይጀምሩ። ሙሉ አውቶማቲክ ከመፈለግዎ በፊት የጋራ መንገድ በመጀመሪያ ታይነት (ካርታ ማውጣት እና ክትትል) ነው። ትንሽ ሙከራ (አንድ መስክ ወይም አንድ የመንጋ ቡድን) ያሂዱ፣ የሚያስቡልዎትን አንድ መለኪያ ይከታተሉ፣ እና የውሂብ መብቶችን እና የኤክስፖርት አማራጮችን ቀደም ብለው ይገምግሙ ስለዚህ እንዳይቆለፉ።.
ማጣቀሻዎች
[1] ሊያኮስ እና ሌሎችም (2018) “በግብርና ውስጥ የማሽን ትምህርት፡ ግምገማ” (ሴንሰሮች)
[2] FAO (2022) “የምግብ እና የግብርና ሁኔታ 2022፡ የግብርና ስርዓቶችን ለመለወጥ አውቶማቲክን መጠቀም” (የዜና ክፍል መጣጥፍ)
[3] ጆን ዴሬ “See & Spray™ Technology” (ኦፊሴላዊ የምርት ገጽ)
[4] ቤርክማንስ (2017) “ስለ ትክክለኛ የእንስሳት እርባታ አጠቃላይ መግቢያ” (የእንስሳት ድንበር፣ የኦክስፎርድ አካዳሚክ)
[5] Ag ዳታ ግልጽ “ዋና መርሆዎች” (ግላዊነት፣ ባለቤትነት/ቁጥጥር፣ ተንቀሳቃሽነት፣ ደህንነት)