കൃഷിയെ AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു? [വീഡിയോയും ക്വിസും]

ചുരുക്ക ഉത്തരം: വിഘടിച്ച കാർഷിക ഡാറ്റയെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിലൂടെ AI കൃഷിയെ സഹായിക്കുന്നു - ആദ്യം എവിടെ പരിശോധിക്കണം, എന്ത് ചികിത്സിക്കണം, ഏതൊക്കെ മൃഗങ്ങളെ പരിശോധിക്കണം. ദൈനംദിന കാർഷിക പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് ഇത് മാറുകയും അതിന്റെ ശുപാർശകൾ വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് കണക്റ്റിവിറ്റി പാച്ചിൽ ആയിരിക്കുമ്പോഴോ സാഹചര്യങ്ങൾ മാറുമ്പോഴോ ഇത് ഏറ്റവും വിലപ്പെട്ടതാണ്.

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:

മുൻഗണനാക്രമം: ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള പ്രശ്ന സ്ഥലങ്ങളിലേക്ക് ആദ്യം സ്കൗട്ടിംഗും ശ്രദ്ധയും തിരിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുക.

വർക്ക്ഫ്ലോ ഫിറ്റ്: ക്യാബിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന, വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന, അധിക ലോഗിനുകൾ ആവശ്യപ്പെടാത്ത ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

സുതാര്യത: "എന്തുകൊണ്ട്" എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അതുവഴി തീരുമാനങ്ങൾ വിശ്വസനീയവും വെല്ലുവിളിക്കാവുന്നതുമായി തുടരും.

ഡാറ്റ അവകാശങ്ങൾ: സ്വീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഉടമസ്ഥാവകാശം, അനുമതികൾ, കയറ്റുമതി, ഇല്ലാതാക്കൽ നിബന്ധനകൾ പൂട്ടിയിടുക.

ദുരുപയോഗ പ്രതിരോധം: പ്രവചനങ്ങളെ മുന്നറിയിപ്പുകളായി കണക്കാക്കുക, എപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായത്തിലൂടെ വിവേകം പരിശോധിക്കുക.

ഇതിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഒരു കാര്യത്തിലേക്ക് വരുന്നു: കുഴപ്പമുള്ള കാർഷിക ഡാറ്റ (ചിത്രങ്ങൾ, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ, വിളവ് മാപ്പുകൾ, മെഷീൻ ലോഗുകൾ, കാലാവസ്ഥാ സിഗ്നലുകൾ) വ്യക്തമായ പ്രവർത്തനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു. ആ "പ്രവർത്തനങ്ങളാക്കി മാറ്റുക" എന്ന ഭാഗമാണ് അടിസ്ഥാനപരമായി കാർഷിക തീരുമാന പിന്തുണയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ മുഴുവൻ പോയിന്റും. [1]

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 വിള രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു
രോഗങ്ങളെ നേരത്തെയും കൃത്യമായും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ക്രോപ്പ് ഇമേജുകൾ AI വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.

🔗 കൃത്രിമബുദ്ധിയിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, ദൃശ്യ ഡാറ്റ എന്നിവ മെഷീനുകൾ എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു.

🔗 നിയമനങ്ങളിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
റിക്രൂട്ട്മെന്റ്, സ്ക്രീനിംഗ്, സ്ഥാനാർത്ഥി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക മാർഗങ്ങൾ AI.

🔗 കൃത്രിമബുദ്ധി എങ്ങനെ പഠിക്കാം
AI ആശയങ്ങളും ഉപകരണങ്ങളും പഠിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നതിനുള്ള തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ റോഡ്മാപ്പ്.

1) ലളിതമായ ആശയം: AI നിരീക്ഷണങ്ങളെ തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു 🧠➡️🚜

മണ്ണിന്റെ വ്യതിയാനം, വിള സമ്മർദ്ദ രീതികൾ, കീട സമ്മർദ്ദം, മൃഗങ്ങളുടെ പെരുമാറ്റം, യന്ത്ര പ്രകടനം തുടങ്ങിയ അസംബന്ധമായ വിവരങ്ങൾ ഫാമുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. വലിയതും കുഴപ്പമുള്ളതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ മനുഷ്യർ നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെയും, എവിടെ പരിശോധിക്കണം, എന്ത് കൈകാര്യം ചെയ്യണം, എന്ത് അവഗണിക്കണം തുടങ്ങിയ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലൂടെയും AI സഹായിക്കുന്നു. [1]

അതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാൻ ഒരു സൂപ്പർ പ്രായോഗിക മാർഗം: AI ഒരു മുൻഗണനാ എഞ്ചിനാണ്. ഇത് മാന്ത്രികമായി നിങ്ങൾക്കായി കൃഷി ചെയ്യുന്നില്ല - നിങ്ങളുടെ സമയവും ശ്രദ്ധയും യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രാധാന്യമുള്ളിടത്ത് ചെലവഴിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

2) കൃഷിക്ക് വേണ്ടിയുള്ള ഒരു നല്ല AI പതിപ്പ് എന്താണ്? ✅🌱

എല്ലാ "കൃഷിക്കുള്ള AI" യും ഒരുപോലെ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടതല്ല. ചില ഉപകരണങ്ങൾ ശരിക്കും മികച്ചതാണ്; മറ്റുള്ളവ... അടിസ്ഥാനപരമായി ലോഗോയുള്ള ഒരു ഫാൻസി ഗ്രാഫ് ആണ്.

യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ ഏറ്റവും പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നത് ഇതാ:

• നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നു (ട്രാക്ടർ ക്യാബ്, ചെളി നിറഞ്ഞ കയ്യുറകൾ, പരിമിതമായ സമയം)

• ഒരു സ്കോർ മാത്രമല്ല, "എന്തുകൊണ്ട്" എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു (അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ അത് വിശ്വസിക്കില്ല)

• കൃഷിയിടങ്ങളിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു (മണ്ണ്, കാലാവസ്ഥ, സങ്കരയിനങ്ങൾ, ഭ്രമണം - എല്ലാം മാറുന്നു)

• ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥാവകാശം + അനുമതികൾ മായ്‌ക്കുക (ആർക്കൊക്കെ എന്ത്, എന്ത് ഉദ്ദേശ്യത്തിനായി കാണാൻ കഴിയും) [5]

• മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു (കാരണം ഡാറ്റ സിലോകൾ ഒരു സ്ഥിരം തലവേദനയാണ്)

• കണക്റ്റിവിറ്റി കുറവാണെങ്കിലും ഇപ്പോഴും ഉപയോഗപ്രദമാണ് (ഗ്രാമീണ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ അസമമാണ്, "ക്ലൗഡ്-മാത്രം" എന്നത് ഒരു ഡീൽ ബ്രേക്കറാകാം) [2]

സത്യം പറഞ്ഞാൽ: മൂല്യം ലഭിക്കാൻ മൂന്ന് ലോഗിനുകളും ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് കയറ്റുമതിയും ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, അത് “സ്മാർട്ട് ഫാമിംഗ്” അല്ല, അത് ശിക്ഷയാണ് 😬.

3) താരതമ്യ പട്ടിക: കർഷകർ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാധാരണ AI-ish ഉപകരണ വിഭാഗങ്ങൾ 🧾✨

വിലകൾ മാറുന്നു, ബണ്ടിലുകൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ ഇവയെ സുവിശേഷമായി കണക്കാക്കുന്നതിനുപകരം "വിലയേറിയ" ശ്രേണികളായി പരിഗണിക്കുക.

ചെറിയ ഫോർമാറ്റിംഗ് കുറ്റസമ്മതം: "പ്രൈസ് വൈബ്" എന്നത് ഞാൻ കണ്ടുപിടിച്ച ഒരു സാങ്കേതിക പദമാണ്... പക്ഷേ ഞാൻ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകും 😄.

4) ക്രോപ്പ് സ്കൗട്ടിംഗ്: റാൻഡം നടത്തത്തേക്കാൾ വേഗത്തിൽ AI പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു 🚶♂️🌾

ഏറ്റവും വലിയ വിജയങ്ങളിലൊന്ന് മുൻഗണനാക്രമീകരണം. എല്ലായിടത്തും തുല്യമായി സ്കൗട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് പകരം, സാധ്യതയുള്ള പ്രശ്ന സ്ഥലങ്ങളിലേക്ക് നിങ്ങളെ നയിക്കാൻ AI ഇമേജറിയും ഫീൽഡ് ചരിത്രവും ഉപയോഗിക്കുന്നു. രോഗ കണ്ടെത്തൽ, കള കണ്ടെത്തൽ, വിള നിരീക്ഷണം - ഈ സമീപനങ്ങൾ ഗവേഷണ സാഹിത്യത്തിൽ നിരന്തരം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു - കാരണം അവ കൃത്യമായി എം‌എൽ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പാറ്റേൺ-തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നമാണ്. [1]

സാധാരണ AI- നിയന്ത്രിത സ്കൗട്ടിംഗ് ഇൻപുട്ടുകൾ:

• ഉപഗ്രഹ അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രോൺ ഇമേജറി (വിള വീര്യ സിഗ്നലുകൾ, മാറ്റം കണ്ടെത്തൽ) [1]

• കീട/രോഗ തിരിച്ചറിയലിനായി സ്മാർട്ട്‌ഫോൺ ഫോട്ടോകൾ (ഉപയോഗപ്രദമാണ്, പക്ഷേ ഇപ്പോഴും മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം ഘടിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്) [1]

• ചരിത്രപരമായ വിളവ് + മണ്ണിന്റെ പാളികൾ (അതിനാൽ നിങ്ങൾ "സാധാരണ ദുർബലമായ സ്ഥലങ്ങൾ" പുതിയ പ്രശ്നങ്ങളുമായി ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കരുത്)

കൃഷിയെ AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു എന്നത് വളരെ അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്ഥലമാണിത് : നിങ്ങൾക്ക് എന്താണ് നഷ്ടമാകാൻ പോകുന്നതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു 👀. [1]

5) കൃത്യമായ ഇൻപുട്ടുകൾ: മികച്ച രീതിയിൽ തളിക്കൽ, വളപ്രയോഗം, ജലസേചനം 💧🌿

ഇൻപുട്ടുകൾ ചെലവേറിയതാണ്. തെറ്റുകൾ വേദനാജനകമാണ്. അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും സജ്ജീകരണവും മികച്ചതാണെങ്കിൽ, AI-ക്ക് യഥാർത്ഥവും അളക്കാവുന്നതുമായ ROI പോലെ തോന്നുന്നത് ഇവിടെയാണ്. [ 1 ]

മികച്ച സ്പ്രേയിംഗ് (ലക്ഷ്യമിടുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടെ)

"കാണിച്ചു തരൂ പണം" എന്നതിന്റെ ഏറ്റവും വ്യക്തമായ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഒന്നാണിത്: കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ + മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് പുതപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാം തളിക്കുന്നതിനുപകരം കളകളെ ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ള തളിക്കൽ സാധ്യമാക്കാം . [3]

പ്രധാന കാര്യം: ഈ സംവിധാനങ്ങൾ വിൽക്കുന്ന കമ്പനികൾ പോലും കളകളുടെ മർദ്ദം, വിള തരം, ക്രമീകരണങ്ങൾ, അവസ്ഥകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ച് ഫലങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടുമെന്ന് തുറന്നു പറയുന്നു - അതിനാൽ ഇത് ഒരു ഉപകരണമായി കണക്കാക്കുക, ഒരു ഗ്യാരണ്ടിയായിട്ടല്ല. [3]

വേരിയബിൾ-റേറ്റ് സീഡിംഗും കുറിപ്പടികളും

സോണുകൾ നിർവചിക്കാനും, ലെയറുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും, സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും, തുടർന്ന് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് വിലയിരുത്താനും പ്രിസ്ക്രിപ്ഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. "എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് വിലയിരുത്തുന്ന" ലൂപ്പ് പ്രധാനമാണ് - മനോഹരമായ ഒരു മാപ്പ് ഒരിക്കൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുപകരം, സീസൺ-ഓവർ-സീസൺ പഠിക്കാൻ കഴിയുമ്പോഴാണ് ML-ൽ ag ഏറ്റവും മികച്ചത്. [1]

അതെ, ചിലപ്പോൾ ആദ്യ വിജയം ലളിതമായി പറയും: "അവസാന പാസിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് എനിക്ക് ഒടുവിൽ കാണാൻ കഴിയും." ഗ്ലാമറസ് അല്ല. വളരെ യഥാർത്ഥമാണ്.

6) കീട, രോഗ പ്രവചനം: നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പുകൾ, കുറച്ച് ആശ്ചര്യങ്ങൾ 🐛⚠️

പ്രവചനം സങ്കീർണ്ണമാണ് (ജീവശാസ്ത്രം കുഴപ്പങ്ങളെ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു), എന്നാൽ രോഗ കണ്ടെത്തൽ, വിളവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവചനം തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങൾക്കായി എംഎൽ സമീപനങ്ങൾ വ്യാപകമായി പഠിക്കപ്പെടുന്നു - പലപ്പോഴും കാലാവസ്ഥാ സിഗ്നലുകൾ, ഇമേജറി, ഫീൽഡ് ചരിത്രം എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ചാണ്. [1]

യാഥാർത്ഥ്യ പരിശോധന: ഒരു പ്രവചനം ഒരു പ്രവചനമല്ല. അതിനെ ഒരു പുക അലാറം പോലെ കൈകാര്യം ചെയ്യുക - അത് ഇടയ്ക്കിടെ ശല്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പോലും ഉപയോഗപ്രദമാണ് 🔔.

7) കന്നുകാലികൾ: പെരുമാറ്റം, ആരോഗ്യം, ക്ഷേമം എന്നിവ AI നിരീക്ഷിക്കുന്നു 🐄📊

ലൈവ്‌സ്റ്റോക്ക് AI അതിവേഗം പ്രചാരത്തിലാകുന്നത് അത് ഒരു ലളിതമായ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ നേരിടുന്നതിനാലാണ്: നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാ മൃഗങ്ങളെയും എല്ലായ്‌പ്പോഴും നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയില്ല.

പ്രിസിഷൻ ലൈവ്‌സ്റ്റോക്ക് ഫാമിംഗ് (PLF) അടിസ്ഥാനപരമായി തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണത്തെയും നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പിനെയും ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് - ഇപ്പോൾ ആവശ്യമുള്ള മൃഗങ്ങളിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുക എന്നതാണ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ജോലി . [4]

കാട്ടിൽ നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ധരിക്കാവുന്നവ (കോളറുകൾ, ഇയർ ടാഗുകൾ, ലെഗ് സെൻസറുകൾ)

• ബോളസ്-ടൈപ്പ് സെൻസറുകൾ

• ക്യാമറ അധിഷ്ഠിത നിരീക്ഷണം (ചലനം/പെരുമാറ്റ രീതികൾ)

അപ്പോൾ, AI കൃഷിയെ എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾ ചോദിച്ചാൽ - ചിലപ്പോൾ ഇത് വളരെ ലളിതമാണ്: സാഹചര്യം മഞ്ഞുമൂടുന്നതിനുമുമ്പ് ഏത് മൃഗത്തെ ആദ്യം പരിശോധിക്കണമെന്ന് ഇത് നിങ്ങളോട് പറയും 🧊. [4]

8) ഓട്ടോമേഷനും റോബോട്ടിക്സും: ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യുക (സ്ഥിരമായി അവ ചെയ്യുക) 🤖🔁

"സഹായകരമായ സഹായം" മുതൽ "പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരം" വരെയുള്ള മേഖലകളിലാണ് ഓട്ടോമേഷൻ, മിക്ക ഫാമുകളും സ്ഥിതി ചെയ്യുന്നത്. മൊത്തത്തിൽ, എഫ്എഒ ഈ മേഖലയെ മുഴുവൻ വിശാലമായ ഒരു ഓട്ടോമേഷൻ തരംഗത്തിന്റെ ഭാഗമായി ചിത്രീകരിക്കുന്നു, അതിൽ യന്ത്രങ്ങൾ മുതൽ AI വരെ ഉൾപ്പെടുന്നു, സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങളും അസമമായ ദത്തെടുക്കൽ അപകടസാധ്യതകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു . [2]

റോബോട്ടുകൾ മാന്ത്രികമല്ല, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് തളരാത്ത... പരാതിപ്പെടാത്ത... അല്ലെങ്കിൽ ചായ ഇടവേളകൾ ആവശ്യമില്ലാത്ത (ശരി, നേരിയ അതിശയോക്തി) രണ്ടാമത്തെ ജോഡി കൈകൾ പോലെയാകാം ☕.

9) ഫാം മാനേജ്മെന്റ് + തീരുമാന പിന്തുണ: "നിശബ്ദ" സൂപ്പർ പവർ 📚🧩

ഇതാണ് പലപ്പോഴും ഏറ്റവും ദീർഘകാല മൂല്യത്തെ നയിക്കുന്ന അശ്ലീല ഭാഗം: മികച്ച റെക്കോർഡുകൾ, മികച്ച താരതമ്യങ്ങൾ, മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ.

വിള, കന്നുകാലികൾ, മണ്ണ്, ജല മാനേജ്മെന്റ് ഗവേഷണങ്ങളിൽ എംഎൽ-അധിഷ്ഠിത തീരുമാന പിന്തുണ കാണപ്പെടുന്നു, കാരണം നിരവധി കാർഷിക തീരുമാനങ്ങൾ ഇവയിലേക്ക് ചുരുങ്ങുന്നു: സമയം, വയലുകൾ, അവസ്ഥകൾ എന്നിവയിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ഡോട്ടുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ? [1]

നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും രണ്ട് സീസണുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, "എന്തുകൊണ്ട് ഒന്നും ഒത്തുചേരുന്നില്ല??" എന്ന് ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ - അതെ. അതുകൊണ്ടാണ്.

10) വിതരണ ശൃംഖല, ഇൻഷുറൻസ്, സുസ്ഥിരത: പിന്നണിയിലെ AI 📦🌍

കൃഷിയിലെ AI എന്നത് കൃഷിയിടത്തിൽ മാത്രമല്ല. "കാർഷികോൽപ്പന്ന സംവിധാനങ്ങൾ" എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള FAO യുടെ കാഴ്ചപ്പാട്, കൃഷിയിടത്തേക്കാൾ വളരെ വലുതാണ് - അതിൽ മൂല്യ ശൃംഖലകളും ഉൽപ്പാദനത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള വിശാലമായ സംവിധാനവും ഉൾപ്പെടുന്നു, അവിടെയാണ് പ്രവചന, സ്ഥിരീകരണ ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണയായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നത്. [2]

ഇവിടെയാണ് കാര്യങ്ങൾ ഒരേ സമയം വിചിത്രമായി രാഷ്ട്രീയവും സാങ്കേതികവുമായി മാറുന്നത് - എപ്പോഴും രസകരമല്ല, പക്ഷേ കൂടുതൽ പ്രസക്തമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

11) അപകടങ്ങൾ: ഡാറ്റ അവകാശങ്ങൾ, പക്ഷപാതം, കണക്റ്റിവിറ്റി, "ആരും ഉപയോഗിക്കാത്ത അടിപൊളി സാങ്കേതികവിദ്യ" 🧯😬

വിരസമായ കാര്യങ്ങൾ അവഗണിച്ചാൽ AI തികച്ചും വിപരീതഫലം നൽകിയേക്കാം:

• ഡാറ്റ ഗവേണൻസ്: ഉടമസ്ഥാവകാശം, നിയന്ത്രണം, സമ്മതം, പോർട്ടബിലിറ്റി, ഇല്ലാതാക്കൽ എന്നിവ കരാർ ഭാഷയിൽ വ്യക്തമായിരിക്കണം (നിയമപരമായ മൂടൽമഞ്ഞിൽ മൂടിയിരിക്കരുത്) [5]

• കണക്റ്റിവിറ്റി + അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കൽ: ദത്തെടുക്കൽ അസമമാണ്, ഗ്രാമീണ അടിസ്ഥാന സൗകര്യ വിടവുകൾ യഥാർത്ഥമാണ് [2]

• പക്ഷപാതവും അസമമായ നേട്ടവും: ചില കാർഷിക തരങ്ങൾ/പ്രദേശങ്ങൾക്ക് ഉപകരണങ്ങൾ മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും പരിശീലന ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ [1]

• “സ്മാർട്ടായി തോന്നുന്നു, ഉപയോഗപ്രദമല്ല”: ഇത് വർക്ക്ഫ്ലോയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് ഉപയോഗിക്കപ്പെടില്ല (ഡെമോ എത്ര രസകരമാണെങ്കിലും)

AI ഒരു ട്രാക്ടറാണെങ്കിൽ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ഡീസലാണ്. മോശം ഇന്ധനം, മോശം ദിവസം.

12) ആരംഭിക്കാം: ഒരു ലോ-ഡ്രാമ റോഡ്മാപ്പ് 🗺️✅

പണത്തിന് തീ കൊളുത്താതെ AI പരീക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ:

1. ഒരു വേദനാ കേന്ദ്രം തിരഞ്ഞെടുക്കുക (കളകൾ, ജലസേചന സമയം, സ്കൗട്ടിംഗ് സമയം, കന്നുകാലികളുടെ ആരോഗ്യ മുന്നറിയിപ്പുകൾ)

2. പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേഷന് മുമ്പ് ദൃശ്യപരത (മാപ്പിംഗ് + നിരീക്ഷണം) ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക [1]

3. ഒരു ലളിതമായ പരീക്ഷണം നടത്തുക: ഒരു ഫീൽഡ്, ഒരു കന്നുകാലിക്കൂട്ടം, ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ.

4. ഒരു മെട്രിക് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക (സ്പ്രേ വോളിയം, ലാഭിച്ച സമയം, പുനർചികിത്സകൾ, വിളവ് സ്ഥിരത)

5. [5] ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് ഡാറ്റ അവകാശങ്ങൾ + കയറ്റുമതി ഓപ്ഷനുകൾ പരിശോധിക്കുക.

6. പരിശീലനത്തിനുള്ള പദ്ധതി - “എളുപ്പമുള്ള” ഉപകരണങ്ങൾ പോലും പാലിക്കേണ്ട ശീലങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് [2]

13) അന്തിമ പരാമർശങ്ങൾ: AI കൃഷിയെ എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു? 🌾✨

കൃഷിയെ AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു? കുറഞ്ഞ ഊഹക്കച്ചവടത്തോടെ മികച്ച കോളുകൾ വിളിക്കാൻ ഫാമുകളെ ഇത് സഹായിക്കുന്നു - ഇമേജുകൾ, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ, മെഷീൻ ലോഗുകൾ എന്നിവ നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിലൂടെ. [1]

ടിഎൽ;ഡിആർ

• AI സ്കൗട്ടിംഗ് (പ്രശ്നങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടെത്തുക) [1]

• ഇത് കൃത്യമായ ഇൻപുട്ടുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു (പ്രത്യേകിച്ച് ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത സ്പ്രേയിംഗ്) [3]

• ഇത് കന്നുകാലി നിരീക്ഷണം (മുൻകൂട്ടി മുന്നറിയിപ്പുകൾ, ക്ഷേമ ട്രാക്കിംഗ്) [4]

• ഇത് ഓട്ടോമേഷനെ (ആനുകൂല്യങ്ങളോടെ - യഥാർത്ഥ ദത്തെടുക്കൽ വിടവുകൾക്കൊപ്പം) [2]

• ഡാറ്റ അവകാശങ്ങൾ, സുതാര്യത, ഉപയോഗക്ഷമത എന്നിവയാണ് ഗുണകരമല്ലാത്ത ഘടകങ്ങൾ [5]

യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണം: വിള സ്കൗട്ടിംഗിന് മുൻഗണന നൽകാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു 🌾🔍

രംഗം

ശൈത്യകാല ഗോതമ്പ്, എണ്ണക്കുരുക്കൾ നിറഞ്ഞ റേപ്പ്, സ്പ്രിംഗ് ബാർലി എന്നിവ വളർത്തുന്ന 650 ഏക്കർ കൃഷിയിടം സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഫാമിൽ ഇതിനകം തന്നെ വിളവ് ഭൂപടങ്ങൾ, അടിസ്ഥാന മണ്ണ്-സോൺ ഭൂപടങ്ങൾ, സ്പ്രേ റെക്കോർഡുകൾ, ആഴ്ചതോറുമുള്ള ഉപഗ്രഹ ചിത്രങ്ങൾ എന്നിവയുണ്ട്, പക്ഷേ മാനേജർ ഇപ്പോഴും വയലുകൾ പ്രധാനമായും ശീലം അനുസരിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നു: ആദ്യം ഹെഡ്‌ലാൻഡ്‌സ്, പിന്നീട് അറിയപ്പെടുന്ന ദുർബലമായ പാടുകൾ, പിന്നെ സമയമുള്ളത്.

ഡാറ്റയുടെ അഭാവമല്ല പ്രശ്നം. ഡാറ്റ വ്യത്യസ്ത സ്ഥലങ്ങളിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുകയും "ഇന്ന് രാവിലെ ഞാൻ ആദ്യം എവിടേക്കാണ് നടക്കേണ്ടത്?" എന്ന ദൈനംദിന ചോദ്യത്തിന് വ്യക്തമായി ഉത്തരം നൽകാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ് പ്രശ്നം

ഇമേജറി മാറ്റങ്ങൾ, ഫീൽഡ് ചരിത്രം, സമീപകാല കാലാവസ്ഥ എന്നിവയെ പരിശോധനാ പോയിന്റുകളുടെ റാങ്ക് ചെയ്ത പട്ടികയാക്കി മാറ്റാൻ AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഒരു ലളിതമായ സ്കൗട്ടിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ സഹായിക്കും.

അസിസ്റ്റന്റിന് എന്താണ് വേണ്ടത്

പ്രവർത്തന രീതി മൂല്യവത്താക്കാൻ, ഫാം മാനേജർ ഇവ ശേഖരിക്കും:

• ഓരോ വയലിനുമുള്ള വയലിന്റെ അതിരുകളും വിള തരവും

• സമീപകാല ഉപഗ്രഹ അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രോൺ ചിത്രങ്ങൾ

• ലഭ്യമാണെങ്കിൽ, മുൻ വിളവ് മാപ്പുകൾ

• അറിയപ്പെടുന്ന നനഞ്ഞ പാടുകൾ, ഒതുങ്ങിയ പ്രദേശങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ചരിത്രപരമായ കള പാടുകൾ

• സമീപകാല കാലാവസ്ഥാ കുറിപ്പുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് മഴയും താപനിലയിലെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകളും

• സ്പ്രേ, വളപ്രയോഗ രേഖകൾ

• കീടങ്ങൾ, രോഗങ്ങൾ, കളകൾ, വെള്ളക്കെട്ട്, വിള ക്ലേശം എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ചെറിയ പരിശോധനാ പട്ടിക

കാർഷിക ശാസ്ത്രത്തിൽ അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കേണ്ടത് അസിസ്റ്റന്റല്ല. ശ്രദ്ധയെ റാങ്ക് ചെയ്യുക, ഓരോ മേഖലയും എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണെന്ന് വിശദീകരിക്കുക, മനുഷ്യ പരിശോധന വേഗത്തിൽ നടത്താൻ സഹായിക്കുക എന്നിവയാണ് ഇതിന്റെ ജോലി.

ഉദാഹരണ നിർദ്ദേശം

ഒരു മിക്സഡ് അരാബിൾ ഫാമിനായി വിള സ്കൗട്ടിംഗിന് മുൻഗണന നൽകാൻ നിങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു. ഇന്നത്തെ റാങ്ക് ചെയ്ത സ്കൗട്ടിംഗ് പ്ലാൻ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഫീൽഡ് കുറിപ്പുകൾ, ഇമേജറി നിരീക്ഷണങ്ങൾ, മുൻ വിളവ് മേഖലകൾ, സമീപകാല കാലാവസ്ഥാ സംഗ്രഹം എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.

ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ഓരോ സ്റ്റോപ്പിലും, ഇവ ഉൾപ്പെടുത്തുക:

1. ഫീൽഡ് നാമം

2. പരിശോധിക്കേണ്ട കൃത്യമായ പ്രദേശം അല്ലെങ്കിൽ ലാൻഡ്മാർക്ക്

3. ഈ മേഖല എന്തുകൊണ്ട് മുൻഗണന നൽകുന്നു

4. നേരിട്ട് കാണുമ്പോൾ എന്താണ് അന്വേഷിക്കേണ്ടത്?

5. ആശങ്കയെ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതോ നിരാകരിക്കുന്നതോ ആയ തെളിവുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

6. നടപടി അടിയന്തിരമാണോ, വാച്ച്-ഒൺലി ആണോ, അതോ കാർഷിക ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ അവലോകനം ആവശ്യമാണോ എന്ന്

മതിയായ തെളിവുകൾ ഇല്ലെങ്കിൽ ചികിത്സ ശുപാർശ ചെയ്യരുത്. എല്ലാ പ്രവചനങ്ങളെയും അന്തിമ രോഗനിർണയങ്ങളായിട്ടല്ല, മറിച്ച് സ്കൗട്ടിംഗ് മുന്നറിയിപ്പുകളായി കണക്കാക്കുക.

എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കാം

മുഴുവൻ ഫാമിനും പകരം ഒരു ഫീൽഡ് ഗ്രൂപ്പിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക.

ഒരു നല്ല അഞ്ച്-ടെസ്റ്റ് സജ്ജീകരണം ഇതുപോലെയാകാം:

• ടെസ്റ്റ് 1: അറിയപ്പെടുന്ന നനഞ്ഞ പാച്ച് ഉള്ള ഒരു ഫീൽഡ്

• ടെസ്റ്റ് 2: ചരിത്രപരമായി കറുത്ത പുല്ല് സമ്മർദ്ദമുള്ള ഒരു ഫീൽഡ്

• ടെസ്റ്റ് 3: പെട്ടെന്ന് വീര്യം കുറഞ്ഞ ഒരു ഇമേജ് ഏരിയ കാണിക്കുന്ന ഒരു ഫീൽഡ്

• ടെസ്റ്റ് 4: സാധാരണ പോലെ കാണപ്പെടുന്ന ഇമേജറിയുള്ളതും എന്നാൽ മോശം വിളവ് ചരിത്രമുള്ളതുമായ ഒരു ഫീൽഡ്

• ടെസ്റ്റ് 5: വലിയ പ്രശ്‌നമൊന്നുമില്ലെന്ന് കർഷകന് ഇതിനകം തന്നെ അറിയാവുന്ന ഒരു കൃഷിയിടം

സ്കൗട്ടിംഗിന് ശേഷം, അസിസ്റ്റന്റിന്റെ മുൻഗണനാ പട്ടിക ഫീൽഡിൽ കണ്ടെത്തിയതുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

മൂന്ന് ലളിതമായ സംഖ്യകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക:

• സ്കൗട്ടിംഗ് റൂട്ട് ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ചെലവഴിച്ച മിനിറ്റുകൾ

• മണിക്കൂറിൽ കണ്ടെത്തിയ വിലപ്പെട്ട ലക്കങ്ങളുടെ എണ്ണം

• സമയം പാഴാക്കുന്ന വ്യാജ അലാറങ്ങളുടെ എണ്ണം

ഫലമായി

ഉദാഹരണ ഫലം മാത്രം: വർക്ക്ഫ്ലോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള അഞ്ച് സാമ്പിൾ സ്കൗട്ടിംഗ് ജോലികളുടെ സമയക്രമീകരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി.

AI- സഹായത്തോടെയുള്ള പ്ലാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, മാനേജർ മാപ്പുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനും എവിടേക്ക് പോകണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിനും ഏകദേശം 45 മിനിറ്റ് ചെലവഴിച്ചു. റാങ്ക് ചെയ്ത സ്കൗട്ടിംഗ് ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ചതിന് ശേഷം, ആസൂത്രണത്തിന് 12 മിനിറ്റ് എടുത്തു.

സാമ്പിൾ പരിശോധനയിൽ, മാനേജർ 2 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ 11 സ്ഥലങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു, നിരീക്ഷിക്കാനോ നടപടിയെടുക്കാനോ അർഹമായ 4 യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തി: ഒരു വെള്ളക്കെട്ടുള്ള ട്രാംലൈൻ പ്രദേശം, രണ്ട് കള-മർദ്ദ പാടുകൾ, കാർഷിക ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ അവലോകനം ആവശ്യമുള്ള ഒരു ആദ്യകാല രോഗ ആശങ്ക.

അത് ഇങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു:

• പ്ലാനിംഗ് സമയം 45 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 12 മിനിറ്റായി കുറച്ചു

• സ്കൗട്ടിംഗ് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് 33 മിനിറ്റ് ലാഭിച്ചു

• 11 സ്റ്റോപ്പുകളിൽ നിന്നുള്ള 4 വിലപ്പെട്ട കണ്ടെത്തലുകൾ

• ഫീൽഡ് പരിശോധനയ്ക്ക് ശേഷം 2 സ്റ്റോപ്പുകൾ തെറ്റായ അലാറങ്ങളായി അടയാളപ്പെടുത്തി

പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യം: ഈ സംഖ്യകൾ എളുപ്പത്തിൽ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാവുന്നതാണ്. ഒരു കർഷകന് ആസൂത്രണ ഘട്ടത്തിന്റെ സമയം നിശ്ചയിക്കാനും, സ്കൗട്ടിംഗ് സ്റ്റോപ്പുകൾ എണ്ണാനും, സ്ഥിരീകരിച്ച കണ്ടെത്തലുകൾ രേഖപ്പെടുത്താനും, സാധാരണ സ്കൗട്ടിംഗ് ശീലങ്ങളുമായി റൂട്ട് താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും.

എന്ത് തെറ്റ് സംഭവിക്കാം?

ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പഴകിയതാണെങ്കിൽ, കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനുണ്ടെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട സന്ദർഭം നഷ്ടപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ അസിസ്റ്റന്റിന് ഇപ്പോഴും മോശം കോളുകൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. വീര്യം കുറഞ്ഞ പാച്ച് രോഗമായിരിക്കാം, പക്ഷേ അത് സങ്കോചം, വെള്ളം കെട്ടിനിൽക്കൽ, മുയലിന്റെ കേടുപാടുകൾ, മോശം സ്ഥാപനം അല്ലെങ്കിൽ അറിയപ്പെടുന്ന ദുർബലമായ മണ്ണ് മേഖല എന്നിവയും ആകാം.

ഒഴിവാക്കേണ്ട സാധാരണ തെറ്റുകൾ:

• സ്കൗട്ടിംഗ് പ്ലാനായി കണക്കാക്കുന്നതിനുപകരം AI ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ ഒരു രോഗനിർണയമായി കണക്കാക്കുന്നു

• നിലവിലെ ഫീൽഡ് അതിരുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാതെ മാപ്പുകൾ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു

• പ്രാദേശിക കാർഷിക ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ അറിവ് അവഗണിക്കുന്നു

• തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ റെക്കോർഡുചെയ്യാൻ മറക്കുന്നു

• മുഴുവൻ സിസ്റ്റത്തെയും വിലയിരുത്താൻ ഒരു സീസൺ ഫലങ്ങളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു

• മനുഷ്യ അവലോകനം കൂടാതെ ചികിത്സകൾ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ ഉപകരണത്തെ അനുവദിക്കൽ

പ്രായോഗിക ഉപദേശം

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ AI യുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ഉപയോഗം കർഷകനെയോ കാർഷിക ശാസ്ത്രജ്ഞനെയോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാതിരിക്കുക എന്നതാണ്. ഇത് ദിവസത്തിലെ ആദ്യ മണിക്കൂർ കൂടുതൽ മൂർച്ചയുള്ളതാക്കുന്നു: ക്രമരഹിതമായ കുറച്ച് ഫീൽഡ് നടത്തം, വേഗത്തിലുള്ള പരിശോധനകൾ, ഓരോ സ്കൗട്ടിംഗ് നിർത്തലിനും വ്യക്തമായ കാരണം.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

ഒരു ഫാമിൽ കാർഷിക തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനെ AI എങ്ങനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു

കൃഷിയിലെ AI പ്രധാനമായും നിരീക്ഷണങ്ങളെ നിങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. ഫാമുകൾ ചിത്രങ്ങൾ, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ, വിളവ് മാപ്പുകൾ, മെഷീൻ ലോഗുകൾ, കാലാവസ്ഥാ സിഗ്നലുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ശബ്ദായമാനമായ ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ ML അവയിലുടനീളം ഉപരിതല പാറ്റേണുകളെ സഹായിക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായി, ഇത് ഒരു മുൻഗണനാ എഞ്ചിൻ പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ആദ്യം എവിടെ കണ്ടെത്തണം, എന്ത് കൈകാര്യം ചെയ്യണം, എന്ത് മാറ്റിവയ്ക്കണം. ഇത് "നിങ്ങൾക്കായി കൃഷി ചെയ്യുക" എന്നല്ല, മറിച്ച് ഊഹക്കച്ചവടം നിലനിൽക്കുന്ന ഇടം ചുരുക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.

കാർഷിക ഡാറ്റ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകളുടെ തരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു

മിക്ക കാർഷിക തീരുമാന പിന്തുണാ ഉപകരണങ്ങളും ഇമേജറി (സാറ്റലൈറ്റ്, ഡ്രോൺ അല്ലെങ്കിൽ ഫോൺ ഫോട്ടോകൾ), മെഷീൻ, ഫീൽഡ്-ഓപ്പറേഷൻ ലോഗുകൾ, വിളവ് മാപ്പുകൾ, മണ്ണ് പാളികൾ, കാലാവസ്ഥാ സിഗ്നലുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നാണ് എടുക്കുന്നത്. ഓരോ പാളികളെയും ഒറ്റയ്ക്ക് കാണുന്നതിനുപകരം ഈ പാളികൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് മൂല്യം ലഭിക്കുന്നത്. ഔട്ട്‌പുട്ട് സാധാരണയായി "ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രങ്ങളുടെ" ഒരു റാങ്ക് ചെയ്‌ത സെറ്റ്, ഒരു കുറിപ്പടി മാപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നേരിട്ടുള്ള പരിശോധനയെ ന്യായീകരിക്കാൻ തക്കവണ്ണം എന്തെങ്കിലും മാറിയിട്ടുണ്ടെന്ന അലേർട്ട് എന്നിവയാണ്.

ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിൽ കൃഷിക്ക് വേണ്ടിയുള്ള ഒരു AI ഉപകരണത്തെ എങ്ങനെ സഹായകരമാക്കുന്നു?

ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ ജോലി എങ്ങനെ നടക്കുന്നു എന്നതിന് സമാനമാണ്: ഒരു ട്രാക്ടർ ക്യാബിൽ, പരിമിതമായ സമയം, ചിലപ്പോൾ ചെളി നിറഞ്ഞ കയ്യുറകളും പൊട്ടുന്ന സിഗ്നലും. പ്രായോഗിക ഉപകരണങ്ങൾ ഒരു സ്കോർ മാത്രമല്ല, "എന്തുകൊണ്ട്" എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു, മണ്ണ്, കാലാവസ്ഥ, സങ്കരയിനങ്ങൾ, ഭ്രമണങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം കൃഷിയിടത്തിലെ വ്യതിയാനത്തെ അവ നേരിടുന്നു. അവയ്ക്ക് വ്യക്തമായ ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥതയും അനുമതികളും ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ നിങ്ങൾ ഡാറ്റ സിലോകളിൽ കുടുങ്ങിപ്പോകാതിരിക്കാൻ അവ മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കണം.

ഫാമിൽ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഇന്റർനെറ്റ് കണക്റ്റിവിറ്റി ആവശ്യകതകൾ

അങ്ങനെയല്ല. പല ഫാമുകളും അസമമായ ഗ്രാമീണ കണക്റ്റിവിറ്റിയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്, ഏറ്റവും മോശം നിമിഷത്തിൽ സിഗ്നൽ കുറയുമ്പോൾ ക്ലൗഡ്-ഒൺലി ഡിസൈനുകൾ ഒരു ഡീൽ ബ്രേക്കറാകാം. ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള ആക്‌സസ് ഉപയോഗിച്ച് മൂല്യം നൽകുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, തുടർന്ന് നിങ്ങൾ കവറേജിൽ തിരിച്ചെത്തിയാൽ സമന്വയിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ഒരു പൊതു സമീപനം. പല വർക്ക്ഫ്ലോകളിലും, മുൻഗണന ആദ്യം വിശ്വാസ്യതയ്ക്കും രണ്ടാമത്തേത് സങ്കീർണ്ണതയ്ക്കും ആണ്, പ്രത്യേകിച്ച് സമയ-സെൻസിറ്റീവ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ.

സാറ്റലൈറ്റ്, ഡ്രോണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫോൺ ഫോട്ടോകൾ ഉപയോഗിച്ച് AI എങ്ങനെയാണ് ക്രോപ്പ് സ്കൗട്ടിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്

ക്രമരഹിതമായി നടക്കുന്നതിനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ പ്രശ്നബാധിത പ്രദേശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനാണ് AI-അധിഷ്ഠിത സ്കൗട്ടിംഗ് പ്രധാനമായും ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ഇമേജറിക്ക് കാലക്രമേണയുള്ള വ്യതിയാനവും മാറ്റവും എടുത്തുകാണിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം ഫീൽഡ് ചരിത്രം "സാധാരണ ദുർബല പ്രദേശങ്ങളെ" പുതിയ പ്രശ്നങ്ങളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഫോൺ ഫോട്ടോകൾക്ക് കീടങ്ങളെയോ രോഗങ്ങളെയോ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കാനാകും, പക്ഷേ ഒരു മനുഷ്യൻ മനഃശാസ്ത്രപരമായി ഔട്ട്‌പുട്ട് പരിശോധിക്കുമ്പോൾ അവ ഇപ്പോഴും മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പാഴായ മൈലുകൾ കുറയ്ക്കുകയും നേരത്തെ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് നേട്ടം.

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള സ്പ്രേയിംഗും കളനാശിനി കുറയ്ക്കലും

ക്യാമറകളും ML ഉം ഉപയോഗിച്ച് കളകളെ തിരിച്ചറിയുകയും എല്ലാം ബ്ലാങ്കറ്റ് സ്പ്രേ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് മാത്രം സ്പ്രേ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ടാർഗെറ്റഡ് സ്പ്രേ അനാവശ്യ പ്രയോഗം കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ജോൺ ഡീറിന്റെ സീ & സ്പ്രേ പോലുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ പലപ്പോഴും സജ്ജീകരണവും സാഹചര്യങ്ങളും ശരിയാകുമ്പോൾ ശക്തമായ ROI കേസുകളായി രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. കള മർദ്ദം, വിള തരം, ക്രമീകരണങ്ങൾ, ഫീൽഡ് അവസ്ഥകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ച് ഫലങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടാം, അതിനാൽ ഇത് ഒരു ഉപകരണമായി കണക്കാക്കുന്നതാണ് നല്ലത് - ഒരു ഗ്യാരണ്ടി അല്ല.

വേരിയബിൾ-റേറ്റ് പ്രിസ്ക്രിപ്ഷനുകളും കാലക്രമേണ ML അവയെ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതും

വേരിയബിൾ-റേറ്റ് പ്രിസ്ക്രിപ്ഷനുകൾ സീഡിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഫെർട്ടിലിറ്റി തീരുമാനങ്ങളെ പ്രദേശം അനുസരിച്ച് നയിക്കാൻ സോണുകളും ഡാറ്റ ലെയറുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഫലങ്ങൾ പിന്നീട് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. സീസണിലുടനീളം ലൂപ്പ് സീസൺ അവസാനിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമ്പോൾ ML തിളങ്ങുന്നു: ഒരു പ്ലാൻ സൃഷ്ടിക്കുക, അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് വിലയിരുത്തുക. ഒരു അപ്രസക്തമായ ആദ്യകാല വിജയം പോലും - ഒടുവിൽ അവസാന പാസിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് കാണുന്നത് - പിന്നീട് മികച്ച പ്രിസ്ക്രിപ്ഷനുകൾക്ക് അടിത്തറയിടും.

കൃത്യമായ കന്നുകാലി വളർത്തലും AI നിരീക്ഷിക്കുന്നതും

എല്ലാ മൃഗങ്ങളെയും എപ്പോഴും നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ, തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണത്തിലും നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പിലും പ്രിസിഷൻ ലൈവ്‌സ്റ്റോക്ക് ഫാമിംഗ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പെരുമാറ്റം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും "എന്തോ കുഴപ്പമുണ്ടെന്ന്" ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിനും AI- പിന്തുണയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ വെയറബിളുകൾ (കോളറുകൾ, ഇയർ ടാഗുകൾ, ലെഗ് സെൻസറുകൾ), ബോളസ്-ടൈപ്പ് സെൻസറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. പ്രായോഗിക ലക്ഷ്യം ലളിതമാണ്: ഒരു സ്നോബോൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ്, ഇപ്പോൾ പരിശോധിക്കേണ്ട മൃഗങ്ങളിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ തിരിക്കുക.

കാർഷിക മേഖലയിലെ AI യുടെ ഏറ്റവും വലിയ പോരായ്മകൾ

ഏറ്റവും വലിയ അപകടസാധ്യതകൾ പലപ്പോഴും ലൈംഗികതയില്ലാത്തവയാണ്: വ്യക്തമല്ലാത്ത ഡാറ്റ അവകാശങ്ങളും അനുമതികളും, കണക്റ്റിവിറ്റി പരിധികൾ, ദൈനംദിന വർക്ക്ഫ്ലോയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ഉപകരണങ്ങൾ. പരിശീലന ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ ഫാമിന്റെ പ്രദേശവുമായോ, രീതികളുമായോ, സാഹചര്യങ്ങളുമായോ പൊരുത്തപ്പെടാത്തപ്പോൾ പക്ഷപാതം പ്രത്യക്ഷപ്പെടാം, ഇത് പ്രകടനത്തെ അസമമാക്കും. മറ്റൊരു സാധാരണ പരാജയ രീതി "സ്മാർട്ടായി കാണപ്പെടുന്നു, ഫലം നൽകുന്നില്ല" എന്നതാണ് - ഇതിന് വളരെയധികം ലോഗിനുകൾ, കയറ്റുമതികൾ അല്ലെങ്കിൽ പരിഹാരങ്ങൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഉപയോഗിക്കപ്പെടില്ല.

പണം പാഴാക്കാതെ കാർഷിക മേഖലയിൽ AI എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം

ഒരു "സ്മാർട്ട് ഫാം" സ്റ്റാക്ക് മുഴുവൻ വാങ്ങുന്നതിനുപകരം - സ്കൗട്ടിംഗ് സമയം, കളകൾ, ജലസേചന സമയം, അല്ലെങ്കിൽ ഹെർഡ് ഹെൽത്ത് അലേർട്ടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഒരു വേദനാജനകമായ പോയിന്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേഷനെ പിന്തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് ആദ്യം ദൃശ്യപരത (മാപ്പിംഗും നിരീക്ഷണവും) ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് ഒരു പൊതു മാർഗം. ഒരു ചെറിയ ട്രയൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക (ഒരു ഫീൽഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഹെർഡ് ഗ്രൂപ്പ്), നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു മെട്രിക് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, ഡാറ്റ അവകാശങ്ങളും കയറ്റുമതി ഓപ്ഷനുകളും നേരത്തെ അവലോകനം ചെയ്യുക, അങ്ങനെ നിങ്ങൾ കുടുങ്ങിപ്പോകില്ല.

അവലംബം

[1] ലിയാകോസ് തുടങ്ങിയവർ (2018) “കൃഷിയിലെ യന്ത്ര പഠനം: ഒരു അവലോകനം” (സെൻസറുകൾ)
[2] എഫ്എഒ (2022) “ഭക്ഷ്യ-കാർഷിക അവസ്ഥ 2022: കാർഷിക ഭക്ഷ്യ സംവിധാനങ്ങളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന് ഓട്ടോമേഷൻ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു” (ന്യൂസ്റൂം ലേഖനം)
[3] ജോൺ ഡിയർ “സീ & സ്പ്രേ™ ടെക്നോളജി” (ഔദ്യോഗിക ഉൽപ്പന്ന പേജ്)
[4] ബെർക്ക്മാൻസ് (2017) “കൃത്യതയുള്ള കന്നുകാലി വളർത്തലിനുള്ള പൊതുവായ ആമുഖം” (ആനിമൽ ഫ്രോണ്ടിയേഴ്സ്, ഓക്സ്ഫോർഡ് അക്കാദമിക്)
[5] എജി ഡാറ്റ സുതാര്യമായ “പ്രധാന തത്വങ്ങൾ” (സ്വകാര്യത, ഉടമസ്ഥാവകാശം/നിയന്ത്രണം, പോർട്ടബിലിറ്റി, സുരക്ഷ)

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്