Көп нәрсе бір нәрсеге байланысты: шаруашылықтың ретсіз деректерін (кескіндер, сенсор көрсеткіштері, өнімділік карталары, машина журналдары, ауа райы сигналдары) анық әрекеттерге айналдыру. Бұл «әрекетке айналдыру» бөлігі негізінен ауыл шаруашылығы шешімдерін қолдаудағы машиналық оқытудың негізгі мәні болып табылады. [1]
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:
🔗 Жасанды интеллект дақылдар ауруларын анықтауға қалай көмектеседі
Жасанды интеллект ауруларды ерте және дәл анықтау үшін дақылдардың суреттерін талдайды.
🔗 Жасанды интеллектте компьютерлік көру дегеніміз не
Машиналардың кескіндерді, бейнелерді және визуалды деректерді қалай түсінетінін түсіндіреді.
🔗 Жұмысқа қабылдау кезінде жасанды интеллектті қалай пайдалануға болады
Жасанды интеллекттің жұмысқа қабылдауды, іріктеуді және кандидаттарды сәйкестендіруді жақсартудың практикалық тәсілдері.
🔗 Жасанды интеллектті қалай үйренуге болады
Жасанды интеллект тұжырымдамалары мен құралдарын үйренуді бастауға арналған жаңадан бастаушыларға арналған жол картасы.
1) Қарапайым идея: жасанды интеллект бақылауларды шешімдерге айналдырады 🧠➡️🚜
Фермалар өте көп ақпарат жасайды: топырақтың өзгергіштігі, дақылдардың стресстік үлгілері, зиянкестердің қысымы, жануарлардың мінез-құлқы, машинаның өнімділігі және тағы басқалар. Жасанды интеллект адамдардың жіберіп алған үлгілерін, әсіресе үлкен, ретсіз деректер жиынтықтарында, анықтауға, содан кейін қайда іздеу, нені емдеу және нені елемеу сияқты шешімдер қабылдауға көмектеседі. [1]
Ойланудың өте практикалық тәсілі: жасанды интеллект - басымдық беру механизмі . Ол сіз үшін сиқырлы түрде жұмыс істемейді - ол уақытыңыз бен назарыңызды шынымен маңызды нәрсеге жұмсауға көмектеседі.
2) Ауыл шаруашылығы үшін жасанды интеллекттің жақсы нұсқасын не құрайды? ✅🌱
«Ауыл шаруашылығына арналған жасанды интеллекттің» барлығы бірдей жасалмаған. Кейбір құралдар шынымен де мықты; басқалары... негізінен логотипі бар сәнді графика.
Міне, нақты өмірде ең маңыздысы:
-
Нақты жұмыс процесіңізбен жұмыс істейді (трактор кабинасы, кір қолғаптар, шектеулі уақыт)
-
Тек ұпайды емес, «неге» екенін түсіндіреді (әйтпесе сіз оған сенбейсіз)
-
Ферманың өзгергіштігін (топырақ, ауа райы, будандар, ауыспалы егіс - бәрі өзгереді)
-
Деректерге меншік құқығын тазарту + рұқсаттар (кім нені және қандай мақсатта көре алады) [5]
-
Басқа жүйелермен жақсы жұмыс істейді (өйткені деректер силостары үнемі бас ауруы болып табылады)
-
Қосылымның біркелкі еместігімен де пайдалы (ауылдық инфрақұрылым біркелкі емес, ал «тек бұлт» кедергі келтіруі мүмкін) [2]
Шынын айтайық: егер мән алу үшін үш логин және электрондық кесте экспорты қажет болса, бұл «ақылды фермерлік шаруашылық» емес, жаза 😬.
3) Салыстыру кестесі: фермерлер іс жүзінде қолданатын жалпы жасанды интеллект тәрізді құралдар санаттары 🧾✨
Бағалар мен пакеттер әртүрлі болады, сондықтан оларды жақсы емес, «бағаға ұқсас» диапазондар ретінде қарастырыңыз.
| Құрал санаты | (Көрермендер үшін) ең жақсысы | Баға атмосферасы | Неліктен жұмыс істейді (қарапайым ағылшын тілінде) |
|---|---|---|---|
| Далалық және флоттық деректер платформалары | Далалық операцияларды, карталарды, машиналық журналдарды ұйымдастыру | Жазылымға ұқсас | «Файл қайда кетті?» энергиясын азайтып, тарихты пайдалануға ыңғайлырақ [1] |
| Бейнеге негізделген барлау (спутник/дрон) | Өзгергіштік + ақаулықтарды тез табу | Кең таралған | Алдымен қайда жаяу жүру керектігін көрсетеді (яғни, аз уақытқа жоғалған миль) [1] |
| Мақсатты бүрку (компьютерлік көру) | Гербицидтерді қажетсіз пайдалануды тоқтату | Әдетте баға белгілеуге негізделген | Камералар + ML арамшөптерді шашып, таза егінді өткізіп жібере алады (дұрыс орнатылған кезде) [3] |
| Айнымалы бағамен рецепттер | Аймақ бойынша тұқым себу/құнарлылық + инвестициялық кірістілік туралы ойлау | Жазылымға ұқсас | Қабаттарыңызды іске қосуға болатын жоспарға айналдырады - содан кейін нәтижелерді кейінірек салыстырады [1] |
| Малды бақылау (датчиктер/камералар) | Ерте ескертулер + әлеуметтік тексерулер | Сатушының бағалары | Алдымен дұрыс жануарды белгілеу үшін «бірдеңе дұрыс емес» деп белгілейді [4] |
Кішкентай форматтауды мойындау: «бағаның ауытқуы» - мен жаңа ғана ойлап тапқан техникалық термин... бірақ менің не айтқым келгенін түсіндіңіз 😄.
4) Өсімдіктерді іздеу: жасанды интеллект мәселелерді кездейсоқ жүруге қарағанда тезірек табады 🚶♂️🌾
Ең үлкен жеңістердің бірі - басымдық беру . Барлық жерде біркелкі іздеудің орнына, жасанды интеллект кескіндерді + дала тарихын пайдаланып, сізді ықтимал проблемалық нүктелерге бағыттайды. Бұл тәсілдер зерттеу әдебиеттерінде үнемі кездеседі - ауруларды анықтау, арамшөптерді анықтау, дақылдарды бақылау - себебі олар ML жақсы шешетін үлгіні тану мәселесінің түрі. [1]
Жасанды интеллектпен басқарылатын скауттық деректердің кең таралған түрлері:
-
Спутниктік немесе дрондық суреттер (егіннің қарқындылығының сигналдары, өзгерістерді анықтау) [1]
-
Зиянкестерді/ауруларды анықтауға арналған смартфон фотосуреттері (пайдалы, бірақ адам миын қосу қажет) [1]
-
Тарихи өнімділік + топырақ қабаттары (сондықтан сіз «қалыпты әлсіз жерлерді» жаңа мәселелермен шатастырмайсыз)
Бұл жерде «Жасанды интеллект ауыл шаруашылығына қалай көмектеседі?» сөзі тікелей мағынасын береді: ол сізге нені жіберіп алғыңыз келгенін байқауға көмектеседі 👀. [1]
5) Дәлдік енгізулері: ақылды бүрку, тыңайтқыш енгізу, суару 💧🌿
Енгізулер қымбат. Қателіктер зиян келтіреді. Сондықтан , егер деректеріңіз бен орнатуларыңыз сенімді болса, жасанды интеллект нақты, өлшенетін инвестициялық кіріс ретінде сезілуі мүмкін. [1]
Ақылды бүрку (мақсатты қолдануды қоса алғанда)
Бұл «ақшаны көрсет» мысалдарының ең айқындарының бірі: барлық жерге шашудың орнына арамшөптерге қарсы шашыратуды мүмкін етеді
Маңызды сенім туралы ескертпе: тіпті осы жүйелерді сататын компаниялардың өзі нәтижелер арамшөптердің қысымына, дақыл түріне, параметрлеріне және жағдайларына байланысты өзгеретінін ашық айтады - сондықтан оны кепілдік емес, құрал ретінде қарастырыңыз. [3]
Айнымалы мөлшерлемелі егу және рецепттер
Рецепт құралдары аймақтарды анықтауға, қабаттарды біріктіруге, сценарийлерді жасауға және содан кейін не болғанын бағалауға көмектеседі. «Не болғанын бағалау» циклі маңызды - ауыл шаруашылығындағы ML ең жақсы нәтижеге қол жеткізу үшін әдемі картаны бір рет жасап қана қоймай, маусым сайын үйренуге болады. [1]
Иә, кейде алғашқы жеңіс жай ғана: «Мен соңғы паста не болғанын ақыры көре аламын». Сәнді емес. Өте шынайы.
6) Зиянкестер мен ауруларды болжау: ертерек ескертулер, аз тосынсыйлар 🐛⚠️
Болжау қиын (биология хаосты жақсы көреді), бірақ машиналық оқыту тәсілдері ауруларды анықтау және өнімділікке байланысты болжау сияқты нәрселер үшін кеңінен зерттеледі - көбінесе ауа райы сигналдарын, суреттерді және далалық тарихты біріктіру арқылы. [1]
Шындықты тексеру: болжам пайғамбарлық емес. Оған түтін дабылы сияқты қараңыз - кейде тітіркендіргіш болса да пайдалы 🔔.
7) Мал шаруашылығы: Жасанды интеллект мінез-құлықты, денсаулықты және әл-ауқатты бақылайды 🐄📊
Мал шаруашылығындағы жасанды интеллект қарапайым шындықты шешуге тырысқандықтан дамыды: сіз барлық жануарды үнемі бақылай алмайсыз .
ерте ескертуге негізделген - жүйенің міндеті - сіздің назарыңызды қазір . [4]
Табиғатта кездесетін мысалдар:
-
Киетін құрылғылар (жағалар, құлақ жапсырмалары, аяқ сенсорлары)
-
Болюс типті сенсорлар
-
Камераға негізделген бақылау (қозғалыс/мінез-құлық үлгілері)
«Жасанды интеллект ауыл шаруашылығына қалай көмектеседі?» деп сұрасаңыз, кейде бұл өте қарапайым: жағдай қар басқанға дейін қай жануарды алдымен тексеру керектігін айтады 🧊. [4]
8) Автоматтандыру және робототехника: қайталанатын жұмыстарды орындау (және оларды үнемі орындау) 🤖🔁
Автоматтандыру «пайдалы көмектен» «толықтай автономды» деңгейге дейін өзгереді, ал көптеген фермалар ортасында орналасқан. Жалпы алғанда, ФАО бұл саланы техникадан бастап жасанды интеллектке дейінгі барлық нәрсені қамтитын кең ауқымды автоматтандыру толқынының бөлігі ретінде қарастырады, оның әлеуетті пайдасы да , біркелкі емес қабылдау тәуекелдері де бар [2].
Роботтар сиқырлы емес, бірақ олар шаршамайтын... немесе шағымданбайтын... немесе шай үзілісін қажет етпейтін (жақсы, аздап асыра сілтеу) екінші қол сияқты бола алады ☕.
9) Ферманы басқару + шешім қабылдауды қолдау: «тыныш» супердержава 📚🧩
Бұл көбінесе ұзақ мерзімді құндылықты анықтайтын жағымсыз тұс: жақсырақ жазбалар, жақсырақ салыстырулар, жақсырақ шешімдер .
ML негізіндегі шешім қабылдауды қолдау дақылдарды, малды, топырақты және суды басқаруды зерттеуде көрінеді, себебі көптеген фермалық шешімдер мынаған байланысты: уақыт, егістік алқаптары және жағдайлар бойынша нүктелерді байланыстыра аласыз ба? [1]
Егер сіз екі мезгілді салыстырып көріп, «неге ештеңе сәйкес келмейді??» деп ойлаған болсаңыз - иә. Дәл осы себепті.
10) Жеткізу тізбегі, сақтандыру және тұрақтылық: көрініс артындағы жасанды интеллект 📦🌍
Ауыл шаруашылығындағы жасанды интеллект тек фермада ғана емес. ФАО-ның «ауыл шаруашылығы өнімдері жүйелеріне» деген көзқарасы салалықтан әлдеқайда кең - оған құндылық тізбектері және өндірістің айналасындағы кеңірек жүйе кіреді, бұл жерде болжау және тексеру құралдары пайда болады. [2]
Міне, осы жерде заттар бір уақытта саяси және техникалық тұрғыдан таңқаларлықтай өзгереді - әрқашан қызықты бола бермейді, бірақ барған сайын өзекті бола түседі.
11) Қауіптер: деректерге құқық, бейтараптық, байланыс және «ешкім пайдаланбайтын керемет технологиялар» 🧯😬
Егер сіз зеріктіретін нәрселерді елемесеңіз, жасанды интеллект кері әсер етуі мүмкін:
-
Деректерді басқару : меншік, бақылау, келісім, тасымалдау және жою келісімшарт тілінде анық болуы керек (құқықтық тұманға көмілмей) [5]
-
Байланыс + мүмкіндік беретін инфрақұрылым : енгізу біркелкі емес, ал ауылдық инфрақұрылымдағы алшақтықтар нақты [2]
-
Біржақтылық және тең емес пайда : құралдар кейбір ферма түрлері/аймақтары үшін басқаларына қарағанда жақсырақ жұмыс істей алады, әсіресе оқыту деректері сіздің шындыққа сәйкес келмесе [1]
-
«Ақылды көрінеді, бірақ пайдалы емес» : егер ол жұмыс процесіне сәйкес келмесе, ол пайдаланылмайды (демо нұсқасы қаншалықты керемет болса да)
Егер жасанды интеллект трактор болса, онда деректер сапасы - дизель. Жаман отын, жаман күн.
12) Бастау: драмасы аз жол картасы 🗺️✅
Егер сіз ақшаны отқа жақпай жасанды интеллектті қолданып көргіңіз келсе:
-
Бір қиындық нүктесін таңдаңыз (арамшөптер, суару уақыты, барлау уақыты, табын денсаулығы туралы ескертулер)
-
Толық автоматтандырудан бұрын көрінуден (картаға түсіру + бақылау) бастаңыз
-
Қарапайым сынақ нұсқасын іске қосыңыз : бір өріс, бір табын тобы, бір жұмыс процесі
-
бір көрсеткішті бақылаңыз (шашырату көлемі, үнемделген уақыт, қайта өңдеу, өнімділік тұрақтылығы)
-
Мәміле жасамас бұрын деректер құқықтарын + экспорттау параметрлерін тексеріңіз
-
Оқытуға арналған жоспар - тіпті «оңай» құралдардың да әдеттерді сақтауы керек [2]
13) Қорытынды ескертулер: Жасанды интеллект ауыл шаруашылығына қалай көмектеседі? 🌾✨
Жасанды интеллект ауыл шаруашылығына қалай көмектеседі? Ол фермаларға суреттерді, сенсор көрсеткіштерін және машина журналдарын іс жүзінде жасай алатын әрекеттерге айналдыру арқылы болжамды азайтып, жақсы қоңыраулар жасауға көмектеседі. [1]
TL;DR
-
скауттық жұмысты жақсартады (мәселелерді ертерек табу) [1]
-
Бұл дәл енгізулерді (әсіресе мақсатты бүркуді) қамтамасыз етеді [3]
-
малды бақылауды күшейтеді (ерте ескертулер, әл-ауқатты бақылау) [4]
-
Ол автоматтандыруды (артықшылықтарымен және нақты қабылдау кемшіліктерімен) [2]
-
Деректердің дұрыс пайдаланылуына немесе бұзылуына әсер ететін факторлар - деректерге құқықтар, ашықтық және пайдаланудың қарапайымдылығы [5]
Иә... бұл сиқыр емес. Бірақ бұл кеш әрекет ету мен ерте әрекет етудің айырмашылығы болуы мүмкін - бұл, негізінен, фермерлік шаруашылықта бәрі.
Сілтемелер
[1] Лиакос және т.б. (2018) «Ауыл шаруашылығындағы машиналық оқыту: шолу» (сенсорлар)
[2] ФАО (2022) «Азық-түлік және ауыл шаруашылығының жағдайы 2022: Ауыл шаруашылығының азық-түлік жүйелерін өзгерту үшін автоматтандыруды пайдалану» (Жаңалықтар бөліміндегі мақала)
[3] John Deere «See & Spray™ технологиясы» (ресми өнім беті)
[4] Berckmans (2017) «Дәл мал шаруашылығына жалпы кіріспе» (Animal Frontiers, Oxford Academic)
[5] Ауыл шаруашылығы деректерінің мөлдірлігі «Негізгі қағидаттар» (Құпиялылық, меншік/бақылау, тасымалдану, қауіпсіздік)