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    人工智能對于農(nóng)業(yè)與工業(yè)的應(yīng)用,及未來應(yīng)解決的問題

    來源: 互聯(lián)網(wǎng) 作者: 佚名

    摘要: 人工智能對于農(nóng)業(yè)與工業(yè)的應(yīng)用,及未來應(yīng)解決的問題

      科技的不斷創(chuàng)新迫使許多行業(yè)開始適應(yīng)機械和自動化流程,以利用這些全新的規(guī)模經(jīng)濟。在過去十年左右的時間里,機器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)推動了這種技術(shù)集成,這是提高工業(yè)過程精度、自動化和生產(chǎn)率的下一步。農(nóng)業(yè)種植產(chǎn)業(yè)也不例外。在一個溫度和四等數(shù)字可以制造或破壞整批產(chǎn)品的環(huán)境中,人工智能已經(jīng)成為工業(yè)種植不可或缺的一部分。

      但與其他行業(yè)相比,人工智能提供了哪些種植?以下是現(xiàn)代作物生產(chǎn)商利用人工智能的方式和原因。

      人工智能作為一種制造工具有什么好處?

      雖然人工智能一開始可能只是高端計算機的一個概念和小規(guī)模演示,但最近的發(fā)展使其成為科技領(lǐng)域增長最快的行業(yè)之一。不僅如此,人工智能所帶來的好處也是如此巨大,它已經(jīng)進入了幾乎所有可以想象到的行業(yè),從廢物管理到零售。但人工智能最有機會的行業(yè),可以說是制造業(yè)。

      在制造業(yè)中,人工智能可以用來識別、管理和監(jiān)控生產(chǎn)過程中幾乎所有的機械任務(wù)。由于其處理能力,人工智能可以用來評估,例如,每一個包裝產(chǎn)品,達到最后階段的檢查。在這種情況下,人工智能可以用來判斷包裝的質(zhì)量和識別任何錯誤。它還可以記錄滿足每一層質(zhì)量要求的包的數(shù)量。這些有價值的信息可以用來減少錯誤的數(shù)量和提高生產(chǎn)的成本效率。任何一個企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都知道,成本最小化意味著收入最大化。

      人工智能最有價值的地方是它能在特別大的范圍內(nèi)自動化簡單但繁重的任務(wù)。人工智能一次可以處理的數(shù)據(jù)量使其在作物種植等更為工業(yè)化的操作中具有極高的價值。

      為什么人工智能在作物行業(yè)大放異彩

      從溫室監(jiān)測到種子到銷售跟蹤,機器學(xué)習(xí)幾乎可以作為作物零售鏈每個階段的技術(shù)解決方案。關(guān)于受控環(huán)境農(nóng)業(yè)最大的抱怨之一是它消耗了太多的能源。不幸的是,由于植物的性質(zhì),作物種植需要一個嚴(yán)格控制的環(huán)境,以確保一定的收獲質(zhì)量。這是因為作物中發(fā)現(xiàn)的一些作物素會受到植物生長條件的影響,也就是說,它會對其他有價值的化學(xué)成分的濃度產(chǎn)生負面影響。戶外作物環(huán)境,特別是在更偏北的地區(qū),是非常危險的,可以限制生產(chǎn)周期,一年中的特定月份。因此,由于維持受控農(nóng)業(yè)環(huán)境的成本,許多作物種植戶不得不吃利潤率較低的食物。幸運的是,人工智能可以作為解決方案。

      Grownetics、MotorLeaf等公司已經(jīng)創(chuàng)建了機器學(xué)習(xí)平臺,幫助作物種植商優(yōu)化生產(chǎn)流程,最大限度地降低室內(nèi)作業(yè)成本。這些人工智能解決方案包括高分辨率傳感器、自動監(jiān)測和管理系統(tǒng)以及各種工廠跟蹤設(shè)備的組合。這些平臺可以幫助生產(chǎn)商實時了解工廠生產(chǎn)的各個影響因素。例如,通過監(jiān)測不同植物批次的生長速度和營養(yǎng)不足,這些人工智能系統(tǒng)可以幫助生產(chǎn)者在問題升級之前發(fā)現(xiàn)并解決問題。如果一批害蟲的數(shù)量高于平均水平,如昆蟲或細菌,則可能需要額外的殺蟲劑和去污。

      將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到自己的業(yè)務(wù)中

      機器學(xué)習(xí)最大的好處是一個人對它的投資隨著時間的推移而提高。隨著人工智能越來越熟悉一個過程或過程,它可以在決策和數(shù)據(jù)分析方面變得更加高效和準(zhǔn)確。這兩個例子都可以節(jié)省公司的時間和金錢。任何利潤最大化的公司都希望定期完成兩件事。例如,Green CulturED記錄到,平均而言,其客戶在將人工智能集成到生產(chǎn)過程中后,發(fā)現(xiàn)收獲預(yù)測誤差減少了50%到70%。就在第一年之后。在人工智能應(yīng)用的第二年,這項技術(shù)可以將錯誤減少70%以上。

      將人工智能整合到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的困難之處在于,每個公司的運作、機器和設(shè)施都是不同的。但這也有助于突出人工智能的重要性,如果一個公司有多個不同環(huán)境和產(chǎn)品的培養(yǎng)中心。機器學(xué)習(xí)現(xiàn)在是作物種植的一個組成部分;下一步它將接管哪個行業(yè)?

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    人工智能,農(nóng)業(yè),工業(yè),應(yīng)用

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