İnovasyon evanjelistleri, politikacılar ve açıkça tedarikçiler tarafından övgü düşünüyorsanız, yapay zeka bir şekilde her şey için yararlı olmalıdır. Ancak yapay zeka uygulamaları gerçekliği etkilemek ve yararlılıklarını göstermek zorunda kaldıklarında pratikte ne yapacağım?
Tarımdaki her şeyden, yeni başlayanlar Chatgpt Slipstream, Gemini, Claude ve Lama'da çekim yapıyor. Gerçek şu ki, bir Bavyera araştırma projesinin gösterdiği gibi. Çünkü herbisitler, ekolandların inşasına ve sıkı sınır değerlerine rağmen, tarımda hala büyük miktarlarda kullanılmaktadır. Kullanımınız azaltılmalıdır. Örneğin Bavyera'da, pestisitlerin kullanımı 2028 yılına kadar yarıya indirilmelidir. Sayısallaştırma yardımcı olabilir mi? Yaklaşımlar incelenir ve umut vericidir.
Bugünün tarımı zaten birçok yerde dijital teknolojiye geçti. Yerden ve meteorolojik verilerden tohumların optimizasyonuna kadar hasat uygulamasının ölçülmesine kadar: Bilgisayar olmadan bugün tarım makinelerinin hayvanat bahçesinde neredeyse hiçbir şey yoktur. Dijital ve tarım cihazlarının kapsamı, büyük toplama terimlerinden, alan boyunca büyük ölçüde bağımsız olarak çalışan küçük hackrobot'a kadar değişmektedir. Ve oraya ait olanı, genellikle yabani otlar olarak adlandırılan bir çiftçi -co -co -co -dispersion açısından hacklemelidir. Ama araba orada neyin büyümemesi gerektiğini tam olarak nerede bilmeli?
Sorgum bir tür mil ve enerji sistemidir. Birleşmiş Milletler Beslenme ve Tarım Örgütü (FAO) verilerine göre, yüzey (buğday, mısır, pirinç ve arpa sonrası) ile ölçülen dünyanın en önemli buğdaydır. Sorgum veganlar ve vejetaryenler arasında popülerliği artırmayı sever. Alman çiftçiler için, bitki kuraklık arasında çok popülerdir ve daha az mısır suyu gerektiren biyogaz bitkileri için yenilenebilir bir hammadde olarak çok fazla gübre gerektirmez. Dezavantaj: Sorgum başlangıçta nispeten yavaş büyür. Bu, diğer bitkilerin de büyümesi olduğu anlamına gelir. Çiftçiler herbisit kullanmadan veya günü çapa ile sahada geçirmeden nasıl önleyebilirler?
Hacker gelene kadar
Çok yönlü bir ortak projede, Weihenstephan Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Uygulamalı Bilimler, Münih Teknik Üniversitesi, Yenilenebilir Hammaddeler için Teknolojik ve Finansman Merkezi ve Bavaria Eyalet Enstitüsü Bilim Adamları, Sorgum Sistemi örneği kullanılarak birleşim kontrolünü inceledi. Malzemeler: Uçuş Dronları, AI ve Robotik, Üç Test Alanı ve Sorgum Geyiği. “Drone ve merhamet otları ile tarlalarda uçabilir miyiz? Bu nedenle akıllı robotik yardımıyla daha verimli bir şekilde çıkarabilir miyiz?” Çünkü hack robotları henüz tarlaların hektarını uzaklaştıramamıştır. Bu bilgileri dronların görüntülerinden üretmek için “orada rehberlik ve yabani otları çıkarın”, Weihenstephan-Weeariesdorf Uygulamalı Bilimler Üniversitesi ve Münih Teknik Üniversitesi'nde biyoinformatik profesörü olan Grimm'i açıklıyor.
Zorluklar hafife alınmamalıdır: Olumlu sahte liderlik, yanlış çim sahada büyüdüğünde bile daha az sayıda toplama verimine, yanlış negatiflere yol açar. Zamanla, bitkiler hem istenen hem de istenmeyen görünümlerini muazzam bir şekilde değiştirir. Buna ek olarak, başka bir sorun daha var: özellikle yamaçlarda çok fazla kesin, toprağın erozyonuna yol açar, bu da arzu edilmez. Yani farklı türlerde zorluklar renkli bir buket.
GPU kümesi gerekmez
Ancak ilk zorluk zaten araştırma projelerini kullanıyor.
Dominik Grimm, UNET, DeepLabv3+ ve FCN gibi mevcut otomatik öğrenme algoritmalarına da odaklandığınızı açıklıyor. Bu amaçla, genel, tarım dışı veri verilerinin ön planlı verileri kullanılmıştır.
Bu uygulama için, orantısızdır ve konk -konuşulmamış algoritmaların kullanılması makul değildir. Yapılan modelin seçimi nedeniyle, araştırmacılar 24 gigabayt bellek ile tüketici segmentinden nispeten yakın grafik kartları kullanabildiler. Ayrıca bir RTX3060'ta parametreler vidalanırsa işe yarayacak, diyor bioinformatiker Grimm: “İyi sonuçlar üretmek için H100 Süper GPU kümesine ihtiyacımız yok”.
Tarımdaki her şeyden, yeni başlayanlar Chatgpt Slipstream, Gemini, Claude ve Lama'da çekim yapıyor. Gerçek şu ki, bir Bavyera araştırma projesinin gösterdiği gibi. Çünkü herbisitler, ekolandların inşasına ve sıkı sınır değerlerine rağmen, tarımda hala büyük miktarlarda kullanılmaktadır. Kullanımınız azaltılmalıdır. Örneğin Bavyera'da, pestisitlerin kullanımı 2028 yılına kadar yarıya indirilmelidir. Sayısallaştırma yardımcı olabilir mi? Yaklaşımlar incelenir ve umut vericidir.
Bugünün tarımı zaten birçok yerde dijital teknolojiye geçti. Yerden ve meteorolojik verilerden tohumların optimizasyonuna kadar hasat uygulamasının ölçülmesine kadar: Bilgisayar olmadan bugün tarım makinelerinin hayvanat bahçesinde neredeyse hiçbir şey yoktur. Dijital ve tarım cihazlarının kapsamı, büyük toplama terimlerinden, alan boyunca büyük ölçüde bağımsız olarak çalışan küçük hackrobot'a kadar değişmektedir. Ve oraya ait olanı, genellikle yabani otlar olarak adlandırılan bir çiftçi -co -co -co -dispersion açısından hacklemelidir. Ama araba orada neyin büyümemesi gerektiğini tam olarak nerede bilmeli?
Sorgum bir tür mil ve enerji sistemidir. Birleşmiş Milletler Beslenme ve Tarım Örgütü (FAO) verilerine göre, yüzey (buğday, mısır, pirinç ve arpa sonrası) ile ölçülen dünyanın en önemli buğdaydır. Sorgum veganlar ve vejetaryenler arasında popülerliği artırmayı sever. Alman çiftçiler için, bitki kuraklık arasında çok popülerdir ve daha az mısır suyu gerektiren biyogaz bitkileri için yenilenebilir bir hammadde olarak çok fazla gübre gerektirmez. Dezavantaj: Sorgum başlangıçta nispeten yavaş büyür. Bu, diğer bitkilerin de büyümesi olduğu anlamına gelir. Çiftçiler herbisit kullanmadan veya günü çapa ile sahada geçirmeden nasıl önleyebilirler?
Hacker gelene kadar
Çok yönlü bir ortak projede, Weihenstephan Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Uygulamalı Bilimler, Münih Teknik Üniversitesi, Yenilenebilir Hammaddeler için Teknolojik ve Finansman Merkezi ve Bavaria Eyalet Enstitüsü Bilim Adamları, Sorgum Sistemi örneği kullanılarak birleşim kontrolünü inceledi. Malzemeler: Uçuş Dronları, AI ve Robotik, Üç Test Alanı ve Sorgum Geyiği. “Drone ve merhamet otları ile tarlalarda uçabilir miyiz? Bu nedenle akıllı robotik yardımıyla daha verimli bir şekilde çıkarabilir miyiz?” Çünkü hack robotları henüz tarlaların hektarını uzaklaştıramamıştır. Bu bilgileri dronların görüntülerinden üretmek için “orada rehberlik ve yabani otları çıkarın”, Weihenstephan-Weeariesdorf Uygulamalı Bilimler Üniversitesi ve Münih Teknik Üniversitesi'nde biyoinformatik profesörü olan Grimm'i açıklıyor.
Zorluklar hafife alınmamalıdır: Olumlu sahte liderlik, yanlış çim sahada büyüdüğünde bile daha az sayıda toplama verimine, yanlış negatiflere yol açar. Zamanla, bitkiler hem istenen hem de istenmeyen görünümlerini muazzam bir şekilde değiştirir. Buna ek olarak, başka bir sorun daha var: özellikle yamaçlarda çok fazla kesin, toprağın erozyonuna yol açar, bu da arzu edilmez. Yani farklı türlerde zorluklar renkli bir buket.
GPU kümesi gerekmez
Ancak ilk zorluk zaten araştırma projelerini kullanıyor.
Dominik Grimm, UNET, DeepLabv3+ ve FCN gibi mevcut otomatik öğrenme algoritmalarına da odaklandığınızı açıklıyor. Bu amaçla, genel, tarım dışı veri verilerinin ön planlı verileri kullanılmıştır.
Bu uygulama için, orantısızdır ve konk -konuşulmamış algoritmaların kullanılması makul değildir. Yapılan modelin seçimi nedeniyle, araştırmacılar 24 gigabayt bellek ile tüketici segmentinden nispeten yakın grafik kartları kullanabildiler. Ayrıca bir RTX3060'ta parametreler vidalanırsa işe yarayacak, diyor bioinformatiker Grimm: “İyi sonuçlar üretmek için H100 Süper GPU kümesine ihtiyacımız yok”.