2018-ൽ, അഞ്ച് ടീമുകൾ ഒരു തകർപ്പൻ സ്വയംഭരണ ഹരിതഗൃഹ ചലഞ്ചിൽ വെള്ളരി വളർത്തി അന്താരാഷ്ട്ര മത്സരം. ട്വിസ്റ്റ്: ഗ്രീൻഹൗസ് കമ്പാർട്ട്മെന്റ് സ്വമേധയാ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന പരിചയസമ്പന്നരായ മനുഷ്യ കർഷകർ അടങ്ങിയ ടീമുകളിൽ ഒന്ന് മാത്രമാണ്. ബാക്കിയുള്ള നാല് ടീമുകളിൽ ഹോർട്ടികൾച്ചർ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) മേഖലകളിലെ അന്താരാഷ്ട്ര വിദഗ്ധർ ഉൾപ്പെടുന്നു. വിദൂരമായും സ്വയംഭരണപരമായും അവരുടെ വിളകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള AI പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ അവർ പ്രവർത്തിച്ചു. ലോകത്തിലെ ആദ്യത്തെ സ്വയംഭരണ ഹരിതഗൃഹ ചലഞ്ചായ മത്സരത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം സുസ്ഥിര ഭക്ഷ്യ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ മുന്നേറ്റം നടത്തുക എന്നതായിരുന്നു.
തീവ്രമായ നാല് മാസങ്ങൾക്ക് ശേഷം, കൈകൊണ്ട് കൃഷി ചെയ്യുന്നവർ രണ്ടാം സ്ഥാനത്തെത്തി. ഈ ലേഖനത്തിന്റെ രചയിതാക്കളിൽ ഒരാളുടെ നേതൃത്വത്തിലുള്ള ഒന്നാം സ്ഥാനക്കാരായ ടീം, ഒരു സ്വയംഭരണ വളർച്ചാ പരിഹാരത്തിലൂടെ വിജയിച്ചു, അത് 6% കൂടുതൽ വിളവും 17% ഉയർന്ന അറ്റാദായവും നേടുക മാത്രമല്ല, കുറഞ്ഞ CO ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു.2, ചൂടാക്കൽ, ജല ഇൻപുട്ടുകൾ.
മത്സരത്തെ കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാനും ഒരു AI സൊല്യൂഷന് എങ്ങനെ മത്സരിക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും - ഒപ്പം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കാനും - വിദഗ്ധരായ മനുഷ്യ കർഷകരുടെ ഒരു ടീമിനെ കുറിച്ച് നമുക്ക് സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാം, അത് ഹരിതഗൃഹ ഓട്ടോമേഷനുമായി എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
ഹരിതഗൃഹ ഓട്ടോമേഷൻ പുതിയ കാര്യമല്ല
പതിറ്റാണ്ടുകളായി, ഗ്രീൻഹൗസ് കാലാവസ്ഥയും ജലസേചനവും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് കർഷകർ പ്രോസസ്സ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളും സെൻസറുകളും ആക്യുവേറ്ററുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്തരമൊരു സാഹചര്യത്തിൽ, പ്രോസസ്സ് കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ ജോലി ലളിതമാണ്, ലളിതമായ ലോജിക്കൽ നിയമങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. വായുവിന്റെ താപനില 75°F-ൽ കൂടുതലാണെങ്കിൽ, ഉദാഹരണത്തിന് വെന്റ് തുറക്കുക. ഊഷ്മാവ് വായിക്കാനും ലൈറ്റുകളും ഹീറ്ററുകളും ഓണാക്കാനും ഓഫാക്കാനുമുള്ള മടുപ്പിക്കുന്ന അധ്വാനം മെഷീനുകളെ ഏൽപ്പിക്കുന്നു.
തീർച്ചയായും, നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓട്ടോമേഷന് അപ്രതീക്ഷിത സാഹചര്യങ്ങളെ നേരിടാൻ കഴിയില്ല. കൂടുതൽ നിർണായകമായി, ഒരു വിദഗ്ദ്ധനായ മനുഷ്യന് എല്ലാ വിള പരിപാലന തീരുമാനങ്ങളും എടുക്കേണ്ടതുണ്ട്, പരിസ്ഥിതി പാരാമീറ്ററുകൾക്കുള്ള കൃത്യമായ സെറ്റ് പോയിന്റുകൾ വരെ. ഉയർന്ന വിളവ് വിശ്വസനീയമായി നേടുന്നതിന്, ഗണ്യമായ അറിവും നൈപുണ്യവും ആവശ്യമാണ്, അപ്പോഴും തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നത് എളുപ്പമാണ്. മാത്രമല്ല, കൃഷിയിടങ്ങൾ വലുതാകുമ്പോൾ, വിളകളെ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ജോലി കൂടുതൽ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഉൽപാദനത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഏറ്റവും വലിയ ഉറവിടം അധ്വാനമാണെന്ന് കർഷകർക്ക് നന്നായി അറിയാം. വർഷം തോറും, ഇൻ ഹരിതഗൃഹ ഗ്രോവേഴ്സ് മികച്ച 100 കർഷകരുടെ സർവേയിൽ, കർഷകർ തൊഴിലാളികളുടെ ചെലവ് മാത്രമല്ല, വിദഗ്ധ തൊഴിലാളികളുടെ ലഭ്യതയും വെല്ലുവിളികൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഹരിതഗൃഹ മാനേജ്മെന്റിനെ കൂടുതൽ സ്വയംഭരണമാക്കാൻ കഴിയുന്ന പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉൾപ്പെടെ, കർഷകർ ഈ വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കാനുള്ള വഴികൾ തേടുന്നതിൽ അതിശയിക്കാനില്ല.
AI നിയമങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ അപ്പുറത്തുള്ള ഒരു ഘട്ടമാണ്
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനെ കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാനുള്ള ഒരു നല്ല മാർഗം, ലളിതമായ നിയമങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓട്ടോമേഷനെക്കാൾ ഒരു ചുവടുവെപ്പാണ് അത്. ഗ്രീൻഹൗസ് പാരിസ്ഥിതിക, ജൈവ സംവിധാനങ്ങളിൽ കാണപ്പെടുന്ന തരം ഉൾപ്പെടെ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഗണിതശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചാണ് ആധുനിക AI. ഉദാഹരണത്തിന്:
- മതിയായ കാലാവസ്ഥാ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, കർഷകർക്ക് ഒപ്റ്റിമൽ സെറ്റ് പോയിന്റുകൾ നിർണ്ണയിക്കാനും കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും AI ഉപയോഗിക്കാം.
- മതിയായ വിള വിളവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, കർഷകർക്ക് വിളവ് പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കാം.
- മതിയായ ഇമേജ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, കർഷകർക്ക് കീടങ്ങളും രോഗങ്ങളും കണ്ടെത്താൻ AI ഉപയോഗിക്കാം.
ചില തരം AI-കൾക്ക് പുതിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയും, കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെട്ട ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു.
ദൈനംദിന ഹരിതഗൃഹ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകാൻ കഴിയുന്നതിലൂടെ, വിദഗ്ധ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും കർഷകരെ അർത്ഥവത്തായ രീതിയിൽ ശാക്തീകരിക്കുന്നതിനും AI-യെ ഉപയോഗിക്കാനാകും. എല്ലാത്തിനുമുപരി, മനുഷ്യന്റെ ബുദ്ധിയുടെയും കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെയും ചിന്താപരമായ സംയോജനത്തിൽ നിന്നാണ് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നത്.
AI-യുടെ ഡാറ്റാ അധിഷ്ഠിത സമീപനവും ക്ലാസിക് റൂൾസ് അധിഷ്ഠിത സമീപനവുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് മുമ്പത്തേക്കാൾ വളരെ ഉയർന്ന ഗ്രീൻഹൗസ് ഓട്ടോമേഷൻ അനുവദിക്കുന്നു. ചുരുക്കത്തിൽ, വ്യവസായത്തെ വെല്ലുവിളിക്കുന്ന ദീർഘകാല തൊഴിൽ പ്രശ്നങ്ങളിൽ നിന്ന് മോചനം നേടുന്നതിന് കർഷകർക്ക് നിരവധി പ്രവർത്തനപരമായ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ AI ഉപയോഗിക്കാം.
AI-യുടെ ഇന്ധനമാണ് ഡാറ്റ
AI ഗണിതശാസ്ത്ര അൽഗോരിതങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, അത് ഡാറ്റയെ സംബന്ധിച്ചും കൂടിയാണ്. ജനകീയ വിശ്വാസത്തിന് വിരുദ്ധമായി, AI-യിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചില അൽഗോരിതങ്ങൾ പതിറ്റാണ്ടുകളായി നിലവിലുണ്ട്. അവ വളരെ സങ്കീർണ്ണമല്ല. എന്നാൽ വളരെക്കാലമായി, ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത - ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ താങ്ങാനാവുന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ - ഘടകങ്ങളെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.
AI-യുടെ സാധ്യതകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ ഹാർഡ്വെയറിൽ സമീപകാല വികസനം വേണ്ടിവന്നു. 2007-ൽ ആപ്പിൾ സൃഷ്ടിച്ച സ്മാർട്ട്ഫോൺ വിപ്ലവം, ആഗോളതലത്തിൽ തികച്ചും പുതിയ നിർമ്മാണ ആവാസവ്യവസ്ഥകളും വിതരണ ശൃംഖലകളും സൃഷ്ടിച്ചു. ഇത് കമ്പ്യൂട്ടർ ഹാർഡ്വെയറിന്റെ അടിസ്ഥാന സാമ്പത്തിക ശാസ്ത്രത്തെ മാറ്റിമറിച്ചു, ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട്. മൈക്രോപ്രൊസസ്സറുകൾ, റേഡിയോകൾ, സെൻസറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന ഹാർഡ്വെയർ ഘടകങ്ങൾ വളരെ വിലകുറഞ്ഞതും ചെറുതും കൂടുതൽ ശക്തവുമായിത്തീർന്നു. അസംസ്കൃത ഡാറ്റയുടെ ട്രിക്കിളുകൾ വെള്ളപ്പൊക്കമായി മാറി. പുതിയ സമൃദ്ധമായ ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവറും AI-യെ ഗവേഷണ കൗതുകത്തിൽ നിന്ന് കുറച്ച് വാണിജ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുള്ള ഒരു സാങ്കേതിക സമുദ്ര മാറ്റത്തിലേക്ക് മാറ്റാൻ സഹായിച്ചു.
IoT ഡാറ്റയുടെ സമൃദ്ധി കൊണ്ടുവരുന്നു
1980-കളുടെ തുടക്കത്തിൽ, പിറ്റ്സ്ബർഗിലെ കാർണഗീ മെലോൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ ബിരുദ വിദ്യാർത്ഥികൾ, ഒരു കൊക്കകോള വെൻഡിംഗ് മെഷീനിലേക്ക് ട്രെക്കിംഗ് ചെയ്യുന്നതിൽ അസ്വസ്ഥരായി, അത് ശൂന്യമായി കാണപ്പെട്ടു. ഇൻറർനെറ്റിലൂടെ അതിന്റെ ഇൻവെന്ററി റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാൻ അവർ അത് പരിഷ്ക്കരിച്ചു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അവർ ലോകത്തിലെ ആദ്യത്തെ ഇന്റർനെറ്റ് കണക്റ്റഡ് അപ്ലയൻസ് കണ്ടുപിടിച്ചു.
ഇന്ന്, ഉപഭോക്തൃ ഇലക്ട്രോണിക്സ് മുതൽ വ്യാവസായിക യന്ത്രങ്ങൾ വരെയുള്ള വലുതും ചെറുതുമായ കോടിക്കണക്കിന് ഉപകരണങ്ങൾ, ഇന്റർനെറ്റുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച്, ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (IoT) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആദ്യത്തെ സോഡ മെഷീനിൽ ചേർന്നു. മുൻ തലമുറയിലെ ഹാർഡ്വെയറിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി - പല സാധാരണ ഹരിതഗൃഹ ഓട്ടോമേഷൻ സൊല്യൂഷനുകൾ ഉൾപ്പെടെ - IoT ഉപകരണങ്ങൾ ഇന്റർനെറ്റിൽ മറ്റെവിടെയെങ്കിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന അതേ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റുകളും ആശയവിനിമയ പ്രോട്ടോക്കോളുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതാണ് ശ്രദ്ധേയമായ കാര്യം. ആഗോള ഇന്റർനെറ്റ് മാനദണ്ഡങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു തരത്തിലുള്ള സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ബ്രിഡ്ജ് ചെയ്യാൻ അധിക ഹാർഡ്വെയർ ആവശ്യമില്ലാതെ IoT ഉപകരണങ്ങളുമായി ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കാം.
ഒരുമിച്ച്, AI, IoT എന്നിവ പരസ്പര പൂരകമായ സാങ്കേതികവിദ്യകളാണ്. IoT ഹാർഡ്വെയർ കർഷകരെ ഹരിതഗൃഹങ്ങളിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ അസംസ്കൃത ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. വിള ഉൽപ്പാദനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനും കർഷകരെ സഹായിക്കുന്നു AI സോഫ്റ്റ്വെയർ.
കേസ് പഠനം: സ്വയംഭരണ ഹരിതഗൃഹ ചലഞ്ചിൽ കെന്നത്ത് ട്രാൻ നേടിയ വിജയം
ഡോ. ട്രാൻ: 2018-ൽ, ഞാൻ സിയാറ്റിലിനടുത്തുള്ള മൈക്രോസോഫ്റ്റ് റിസർച്ചിൽ ഒരു AI ഗവേഷകനായിരുന്നു, റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പുതിയ തരം AI-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നിയന്ത്രിത പരിസ്ഥിതി കാർഷിക മേഖലയിലേക്ക് ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണം പ്രയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ ശ്രമം അവിടെ ഞാൻ ആരംഭിച്ചു. സോനോമ പ്രോജക്റ്റ് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഞങ്ങൾ കാനഡയിലെ ഒന്റാറിയോയിലെ ഹാരോ റിസർച്ച് സെന്ററിലെ സസ്യ ശാസ്ത്രജ്ഞരുമായി സഹകരിച്ചു, നെതർലാൻഡിലെ വാഗെനിംഗൻ യൂണിവേഴ്സിറ്റി & റിസർച്ച് സംഘടിപ്പിച്ച ആദ്യത്തെ അന്താരാഷ്ട്ര സ്വയംഭരണ ഹരിതഗൃഹ ചലഞ്ചിൽ ഞങ്ങൾ മത്സരിച്ചു.
ഈ ചലഞ്ചിൽ, ഓരോ ടീമും 315 ചതുരശ്ര അടി ഗ്രീൻഹൗസ് കമ്പാർട്ടുമെന്റിൽ ഏകദേശം നാല് മാസത്തോളം വെള്ളരി വളർത്തി. ഈ കമ്പാർട്ടുമെന്റുകളിൽ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പ്രോസസ്സ് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, കാലാവസ്ഥാ സെൻസറുകൾ, ആക്യുവേറ്ററുകൾ എന്നിവ സജ്ജീകരിച്ചിരുന്നു. IoT ഡിജിറ്റൽ ഇന്റർഫേസുകൾ (REST API-കൾ) ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങളുടെ AI പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ തുടർച്ചയായി വായിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൽ സെറ്റ് പോയിന്റുകൾ നിർണ്ണയിക്കാനും ഇൻറർനെറ്റിൽ ഉടനീളമുള്ള പ്രോസസ്സ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലേക്ക് സെറ്റ് പോയിന്റുകൾ തിരികെ അയയ്ക്കാനും കഴിയും (ചുവടെയുള്ള ചിത്രം കാണുക). വെല്ലുവിളിയെയും അതിന്റെ ഫലങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങൾ ഒരു ലേഖനത്തിൽ കാണാം ഹെമ്മിംഗ് തുടങ്ങിയവർ. (2019).
വെള്ളരിക്കാ വളർത്തുന്നതിലും ഞങ്ങളുടെ ആദ്യകാല പ്രോട്ടോടൈപ്പിലും ഞങ്ങൾക്ക് പരിചയക്കുറവുണ്ടായിട്ടും, ഞങ്ങളുടെ സ്വയംഭരണപരമായ വളരുന്ന പരിഹാരത്തിന് മത്സരത്തിൽ വിജയിക്കാൻ കഴിഞ്ഞു. വിദഗ്ധരായ ഡച്ച് കർഷകർ അടങ്ങിയ റഫറൻസ് ടീമായ രണ്ടാം സ്ഥാനക്കാരായ ടീമിനെ പോലും ഞങ്ങൾ മറികടന്നു, 6% ഉയർന്ന വിളവ്. ലാഭത്തിലെ ആ മാർജിൻ പ്രവർത്തന ലാഭത്തിലെ 17% വർദ്ധനവിന് തുല്യമാണ്.
റഫറൻസ് ടീം മോശം പ്രകടനം നടത്തിയോ? ഒരിക്കലുമില്ല. പല വിദഗ്ധരുടെയും അഭിപ്രായത്തിൽ അവർ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. അവരുടെ വിളവ് ഏകദേശം 50 കിലോഗ്രാം / മീ ആയിരുന്നു2 നാല് മാസത്തിനുള്ളിൽ, ഇത് ഏകദേശം 150 കി.ഗ്രാം/മീ2 പ്രതിവർഷം. ഗ്രഹത്തിലെവിടെയും ഒരു ഹരിതഗൃഹത്തിന് ഇത് ഉയർന്ന വിളവായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
ഓട്ടോണമസ് ഗ്രീൻഹൗസ് ചലഞ്ചിന്റെ ഫലമായി, ഞങ്ങളുടെ പഠനങ്ങളെ നേരിട്ട് കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിനും കൃഷിക്കും മറ്റ് വ്യാവസായിക നിയന്ത്രണ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുമായി AI, IoT എന്നിവയിൽ അത്യാധുനിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിനുമായി ഞാൻ 2020 ൽ കൊയ്ദ്ര സ്ഥാപിച്ചു.
AI, IoT എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു
ഇന്ന്, കൂടുതൽ ഹരിതഗൃഹ കർഷകർ AI, IoT എന്നിവ സ്വീകരിക്കാൻ തയ്യാറാണ്. വിപണിയിലെ ഉൽപന്നങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കുകയും എല്ലാ മാർക്കറ്റിംഗ് സംഭാഷണങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോകുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാന വെല്ലുവിളി. ഹരിതഗൃഹങ്ങൾക്കായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു AI അൽഗോരിതം അല്ലെങ്കിൽ IoT ഉപകരണം ഉണ്ടെന്ന് ഒരുപാട് കമ്പനികൾ ആകാംക്ഷയോടെ അവകാശപ്പെടുന്നു.
AI സോഫ്റ്റ്വെയറും IoT ഹാർഡ്വെയറും വിലയിരുത്തുമ്പോൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ചില പ്രധാന പരിഗണനകൾ ഇതാ:
- പ്രകടനം: കർഷകർക്ക് കോൺക്രീറ്റ്, യഥാർത്ഥ ലോക നേട്ടങ്ങൾ കാണാൻ കഴിയണം. ചോദിക്കുക: വിളവും വിഭവശേഷിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് വാണിജ്യ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ AI തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടോ? ഏത് സാഹചര്യത്തിലാണ്? AI, IoT സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ കമ്പനിയുടെ ട്രാക്ക് റെക്കോർഡ് എന്താണ്?
- AI ഡിസൈൻ: ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ AI സൊല്യൂഷനുകൾ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ഏറ്റവും മികച്ച മനുഷ്യ ബുദ്ധിയും മികച്ച ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ചോദിക്കുക: AI മോഡൽ നിലവിലുള്ള അറിവിനെ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു? കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കാലക്രമേണ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുമെന്ന് ഇത് എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കും?
- സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡിസൈൻ: ഹരിതഗൃഹ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണം കർഷകർ നിലനിർത്തണം. ചോദിക്കുക: വിള സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കാൻ എന്ത് സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡിസൈൻ തത്വങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? എനിക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും മാനുവൽ, ശുപാർശ, ഓട്ടോപൈലറ്റ് മോഡുകൾക്കിടയിൽ എളുപ്പത്തിൽ മാറാൻ കഴിയുമോ?
- ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥത: കർഷകർ അവരുടെ ഡാറ്റ സ്വന്തമാക്കുകയും "വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ" ഒഴിവാക്കുകയും വേണം. ചോദിക്കുക: എനിക്ക് മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? എനിക്ക് എന്റെ സ്വന്തം ഡാറ്റ ബാക്കപ്പ് ചെയ്യാനും കയറ്റുമതി ചെയ്യാനും കഴിയുമോ? തത്സമയ ഡാറ്റ ആക്സസിനും ഇഷ്ടാനുസൃത സംയോജനത്തിനും അനുവദിക്കുന്ന API-കൾ ഉണ്ടോ? വ്യത്യസ്ത വെണ്ടർമാരിൽ നിന്നുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയറും ഹാർഡ്വെയറും എനിക്ക് ഇപ്പോളും ഭാവിയിലും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമോ?
AI, IoT എന്നിവയ്ക്ക് കർഷകരെ ശാക്തീകരിക്കാൻ കഴിയും
നിർണായകമായ വിഭവങ്ങൾ - വെള്ളവും ഊർജവും, സമയം, പണം, വിദഗ്ധ തൊഴിലാളികൾ എന്നിവയും - കൂടുതൽ ദുർലഭമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു ലോകത്ത്, ആ ഭാരം ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത് അർത്ഥവത്താണ്. ഓട്ടോണമസ് ഹരിതഗൃഹ ചലഞ്ചിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾ പഠിച്ചതുപോലെ, കർഷകർക്ക് AI സോഫ്റ്റ്വെയറും IoT ഹാർഡ്വെയറും ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ വിളവും ഉയർന്ന വിഭവ ഉപയോഗ കാര്യക്ഷമതയും നേടാൻ കഴിയും. എന്തിനധികം, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ അതിവേഗം വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുകയും പുരോഗമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആത്യന്തികമായി, AI, IoT എന്നിവയ്ക്ക് ഹരിതഗൃഹ കർഷകരെ യഥാർത്ഥത്തിൽ ശാക്തീകരിക്കാൻ കഴിയും - മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ, കുറച്ച് കൊണ്ട് കൂടുതൽ ചെയ്യാൻ - ലോകത്തിലെ ഭക്ഷണം കൂടുതൽ സുസ്ഥിരമായി വളർത്താൻ.