Թաքնված լինելով COVID-19-ի, փոթորիկների և նախագահական ընտրությունների մասին բոլոր նորությունների մեջ՝ դուք կարող եք բաց թողնել տարվա ամենակարևոր լուրերից մեկը։
Գեյնսվիլում գտնվող իր կամպուսի կենտրոնում գտնվում է Ֆլորիդայի համալսարանը կառուցում է ԱՄՆ բարձրագույն կրթության ամենահզոր արհեստական ինտելեկտի սուպերհամակարգիչը. Սա հսկայական նորություն էր UF-ում, քանի որ այն հետաքրքիր նոր հնարավորություններ կստեղծի դասախոսների, ուսանողների և հետազոտողների համար: Բայց ի՞նչ է դա նշանակում Ֆլորիդայի աճեցողների և շահագրգիռ կողմերի համար:
Արհեստական ինտելեկտը համակարգչային համակարգի օրինաչափությունները ճանաչելու, լեզուն հասկանալու, փորձից սովորելու, խնդիրներ լուծելու և բարդ առաջադրանքներ կատարելու ունակությունն է: Այլ կերպ ասած, դա մեքենայի կարողությունն է մտածել մարդու ուղեղի նման, բայց դա անել ավելի արագ, ավելի ճշգրիտ և զանգվածային մասշտաբով:
Եթե դուք աճեցնող եք, հոգ եք տանում ձեր ֆերմայի յուրաքանչյուր բույսի և կենդանու մասին: Ձեր տրամադրության տակ ունենալով բավականաչափ ժամանակ և աշխատուժ, դուք մանրակրկիտ կուսումնասիրեք յուրաքանչյուր բույս և կենդանի՝ յուրաքանչյուրին տալով ճշգրիտ ռեսուրսներ, որոնք անհրաժեշտ են իրենց առավելագույն ներուժը զարգացնելու համար: AI-ն թույլ է տալիս անել հենց դա՝ ուշադրություն դարձնելով միլիոնավոր փոփոխականների վրա և կոորդինացնելով հսկայական քանակությամբ տվյալներ անմիջապես և ճշգրիտ ճշգրտությամբ:
AI-ն պահանջում է հսկայական քանակությամբ հաշվողական հզորություն: Ահա թե ինչու UF-ի համագործակցությունը NVIDIA-ի հետ և UF-ի շրջանավարտ Քրիս Մալաչովսկու նվերը 70 միլիոն դոլար արժողությամբ սուպերհամակարգիչն անվանվեց. HiPerGator, գյուղատնտեսության համար այդքան կարևոր գործիք է։
Որպեսզի պատկերացնեք UF-ի նոր HiPerGator 3.0 հաշվողական համակարգի հզորության մասին, եթե յուրաքանչյուր UF ուսանող տնային աշխատանք կատարող, դասախոսական կազմի անդամ և հետազոտություն անցկացնող գիտնական, լոգիստիկա իրականացնող յուրաքանչյուր հաստատություն և յուրաքանչյուր բյուջետային գրասենյակի համարները միաժամանակ օգտագործեին HiPerGator: այն կօգտագործի իր ամբողջ հզորության միայն 15 տոկոսը:
Ի՞նչ կարող է դա անել մյուս 85 տոկոսի հետ: Դա բոլորիս որոշելիքն է:
Այստեղ UF/IFAS-ում մենք ոգևորված ենք AI-ի կիրառման հնարավորություններով՝ լուծելու առօրյա խնդիրները՝ կապված Ֆլորիդայի գյուղատնտեսության արդյունաբերությանն աջակցելու, աշխարհի աճող բնակչությանը կերակրելու և բնական ռեսուրսների կայուն օգտագործման հետ: AI-ն խոստանում է զգալիորեն զարգացնել սննդի շղթայի համակարգերը ամրապնդելու, բույսերի և կենդանիների ճշգրիտ բուծումը զարգացնելու, սննդի և գյուղատնտեսության մեջ ռոբոտաշինությունը կիրառելու, վնասատուների և պաթոգենների տեղակայմանն ու տարածմանը հետևելու և ագրոէկոհամակարգային ծառայությունների վերաբերյալ տվյալներ հավաքելու մեր կարողությունը:
Փաստորեն, UF/IFAS-ն արդեն երկար տարիներ կիրառում է ինտելեկտը գյուղատնտեսական արտադրանքի բարելավման համար: HiPerGator-ը կծառայի այս ջանքերը սուպեր խթանելուն և նոր ռեսուրսներ բերելու արհեստական ինտելեկտի կարողությունները զարգացնելու համար՝ օգնելու Ֆլորիդայի աճեցնողներին լինել ավելի արդյունավետ և խնայել ռեսուրսները: Ստորև բերված են միայն մի քանի ոլորտներ, որտեղ UF/IFAS Extension-ն օգնում է Ֆլորիդայի աճեցնողներին կիրառել արհեստական ինտելեկտի հետազոտություններ իրենց արտադրության մեջ:
ցիտրուսային բույս
Յանիս Ամպատզիդիսը և նրա հետազոտական թիմը Հարավարևմտյան Ֆլորիդայի REC-ում մշակել են AI-ի վրա հիմնված ծրագրակազմ, որը կոչվում է Agroview՝ անօդաչու թռչող սարքերից կամ անօդաչու թռչող սարքերից հավաքված տվյալները վերլուծելու և պատկերացնելու համար: Տեղային ստուգումների փոխարեն անօդաչու թռչող սարքերը կարող են վերցնել հազարավոր առանձին բույսերի պատկերներ և դրանք վերբեռնել ամպի վրա հիմնված ծրագրային ապահովման մեջ, որը վերլուծում է տվյալները՝ բույսերի որակներին, քանակներին և աճի գործոններին կամ ազդեցություններին մուտք գործելու համար: Ծրագրային ապահովումն ունի կիրառությունների լայն շրջանակ Ֆլորիդայի գյուղատնտեսության համար, ներառյալ մեր խորհրդանշական ցիտրուսային արդյունաբերությունը: Մշակված՝ օգնելու արտադրողներին ավելի լավ հոգ տանել իրենց բերքի մասին՝ միաժամանակ գումար խնայելով, Agroview-ն այնպիսի հեղափոխական նորամուծություն է, որ վերջերս արժանացավ UF-ի տարվա գյուտի մրցանակին:
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Գետնանուշ
Գետնանուշի սերմերի հասունության որոշումը ներկայումս պահանջում է կեղևի կեղևը մաքրել փորձնական նմուշներից և կատարել սուբյեկտիվ գնահատական՝ հիմնված սերմի գույնի վրա: Այժմ ագրոնոմիական դեպարտամենտի նախագահ Դայան Ռոուլենդը և նրա հետազոտական թիմը մշակել են մեթոդ՝ օգտագործելով հիպերսպեկտրալ պատկերներ և արհեստական ինտելեկտ՝ գետնանուշի սերմի որակը կեղևի միջով որոշելու համար, ինչը թույլ է տալիս գետնանուշ ֆերմերներին ընտրել հասուն սերմեր շատ ավելի մեծ ճշգրտությամբ և ավելի քիչ ժամանակ և աշխատուժ: