Использование AI в целях оптимизации аграрного бизнеса
Привет. Сегодня многие эксперты в области высоких технологий утверждают, что искусственный интеллект и машинное обучение скоро превратится в “технологии общего назначения”, такие же значительные, как электричество или двигатель внутреннего сгорания. Они представляют собой знаковое изменение в наших технических возможностях и приведут к следующей волне экономического роста.
Но в каких отраслях можно применять эти технологии на практике? Рассмотрим пример использования когнитивных технологий AI в сфере воздействия природных факторов на нашу жизнь.
Вы можете этого не осознавать, но пчеловодство более важно для нашей пищевой цепи, чем просто доставка баночки мёда на завтрак. Пчелы опыляют культуры, такие как яблоки, миндаль, клюква, дыни и брокколи. И так же, как пчеловодство имеет жизненно важное значение для сельскохозяйственной промышленности, так и погода важна для пчеловодства.
На самом деле погода играет важную роль в нашей жизни, касаясь всего от виноделия до контроля загрязнения в наших городских центрах. Когнитивная технология открывает новые возможности для понимания погоды и помогает нам принимать правильные решения «на лету».
Медоносные пчелы лучше всего работают при определенных температурах,в зависимости от культур, которые они опыляют, будь то клевер, миндаль или подсолнухи. Если будет слишком жарко, многие пчелы должны будут оставаться встороне, хлопая крыльями, чтобы сохранить улей прохладным. Если идет дождь или слишком холодно, пчелы вообще не работают. В результате пчеловоды часто остаются один на один с погодой. По оценкам экспертов, погода имеет ежегодное влияние на экономику в 500 миллиардов долларов.
К счастью, сегодня у пчеловодов теперь есть лучшие варианты. Более точные метеорологические данные доступны метеорологам, ученым и фермерам, чем когда-либо прежде. Благодаря когнитивной технологии, которая позволяет машинам учиться на наборах данных, таких как метеорологические станции, мобильные телефоны, спутниковые снимки, исторические базы данных, газеты, твиты и пр., теперь у нас есть инструменты для синтеза, анализировать и воздействовать на эту информацию, чтобы принимать более правильные решения.
На переднем крае этой технологии находится IBM Watson, и после приобретения The Weather Company (которая обеспечивает до 26 миллиардов прогнозов каждый день в 2,2 миллиарда мест по всему миру) эта отрасль вступила в новую эру прогнозирования погоды, меняя лицо бизнеса и нашу повседневную жизнь.
Но теперь компании используют когнитивные технологии, чтобы выйти за рамки основного прогноза. Теперь значение имеет не только сам прогноз погоды, сегодня бизнес в области метеорологии больше ориентируется на поддержку принятия решений, где есть и аналитика и когнитивные технологии.
Но как все эти технологии помогут росту семян подсолнечника? Ну, более точное прогнозирование погоды может привести к лучшим решениям о том, где их пчелы и когда должны находиться. Когнитивные технологии могут помочь пчеловодам более точно предсказать, когда условия цветения будут на пике, а это значит, что их пчелы могут производить больше меда, а фермерам, чтобы иметь более высокий урожай сельскохозяйственных культур.
Возможность лучшего прогнозирования этих закономерностей позволяет экономить тысячи долларов на топливе и рабочей силе.
Помимо приведенных, когнитивные технологии влияют и на другие сферы сельского хозяйства и бизнеса:
E & J Gallo Winery in Modesto использует технологию AI, чтобы обеспечить максимально возможное распределение воды и удобрений на свои виноградные лозы. Спутниковые снимки показали, что некоторые участки виноградника площадью 20 000 акров сильно различались по состоянию виноградных лоз. После объединения когнитивных технологий с наземными датчиками, винодельня смогла точно определить способы ирригации, сократив потребление воды на одну пятую и увеличив урожайность на 20 процентов.
Мичиганский университет сотрудничал с IBM Research для участия в гонке Bridgestone World Solar Challenge. Команда использовала когнитивные технологии для моделирования сложных метеорологических систем и прогнозирования облачного покрова, чтобы придать автомобилю как можно больше солнечного света.
Green Horizons используют данные для более точного прогнозирования сильных загрязнений. Для решения проблемы загрязнения воздуха AI технология сочетает в себе мощь Интернета в области вещей, обработки больших данных и когнитивных вычислений для анализа данных из тысяч источников, таких как станции мониторинга окружающей среды, метеостанции, камеры движения и метеорологические спутники. Закрытие фабрик и ограничение трафика - это стратегии, которые могут быть использованы для того, чтобы помочь нам более эффективно влиять на состояние окружающей среды.
OmniEarth использует спутниковые и аэрофотоснимки для обеспечения обновлений рисков и энергоэффективности. Технология помогает компании определять модели использования воды и её эффективность.
Это лишь некоторые примеры того, как когнитивные решения могут трансформировать наши отношения с окружающей средой.
