A COVID-19-ről, a hurrikánokról és az elnökválasztásról szóló hírek között elrejtve talán lemaradt az év egyik legfontosabb híréről.
Gainesville-i campusának közepén a A Floridai Egyetem a legerősebb mesterséges intelligencia szuperszámítógépet építi az amerikai felsőoktatásban. Ez óriási hír az UF-nél, mivel izgalmas új lehetőségeket fog teremteni az oktatók, hallgatók és kutatók számára. De mit jelent ez a floridai termelők és érdekelt felek számára?
A mesterséges intelligencia a számítógépes rendszer azon képessége, hogy felismerje a mintákat, megértse a nyelvet, tanuljon a tapasztalatokból, megoldjon problémákat és összetett feladatokat hajtson végre. Más szóval, ez egy gép azon képessége, hogy úgy gondolkodjon, mint egy emberi agy, de ezt gyorsabban, pontosabban és hatalmas léptékben teszi.
Ha Ön termesztő, törődik a farmjában lévő minden növényrel és állattal. Ha elegendő idő és munkaerő áll a rendelkezésére, alaposan megvizsgál minden növényt és állatot, megadva mindegyiknek a maximális növekedéshez szükséges erőforrásokat. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy ezt megtegye, változó millióira figyelve, és hatalmas mennyiségű adatot koordinál azonnal és pontosan.
Az AI hatalmas számítási teljesítményt igényel. Ez az oka annak, hogy az UF partnersége az NVIDIA-val és az UF öregdiákja, Chris Malachowsky ajándéka a 70 millió dolláros szuperszámítógép. HiPerGator, olyan fontos eszköz a mezőgazdaság számára.
Hogy képet adjunk az UF új HiPerGator 3.0 számítási rendszerének kapacitásáról, ha minden UF diák, aki házi feladatot készít, minden oktató és kutató kutató, minden logisztikát működtető létesítmény és minden költségvetési iroda egyszerre használná a HiPerGatort, csak a teljes kapacitásának körülbelül 15 százalékát érintené.
Mit csinálhat a többi 85 százalékkal? Ezt mindannyiunknak kell eldöntenie.
Itt, az UF/IFAS-nál izgatottak vagyunk a mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségei miatt a floridai mezőgazdasági ipar támogatásával, a világ növekvő népességének táplálásával és a természeti erőforrások fenntartható használatával kapcsolatos mindennapi problémák megoldásában. A mesterséges intelligencia megígérte, hogy jelentősen javítja az élelmiszerlánc-rendszerek megerősítésére, a növények és állatok precíziós tenyésztésének fejlesztésére, a robotika élelmiszer- és mezőgazdasági műveletek során történő alkalmazására, a kártevők és kórokozók helyének és terjedésének nyomon követésére, valamint az agroökoszisztéma-szolgáltatások adatainak gyűjtésére irányuló képességünket.
Valójában az UF/IFAS már évek óta alkalmaz mesterséges intelligenciát a mezőgazdasági termelés javítására. A HiPerGator ezen erőfeszítések rendkívüli fellendítését szolgálja, és új erőforrásokat biztosít a mesterséges intelligencia képességeinek fejlesztéséhez, ezzel segítve a floridai termelők termelékenységét és erőforrás-megtakarítást. Az alábbiakban csak néhány olyan terület található, ahol az UF/IFAS Extension segít a floridai termelőknek az AI-kutatás alkalmazásában a termelésben.
citrom- és narancsfélék
Yiannis Ampatzidis és kutatócsoportja a Southwest Florida REC-nél az Agroview nevű mesterségesintelligencia-alapú szoftvert fejlesztette ki az UAV-król vagy drónokról gyűjtött adatok elemzésére és megjelenítésére. A helyszíni ellenőrzések helyett az UAV-k több ezer egyedi növényről készíthetnek képeket, és feltölthetik azokat egy felhőalapú szoftverbe, amely elemzi az adatokat, hogy hozzáférjen a növények minőségéhez, mennyiségéhez és növekedési tényezőihez vagy hatásaihoz. A szoftver számos alkalmazást kínál Florida mezőgazdasága számára, beleértve a mi ikonikus citrusiparunkat is. Az Agroview olyan forradalmi innováció, amely a közelmúltban elnyerte az UF Év találmánya díjat, hogy segítse a termelőket abban, hogy jobban gondoskodhassanak terményeikről, miközben pénzt takarítanak meg.
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Földimogyoró
A földimogyoró vetőmag érettségének meghatározása jelenleg megköveteli a vizsgálati minták héjának héját, és szubjektív becslést kell készíteni a mag színe alapján. Diane Rowland, a mezőgazdasági osztály elnöke és kutatócsoportja hiperspektrális képalkotást és mesterséges intelligenciát használó módszert fejlesztett ki a földimogyoró-mag minőségének meghatározására a héjon keresztül, lehetővé téve a földimogyoró-termesztők számára, hogy sokkal pontosabban, kevesebb idő- és munkaráfordítással válasszák ki az érett magvakat.