أول مساعد افتراضي للذكاء الاصطناعي تم إنشاؤه للزراعة المستدامة

بنفس الطريقة التي يساعدنا بها المساعدون الافتراضيون في اكتشاف أغنيتنا المفضلة التالية ، استخدمت حزمة برامج جديدة التعلم الآلي المتقدم لمساعدة المزارعين والمهندسين الزراعيين على تحديد ما تحتاجه محاصيلهم وتربتهم لزيادة الغلة بطريقة مستدامة ، وفقًا لـ هذا المقال تم النشر بواسطة AGDaily.

الفرق العلمية باير علوم المحاصيل و صناع Biome تم اختباره والكشف عن أول تطبيق لهذه التقنية الرائدة على bioRxiv. توضح الدراسة والورقة العلمية الناتجة تحليل ميكروبيوم التربة لتقييم فعالية مبيد الفطريات البيولوجي من باير Minuet. على وجه التحديد ، سمح برنامج التعلم الآلي لشركة Bayer CS بالتنبؤ بتحسين محصول البطاطس قبل تطبيق الإدخال. كانت النتيجة المتوقعة زيادة في الغلة تصل إلى 40٪ في أحد الحقول التي تم اختبارها في ولاية أيداهو.

قال فارغيز توماس ، رئيس المشروع في Bayer CS: "إنه نهج فريد للاستفادة من بيولوجيا التربة وتحسين استخدام مدخلات المحاصيل للمضي قدمًا نحو حلول مستدامة ومواتية اقتصاديًا لتحسين إنتاجية المحاصيل".

هذه التكنولوجيا هي قفزة عملاقة إلى الأمام بالنسبة للمهندسين الزراعيين الذين يفتقرون حتى الآن إلى البيانات المطلوبة لتحديد الحلول البيولوجية بدقة لقراراتهم المتعلقة بالتربة الموسمية والمحاصيل. تعتبر التربة من الأصول القيمة لزيادة غلة المحاصيل وجودتها ، ولكن كما هو الحال حاليًا ، تستند التوصيات الزراعية إلى القليل من المعرفة بالعمليات البيولوجية التي تحدث فيها. ولكن اليوم ، مع توفر مساعد افتراضي للذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ بتأثير الحلول المختلفة ، يغير قواعد اللعبة ، ويتقدم نحو نظام زراعة أكثر إنتاجية واستدامة.

الذكاء الاصطناعي هو مورد دائم التطور ، وعلى هذا النحو ، يتم "تدريبه" حاليًا لحل مشكلات الزراعة الأخرى أيضًا ، بما في ذلك الأسئلة المتعلقة بعمر الإنتاج ، وجودة العناصر الغذائية للمنتج ، وأرصدة الكربون المتوقعة على أساس استخدام أنواع مختلفة. المنتجات أو الممارسات الإدارية. يمكن لمصنعي المدخلات إضافة حل مخصص خاص بهم إلى نظام توصية الذكاء الاصطناعي عن طريق اختباره وفقًا للشروط الصارمة غوم بروتوكول التجارب الميدانية.