Введение

По мере того, как технологии улучшаются день ото дня, человеческое население и наши потребности в продуктах питания улучшаются. Традиционные сельскохозяйственные технологии уже недостаточно эффективны, чтобы мы могли получать пищу. В результате мы заставляем себя смотреть на разные вещи и исследовать новые области, и тогда мы, наконец, нашли искусственный интеллект.

С искусственным интеллектом было изобретено много новой логики и методов, таких как:

  • Искусственные нейронные сети
  • Системы автоматизации и беспроводные сети
  • Реализация системы нечеткой логики

Каждый метод лучше справляется с различными рабочими нагрузками, он увеличивает скорость решения проблем. Поэтому важно понять, в чем проблема, а затем выбрать правильную логику для решения с наименьшими усилиями.

Искусственные нейронные сети (ИНС)

По сравнению с традиционными системами ИНС имеет много преимуществ. Одним из основных преимуществ ANN будет возможность прогнозировать и прогнозировать данные, которые они хранят. Так как это несложно запрограммировать, ИНС можно обучать, загружая в систему все больше и больше базы данных. Чем больше база данных, тем умнее будет логика. Это было бы лучшим решением для борьбы с болезнями сельскохозяйственных культур и борьбы с пестицидами, потому что всегда можно предсказать, сколько обработок необходимо для заражения. Также сколько пестицидов необходимо для поддержания здоровья сельскохозяйственных культур. Даже если была допущена ошибка, ИНС все еще поддается обучению, и она будет только улучшаться.

Системы автоматизации и беспроводные сети

Этот метод собирает информацию с помощью интеллектуальных датчиков. Это могут быть датчики ветра, температуры или влажности воздуха. После того, как система соберет достаточно информации, она проведет ряд вычислений и найдет лучшее решение. Он сможет предсказывать события до того, как они действительно произойдут. Хотя этот метод может быть лучше, потому что он более экономичен.

Реализация системы нечеткой логики.

Реализация системы нечеткой логики используется для распознавания, определения и идентификации объектов. Основываясь на объекте, система сможет принять решение об оптимизации. Например, в статье эта система использовалась для определения того, подходит ли земля для посадки, путем изучения текстуры почвы, уклона и цвета. Этот более ценен по сравнению с предыдущим, потому что он использует доказательства для принятия решений. В то время как двое других делают самое близкое предположение в соответствии с собранной ими информацией.

Заключение

С помощью различных типов методов мы можем увидеть, как далеко уже продвинулся ИИ. При внедрении технологий искусственного интеллекта в сельское хозяйство эффективность и вознаграждение возрастут, а затраты труда и затраты сократятся.

Процитированная работа:

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве. (2019). Кеай.

(н.д.). Получено 29 ноября 2020 г. с https://search.lib.buffalo.edu/permalink/01SUNY_BUF/1rt4c9d/alma9938855671004803.