आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे बदल रहा है हम फार्म

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एक दाख की बारी। स्रोत: पिक्साबे

वाइन उत्पादकों के पास साफ-सुथरा है, अगर असामान्य है, तो अधिक स्वादिष्ट वाइन बनाने के लिए ट्रिक - वाइन को पानी न दें। फसल के ठीक पहले बेलों को सूखने दें, और वे अधिक त्वचा और कम रस के साथ छोटे अंगूरों का उत्पादन करेंगे। छोटे अंगूर गहरे रंग और अधिक जटिल स्वाद के साथ वाइन का उत्पादन करते हैं।

ट्रिनचेरो परिवार का अनुमान नापा घाटी में, कैलिफोर्निया यह सुनिश्चित करना चाहता था कि यह अपने अंगूर को सही मात्रा में पानी दे रहा था, इसलिए उन्होंने इसके साथ काम किया सेरेस इमेजिंग उनके खेतों का नक्शा बनाने के लिए। सेरेस ने दाख की बारी के रंग, थर्मल और अवरक्त चित्रों को पकड़ने के लिए ड्रोन का इस्तेमाल किया, और उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके उन छवियों का विश्लेषण किया कि क्या शराब उत्पादक अपने अंगूरों को खा रहे हैं।

यह पता चला है कि, दाख की बारी के हिस्सों में, त्रिनचेरो था। उनके वाइन विशेषज्ञों ने पाया कि बहुत अधिक पानी पाने वाले क्षेत्रों में भी कम स्वाद वाले अंगूर का उत्पादन हुआ था। कंपनी अब यह सुनिश्चित करने के लिए इमेजिंग तकनीक का उपयोग करती है कि यह अपनी लताओं को बहुत अधिक या बहुत कम पानी नहीं दे रही है, और सिंचाई प्रणाली में लीक का पता लगाने के लिए।

यह तकनीक कृषि के अत्याधुनिक कार्यों का प्रतिनिधित्व करती है। सेरेस जैसी उच्च तकनीक फर्मों, Prospera, किसान एज और जलवायु निगम पौधे, पानी, स्प्रे और अपनी फसलों की कटाई के समय अकालियों को तय करने में मदद के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं। जैसे-जैसे जलवायु परिवर्तन बिगड़ता है rainstorms मिडवेस्ट में और सूखा कैलिफोर्निया में, प्रौद्योगिकी भी उत्पादकों को अधिक गंभीर और अस्थिर मौसम में नेविगेट करने में मदद कर सकती है।

प्रोस्पेरा के सीईओ डैनियल कोप्पल ने कहा, '' आज की सिंचाई से एक खेत में सभी पौधों को पानी की समान मात्रा मिलती है, भले ही प्रत्येक पौधा पानी को अलग तरह से बनाए रखेगा, '' सिस्टम। "इसके अलावा, एक पौधे की पानी की मात्रा पौधे की उम्र और आकार पर निर्भर करती है, चाहे उस पर फल हों या सिर्फ फूल आदि।"

फर्म थर्मल इमेजिंग का उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, यह देखने के लिए कि क्या फसलों को पर्याप्त पानी मिल रहा है। प्यासे फसलें दूसरों की तुलना में थोड़ी गर्म होती हैं। ऐसा इसलिए, क्योंकि आम तौर पर, पौधे अपनी पत्तियों के नीचे छोटे छिद्रों के माध्यम से अपनी जड़ों से सोखते हुए कुछ पानी छोड़ते हैं। जब वह पानी वाष्पित हो जाता है, तो वह पौधे से ठंडा हो जाता है, जिस तरह पसीना इंसानों को ठंडा कर देता है। हालाँकि, प्यासे पौधे पानी खोने से बचने के लिए इन छिद्रों को बंद कर देते हैं, जिससे वे थोड़ा गर्म हो जाते हैं। यदि किसान ठीक से पहचान कर सकते हैं कि कौन से पौधे पके हुए हैं, तो उन्हें केवल उन फसलों की सिंचाई करने की जरूरत है, जो उन्हें पानी बचाने में मदद करती हैं, जो जलवायु परिवर्तन के कारण आने वाले समय में कठिन हो जाएंगे। ईंधन लंबे और अधिक गंभीर सूखे।

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एक प्रोस्पेरा वैज्ञानिक एक कैमरे के साथ काम करता है जो एक चल स्प्रिंकलर सिस्टम पर चलता है। स्रोत: समृद्ध

फर्में स्प्रिंकलर सिस्टम, ड्रोन, विमानों और उपग्रहों पर लगे कैमरों से चित्र एकत्र कर रही हैं और वे उन चित्रों का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटरों का उपयोग कर रहे हैं, जिनसे पता चलता है कि कौन-सी फसलें कैटरपिलर से घिरी हुई हैं, जो खरपतवार से घिरी हुई हैं, या फफूंद से ढकी हैं। कंप्यूटर तब उत्पादकों को उन पौधों को स्प्रे करने के लिए कहते हैं - और केवल उन पौधों को - कीटनाशक, शाकनाशी या कवकनाशी के साथ।

इससे उत्पादकों को कम पानी और कम रसायनों का उपयोग करने में मदद मिलती है, जो पैसे बचाता है और खेतों को स्वस्थ रखता है। उदाहरण के लिए, कम कीटनाशक का उपयोग करना, संरक्षित करने में मदद करता है मधुपर्क, जिनकी आवश्यकता होती है सेचन करना कई फसलें। कम सिंथेटिक उर्वरक का उपयोग करने से प्रदूषण में कमी आ सकती है। खेतों पर उर्वरक जलमार्ग में अपना रास्ता बनाता है और आखिरकार, महासागर, जहां यह है devastates समुद्री जीवन। कोप्पेल ने कहा कि प्रोस्पेरा की तकनीक ने ग्रीनहाउस उत्पादकों को 30 प्रतिशत कम उर्वरक और पानी का उपयोग करने की अनुमति दी है।

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हवाई कल्पना से पता चलता है कि किन फसलों को पानी या पोषक तत्वों की आवश्यकता होती है। स्रोत: सेरेस इमेजिंग

फसलों को बीमार, घायल या प्यास लगने पर यह निर्धारित करने के लिए कि कंप्यूटर कितना कठोर है। इसलिए फर्मों ने ऐसी प्रणालियां विकसित की हैं जो समय के साथ बढ़ते हुए, छवियों की व्याख्या करना सीख सकती हैं। वे प्रणालियां तापमान, वर्षा, मिट्टी की गुणवत्ता और अन्य चर पर डेटा के साथ छवियों से चमकती जानकारी को जोड़ती हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि स्प्रे और पानी की फसल कब और कितनी है।

क्या यह कृत्रिम बुद्धि के रूप में गिना जाता है? "यदि आप पूछते हैं कि हमारे तीन कंप्यूटर विज्ञान पीएचडी कमरे में हैं, तो आप शायद एक या दो दिन के लिए बाहर नहीं निकलेंगे," कोप्पेल ने कहा। उन्होंने कहा कि प्रोस्पेरा की व्यवस्था एआई को दी गई योग्यता के अनुसार यह लगातार अपने आप सीख रही है। "आप मशीनों का उपयोग लगातार यह पता लगाने के लिए कर रहे हैं कि इमेजरी के आधार पर क्षेत्र में क्या हो रहा है," उन्होंने कहा। "इसके अलावा, मशीन निर्णय लेने के लिए डेटा को संश्लेषित कर रही है।"

कोप्पेल का मानना ​​है कि अगली महान कृषि क्रांति में कृत्रिम बुद्धि की शुरूआत होगी। पिछली तकनीकी प्रगति - सिंचाई, मशीनीकरण, सिंथेटिक उर्वरक, आनुवंशिक इंजीनियरिंग - ने मनुष्यों को कम काम के साथ अधिक भोजन विकसित करने की अनुमति दी है। उन्होंने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता किसानों को खेती से अनुमान लगाने के लिए और अधिक कुशल बनाने की अनुमति देने जा रही है।

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द्वारा पता लगाया के रूप में कमला क्षति (बाएं) और wilting (दाएं) एक कंप्यूटर। स्रोत: समृद्ध

"आमतौर पर, एक किसान या तो अंतर्ज्ञान के आधार पर निर्णय लेगा - जो डेटा नहीं है - या वह जमीन को महसूस करेगा," उन्होंने कहा। उन्होंने कहा कि अंतर्ज्ञान पर भरोसा करने के बजाय, कंप्यूटर का उपयोग करना बेहतर होगा ताकि खेत के हर इंच की छवियों का विश्लेषण किया जा सके। वे कंप्यूटर दुनिया भर के खेतों से एकत्र किए गए डेटा के आधार पर निर्णय लेने की सिफारिश कर सकते हैं - मेक्सिको में एक उत्पादक को इज़राइल में एक खेत पर एकत्र किए गए डेटा से लाभ हो सकता है।

कोप्पेल ने कहा कि कंप्यूटर किसानों के अंधे धब्बे को भर सकते हैं, किसानों को डॉक्टरों की तुलना में, जो गलतियाँ करने के लिए प्रवण हैं। "मैं वास्तव में डॉक्टर के पास जाना पसंद नहीं करता," उन्होंने कहा। “मैं एक ऐसी मशीन रखना पसंद करूंगा जो निष्पक्ष हो। तुम्हें पता है, एक डॉक्टर ने शायद कुछ हजार लोगों को देखा था, और मशीन ने लाखों लोगों को देखा है। और डॉक्टर को वह सब कुछ याद नहीं है जो उन्होंने विश्वविद्यालय में पढ़ा था, और मशीन हर समय सब कुछ जानती है। "

भविष्य में, हम ऐसे रोबोट देख सकते हैं, जो यह बता सकते हैं कि जब स्ट्रॉबेरी पकी होती है और पौधे से अदरक या डायरियों को डुबो देता है, तो खोज मातम और उन्हें स्प्रे करें, या मशीनें जो यह निर्धारित कर सकती हैं कि डेयरी गायों को कब और कितना खिलाना है। हालांकि, जब एआई खेतों के लिए अविश्वसनीय वादा करता है, तो यह बड़े पैमाने पर विघटनकारी होने का भी खतरा है, खासकर ऐसे समय में जब कई किसान अधिक पारंपरिक तरीके से लौट रहे हैं बढ़ते तरीके.

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डिनो बड़े पैमाने पर वीडर। स्रोत: Naïo

"कुछ किसानों को संक्रमण बनाने की इच्छा नहीं हो सकती है, या तो अधिक तकनीकी-केंद्रित प्रणाली या प्रेरणा में पनपने के लिए कौशल की कमी है," डेविड रोज ने कहा, एक पर्यावरण भूगोलवेत्ता ईस्ट एंग्लिया विश्वविद्यालय किसके पास लिखा हुआ के बारे में खेती का भविष्य। "कुछ किसान एआई के उपयोग को अपनी जीवन शैली के अनुकूल नहीं मानते हैं, बजाय इसके कि वे अपने अनुभवात्मक ज्ञान का उपयोग करना पसंद करते हैं और अपनी जमीन से जुड़े हुए हैं।"

उन्होंने कहा कि स्वायत्त रोबोट श्रमिकों और जानवरों की सुरक्षा को खतरे में डाल सकते हैं, और बहुत से लोगों को नौकरी से भी निकाल सकते हैं। भारी निर्भरता एआई किसानों की जमीन से जुड़ाव भी बढ़ा सकती है। इसमें भविष्य को दर्शाया गया है जॉन डीरे कमर्शियल, जिसे रोज ने "चिलिंग" के रूप में वर्णित किया।

स्रोत: जॉन डीरे

“मैं यह नहीं कह रहा हूं कि हमें एआई को एग्री-टेक में नहीं अपनाना चाहिए। इसमें निश्चित रूप से निर्णय लेने में सुधार करने, डेटा के माध्यम से कटौती करने, कुशल छिड़काव करने, मैन्युअल या श्रमसाध्य नौकरियों को बेहतर बनाने, युवा, अधिक तकनीकी श्रमिकों को आकर्षित करने, और लाभप्रदता बढ़ाने में मदद करने की क्षमता है। लेकिन लगभग कोई भी एआई ऑन-फार्म के सामाजिक और नैतिक प्रभाव के बारे में बात नहीं कर रहा है, ”उन्होंने कहा।

“दुनिया को कैसा दिखता है जिसमें एआई का उपयोग नियमित रूप से खेत में किया जाता है? अब यह कैसे अलग है? ”उसने पूछा। “और हम तकनीकी क्रांति के संभावित हारे और विजेताओं की देखभाल कैसे करते हैं? मुझे लगता है कि अगर हम सिर्फ उन सवालों के बारे में सोचना शुरू करते हैं और स्वीकार करते हैं कि लोकतंत्र में, प्रौद्योगिकी प्रक्षेपवक्र को चुनौती देने के लिए खुला होना चाहिए, तो यह एक अच्छी बात है। ”

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के बारे में लेखक

जेरेमी Deaton के लिए लिखते हैं नेक्सस मीडिया, जलवायु, ऊर्जा, नीति, कला और संस्कृति को कवर करने वाला एक सिंडिकेटेड न्यूज़वायर। आप उसका अनुसरण कर सकते हैं @deaton_jeremy.

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