流行的术语指的是在日常经营活动中收集的大量信息。根据行业的不同,这可能是从作物产量到患者,到人口统计学以及其间的一切。那么如何利用大数据改变农业?
1.无人机巡逻
监测数百亩的农作物可能是一项艰巨的工作,要求数十人步行或驾车在田地中检查病虫害。无人机组可以做同样的工作,而只由一两个人管理。根据无人机的规格,他们也可以配备如下:
•土壤取样器-可用于测试营养水平,土壤水分等。
•叶片采样器-小型叶片可以采集可通过无人机或实验室设置进行分析的植物样品。
•有害生物捕获设置-如果害虫成灾,获取样品可以更容易地确定最佳灭绝方法。
太阳能无人机可以在白天一直巡逻整个农场,而不需要停止充电,只有在太阳下山的夜晚才返回基地。
2.养分管理
收集有关土壤养分水平的信息是农业工作的主要部分,无论其规模大小。通过收集大量信息,很容易确定哪些地域需应用肥料或施肥增中营养来确保最佳生长。这个数据收集的问题在检测到问题之后,然后进行修复。
通过对这些信息应用大数据和预测算法,计算机可以预测养分问题,然后才能确定可能危及作物产量的重大问题。
3.作物产量预测
通过研究前几年的产量和应用大数据,能够以相对较高的准确度来预测作物在给定年份或给定领域产生的最高产量。
如果前几年收集的信息准确无误,可以确定最好的播种日期,施肥或除草剂的最佳时间,以及收获年份的最佳时间,确保最高产量变得更容易。
4.供应链
大量数据已经被应用于各行各业的供应链。在农业方面,从种子,化肥,除草剂,杀虫剂等作物的供应来源到最终送到农业杂货店,这都是供应链的一部分。所有这些数据都是可收集的。这个信息是每个农场的重要组成部分,但一旦收集,它也可以作为大数据的一部分使用。
通过使用预测分析,农场主可以预测库存和化学品使用情况。这使得他们只能订购所需的耗材,而不用订购额外的物品,并消除他们可能会或可能永远不会使用备份库存,因为将不得不为存储的库存支付费用。
5.天气情况
虽然人们可以控制农业所有的变量,但天气总是会在一定程度上变化(不了解季节性天气模式)。炎热的夏天需要更多的灌溉,而潮湿的月份可能导致作物霉变或霉菌生长。
而天气预报的能力有限,但人们可以预测,不同的作物将如何对不断变化的天气模式,并做出反应,以及如何最佳地补偿这些变化。
无论人们是否愿意承认,气候正在发生变化,农业必须适应未来的良好收益。农业是一个不断变化的领域,而大数据可以帮助农民提高收入,适应自然大自然中的任何事情。大数据与预测分析结合使用时,可以帮助提高管理能力。未来,无人机和大数据可能会改变农民的工作方式,技术进步将有助于农场适应和饲养场获得更好的成本效益。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI明确表示要成为互联网一切事物的主导界面。AI智能体正在改变用户的数字习惯,从健康记录分析到购物指导,ChatGPT已经在多个领域扩展影响力。用户快速采用AI工具,但企业和生态系统的适应速度滞后。电商领域的权力分配尚不明确,用户偏好AI驱动的答案优先体验,品牌则推动生成式引擎优化。研究旨在了解用户与企业在AI变革中的适应差异。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。