Ауыл шаруашылығында жасанды интеллект пен мәлімет негізінің маңызы

Жасанды интеллект ауыл шаруашылығын өзгертуге мүмкіндіктер ашады, алайда сала жетекшілері алдымен сенімді және сапалы мәліметтер қорын құруға баса назар аударуы тиіс. Фертильді химикаттардың бағасы тұрақсыз, ауа райы болжанбайтын және табыс маржалары тар салада жасанды интеллект әдістері өз тиімділігін дәлелдеуі ықтимал. Ғылыми зерттеулер көрсеткендей, жасанды интеллект негізіндегі болжамдық модельдер егін өнімділігін 26%-ға арттырып, су пайдалану көлемін 41%-ға азайтып, химиялық заттардың жұмсалуын 33%-ға қысқарта алады. Дегенмен, мұндай шешімдер нәтижелі болуы үшін ең алдымен мәлімет базасының тұтастығы мен нақтылығы қамтамасыз етілуі қажет.

Жасанды интеллект және мәліметтердің өзара байланысы

Жасанды интеллекттің ауыл шаруашылығында тиімді жұмыс істеуіне байланысты әңгімелер көбінесе өнімділікті арттыру, суды үнемдеу және дақылдардың жағдайын бақылау сияқты күшті уәделермен басталады. Бірақ бұл уәделердің түпкі негізі – маңызды және толыққанды мәліметтер базасы екені жиі ескерілмейді. Нақты және сапалы деректер болмаса, жасанды интеллект жүйелері шамадан тыс сенімді көрінетін, алайда дұрыс емес шешімдер ұсынуы мүмкін. Мұндай жағдайларда түзетуге болмайтын шығындар мен ресурстарды ысырап ету қатері туады.

Мысалы, тарихи деректері қателіктермен немесе бөлшек-бөлік сақталған өнімділік болжамы моделі орналастырылған соң, көрсеткен болжамдары дәл болмайды. Сол сияқты, бөлшектенген сенсор мәліметтерін қолданып, суды үнемдеуге арналған автоматтандырылған жүйе ресурстарды дұрыс жұмсамай, керісінше, ысырапқа әкеп соқтырады. Мәліметтердің сапасыздығы жасанды интеллекттің нақты нәтижелерге қол жеткізуіне кедергі жасайды.

Ауыл шаруашылығын data-интенсивті сала ретінде қарастыру

Заманауи ауыл шаруашылығы мен ірі дистрибьютерлердің қызметі көптеген түрлі мәліметтер көздері мен технологиялардан тұрады. Сенсорлар, автоматтандырылған суару жүйелері, автономды тракторлар және кең көлемде зерттеу жүргізетін дрондар күнделікті өндірістік үрдісте қолданылады. Алайда, осы құрылғылардың шығарған деректері әртүрлі форматтарда және бөлшектеліп сақталады. Сонымен қатар, сыртқы ауа райы мәліметтері, мемлекеттік статистика және нарықтық ақпараттар бірге қарастырылуы қажет.

Жасанды интеллект жүйесіне тек фермерлердің сипаттамалары емес, сонымен бірге жер учаскелерінің ерекшеліктері, яғни екі өлшемді координаталар, егістік шекаралары, топырақ құрамы сияқты деректер талдау үшін енуі керек. Қай жерге, қай мөлшерде тыңайтқыш қолданылуы тиіс деген сұрақтарға дәлірек жауап беру мақсатында жердің әр бөлігін жеке қарастыру шарт. Бірдей деп қарастырылған аумақтарда ұсыныстар дәлсіз және пайдалы емес болуы ықтимал. Қолданылатын химиялық заттардың заңдылық талаптарына сәйкестігі де аса маңызды, себебі қате шешімдер егістікке қауіпті әсерін тигізуі мүмкін. Сондықтан ауыл шаруашылығында жасанды интеллектті басқару мен бақылау жүйесінің жоғары деңгейде болуы талап етіледі.

Мәліметтердің дайын болуының маңыздылығы

Жасанды интеллект алдындағы негізгі міндет – сенімді, толық әрі өзекті мәліметтер қоры қалыптастыру. Бұл «дәрігердің диагнозын жазбас бұрын нағыз зерттеу жүргізуі» сияқты. Мәселен, Wilbur-Ellis секілді отбасылық және 100 жылдан астам тарихы бар ауыл шаруашылығы дистрибьютеріне тұтынушылардың кім екені, олардың қай жерлерде егін егетіні, қажетті тыңайтқыштар мен басқа да қосымша мәліметтер туралы толық ақпарат қажет. Мұндай мәліметтер бір-бірімен байланысқан және ұйым ішінде қолжетімді болуы тиіс, әйтпесе олар деректердің бөлшектеріне айналып, бір-біріне сай келмеуі ықтимал.

Фермерлік шаруашылықтар үшін де егіс алаңындағы топырақ жағдайы, тыңайтқыш қолдану тарихы, өткен жылдардағы өнімділік, техника жағдайы және суару жүйесінен алынған нақты уақыттағы мәліметтер толық әрі байланыстырылған болуы маңызды. Мәліметтердің жүйелі түрде жаңартылып отыруы шарт, әйтпесе ескі деректер негізінде алынған шешімдер қазіргі жағдайға сай келмеуі мүмкін.

Сенімді деректер қоры мен жасанды интеллекттің өзара үйлесімділігі

Жақсы жаңалық – сенімді деректер қоры құру жолы қолжетімді. Ол үшін мәліметтер моделін нақты әрі бір жүйеге түсірілген күйде құру қажет. Кәсіпорында клиенттер, жеткізушілер, өнімдер, баға, тапсырыстар мен маржалар арасындағы байланыстар айқын көрінуі тиіс. Сонымен қатар, мәліметтерді жылдам жинау мен өңдеу, ұзақ мерзімде сенімділігін сақтау, сондай-ақ ақпарат қауіпсіздігін қамтамасыз ету талаптары орындалуы шарт.

Reltio компаниясы осы мақсатта жұмыс істеп, кәсіпорындарға бөлшектенген мәліметтерді біріктіруді жеңілдетеді. Олар контекст интеллект деп аталатын жүйені қалыптастырып, әр түрлі субъектілер мен олардың арақатынастарын бір орынға жинайды, осылайша бизнес деректерін түсініп, оларды тиімді пайдалану мүмкіндігін береді. Wilbur-Ellis компаниясы сияқты ұйымдар үшін осындай сенімді мәліметтер базасы күрделі сұрақтарға толық жауап алуға және жасанды интеллект әдістерін тиімді пайдалануға мүмкіндік туғызады.

Жасанды интеллекты ауыл шаруашылығында тиімді пайдалану

Келесі жасанды интеллект қолданысы туралы сұхбат алдында басты назар — қолданбаның тартымдылығы емес, оның негізіндегі мәліметтердің сенімділігіне аударылуы қажет. Ауыл шаруашылығы әрдайым жоғары тәуекелмен шешім қабылдауды талап етеді, ал жасанды интеллект бұл шешімдерді жылдам әрі нақты қабылдауға ықпал етеді. Бұл мақсатқа мәліметтер негізімен жақсы жұмыс істеген ұйымдар ғана жете алады. Сондықтан ірі кәсіпорындар мен фермерлер бүгіннен бастап мәліметтер қорын дамытуға басымдық беруі стратегиялық маңызы зор.

Қорытынды

Жасанды интеллект ауыл шаруашылығында үлкен үміттерге ие, бірақ оның тиімділігі мәліметтердің сапасы мен ұйымдастырылуына тікелей тәуелді. Сенімді және толыққанды деректер кешені болмаса, жасанды интеллекттің ұсыныстары қисынсыз шешімдерге әкелуі мүмкін. Сондықтан ауыл шаруашылығы саласында технологияларды енгізу жұмыстарын бастапқыда мәліметтер негізін нығайтуға арнау керек. Бұл ғана технологияның шынайы құндылығын ашуға мүмкіндік береді.

TAGS: жасанды интеллект, ауыл шаруашылығы, мәліметтер сапасы, деректер базасы, егін өнімділігі, су үнемдеу, технологиялар

Дереккөз: MIT Technology Review