10 τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τη διαχείριση του χλοοτάπητα

10
10 τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τη διαχείριση του χλοοτάπητα
image_pdf

Η έρευνα και η διαχείριση του Turfgrass περιλαμβάνει έναν εξειδικευμένο κλάδο που έχει εξελιχθεί σε μια κατάσταση κομψότητας. Χρειάζεται σημαντική εκπαίδευση και καθοδήγηση για να βελτιώσετε την τέχνη. Η πρακτική γίνεται άκρως ανταγωνιστική και προσανατολισμένη στα δεδομένα. Κορυφαίοι τοπικοί ασκούμενοι αδυνατίζουν κατά τη διάρκεια της πολυάσχολης σεζόν. Έτσι, δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι οι επιθεωρητές, οι διαχειριστές προϊόντων, οι τοπιογράφοι και οι περιβαλλοντικοί επιστήμονες στρέφονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) για να βελτιώσουν τις γνώσεις τους, να αφιερώσουν λιγότερο χρόνο περπατώντας στους χώρους και να πολλαπλασιάσουν την τεχνογνωσία τους.

AI And Turfgrass: Perfect Together

Ένας σύγχρονος ξάδερφος των στατιστικών, η τεχνητή νοημοσύνη είναι απίστευτα ισχυρή στην ικανότητά της να παρέχει χρήσιμη γνώση. Όταν γίνεται καλά, η τεχνητή νοημοσύνη μεταφράζει μια ροή σύνθετων δεδομένων σε πληροφορίες που μπορούν να λειτουργήσουν. Είτε πρόκειται για χλοοτάπητες, δουλειές, αγροκτήματα χλοοτάπητα, πάρκα, γήπεδα γκολφ, περιθώρια αυτοκινητόδρομων ή φυσικές περιοχές, οι ανάγκες για χλοοτάπητα ποικίλλουν τόσο όσο η αφθονία των ειδών, οι οικότυποι και οι ποικιλίες των περιβαλλόντων που τα φιλοξενούν. Αυτός ο πλούτος και η ποικιλομορφία δεδομένων παρέχει μια ευκαιρία για εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Είτε πρόκειται για μια πράσινη εφαρμογή με έντονη διαχείριση, για έλεγχο της διάβρωσης ή για ένα μέρος για παιχνίδι, όπου υπάρχουν δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα του χλοοτάπητα και να απλοποιήσει τη διαχείριση.

Ακολουθούν 10 τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τη διαχείριση του χλοοτάπητα. Αν και, αυτή η λίστα δεν είναι εξαντλητική, αντιπροσωπεύει το εύρος των χρήσεων και των ιδεών από επόπτες γηπέδων γκολφ, διαχειριστές προϊόντων, τοπικούς και περιβαλλοντικούς επιστήμονες. Και στην πραγματικότητα, καμία από αυτές τις εφαρμογές AI δεν μπορεί ποτέ να υποκαταστήσει τους έμπειρους διαχειριστές χλοοτάπητα. Βοηθά όμως να γίνει η δουλειά πιο γρήγορα, χρησιμοποιώντας λιγότερους πόρους και οδηγεί σε πιο προβλέψιμα αποτελέσματα.

χλοοτάπητα

Φωτογραφία: SAS

1) Βαθμολογία πρασίνου, ζωηρότητας και κάλυψης. Αν και θα υπάρχει πάντα η ανάγκη για «εκπαιδευμένο μάτι» στην αλήθεια, οι ερευνητές του χλοοτάπητα στρέφονται όλο και περισσότερο σε αυτοματοποιημένες βαθμολογίες πράσινου, σθένους και κάλυψης.

Ενώ πολλοί υιοθετούν συστήματα αξιολόγησης που βασίζονται σε drone και τεχνητή νοημοσύνη για την εξοικονόμηση εργασίας, παρέχει επίσης καλύτερη σύγκριση 1:1 απομακρυσμένων τοποθεσιών από τη μη βαθμονομημένη αξιολόγηση του βολβού του ματιού.

Και ένα σύστημα αξιολόγησης εικόνας που βασίζεται σε AI παρέχει μεγαλύτερη ακρίβεια και καλύτερη διάκριση των λεπτών διαφορών ποιότητας. Ο λόγος είναι στατιστικός: οι εικόνες παρέχουν συνεχείς μετρήσεις που περιέχουν πολύ περισσότερες πληροφορίες από τα τακτικά δεδομένα (ας πούμε, η κλίμακα 1-9) που επιτυγχάνονται μέσω οπτικών αξιολογήσεων.

2) Βελτιστοποίηση διαχείρισης. Είτε εποχιακές δραστηριότητες όπως η σπορά και το ξεχειμώνιασμα, είτε καθημερινές δραστηριότητες όπως το πότισμα ή το κούρεμα, η βελτιστοποίηση είναι η διαφορά μεταξύ της διαχείρισης χλοοτάπητα που είναι επαρκής ή εξαιρετική.

Η τεχνητή νοημοσύνη υπολογίζει μια ποικιλία μεταβλητών (καιρός, χρόνος, τύπος χόρτου, κ.λπ.) και προβλέπει ακριβώς τι θα συμβεί όταν εγκριθεί μια παρέμβαση.

Οι προηγμένες εταιρείες διαχείρισης χλοοτάπητα εφαρμόζουν τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτιστοποίηση του χρόνου άρδευσης και των συστάσεων γονιμότητας μεταβλητού ποσοστού. Το πλεονέκτημα είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει ένα επίπεδο ακρίβειας και προβλεψιμότητας που δεν θα μπορούσε να γίνει με το χέρι.

3) Πρόληψη της έκπλυσης και της απορροής. Καθώς οι δήμοι, οι περιφέρειες διαχείρισης υδάτων και η EPA μεγεθύνουν τις σημειακές πηγές ρύπανσης, απορροής και έκπλυσης (ειδικά έκπλυση νιτρικών) γίνονται στο μυαλό.

Οι περιβαλλοντικοί διαχειριστές εγκαθιστούν τώρα αισθητήρες παρακολούθησης της υγρασίας του εδάφους και της απορροής. Συνδυάζοντας αυτά τα δεδομένα αισθητήρα με δεδομένα βροχοπτώσεων, η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει τη συχνότητα και τη σοβαρότητα των γεγονότων απορροής.

Γνωρίζοντας εκ των προτέρων ποιες περιοχές θα αντιληφθούν τη σοβαρότερη απώλεια θρεπτικών συστατικών (η οποία μπορεί να υπερβαίνει τα ρυθμιστικά όρια), οι διαχειριστές του χώρου μπορούν να δώσουν προτεραιότητα σε περιοχές για τροποποιήσεις εδάφους ή επανασπορά.

4) Πρόβλεψη ανάπτυξης. Το κούρεμα είναι μια σημαντική δαπάνη για εργασίες χλοοτάπητα. Ως εκ τούτου, οι εδαφικοί φύλακες προσπάθησαν να μειώσουν τη συχνότητα κοπής, αλλά διστάζουν να περιμένουν πολύ καιρό, φοβούμενοι τις πιθανές επιπτώσεις στην ποιότητα.

Η συχνότητα κοπής είναι συνάρτηση του τελευταίου ύψους κοπής, της θερμοκρασίας, της επάρκειας άρδευσης, της συντήρησης και της γονιμότητας. Λαμβάνοντας υπόψη αυτές τις εισροές σε ένα μοντέλο πρόβλεψης, τα ακριβή ύψη μπορούν να προβλεφθούν μέχρι την ημέρα, παρέχοντας ένα πιο αποτελεσματικό ημερολόγιο κοπής από το χειροκίνητο χρονισμό.

Μια νεότερη αλλαγή είναι ότι οι διαχειριστές χλοοτάπητα μπορούν τώρα να συνδυάσουν το προβλεπόμενο ύψος χλοοτάπητα για να προβλέψουν τη δυναμική των ζιζανίων, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου με τον οποίο οι αλλαγές στο ύψος και τη συχνότητα κοπής θα επηρεάσουν τα ζιζάνια που βρίσκονται χαμηλά στο έδαφος έναντι αυτών που είναι πιο ευαίσθητα στις λεπίδες.

5) Επιλογή ποικιλιών. Κανένας παράγοντας δεν υπαγορεύει τη μακροπρόθεσμη επιτυχία του χλοοτάπητα περισσότερο από την αρχική επιλογή ποικιλίας. Με τη σειρά του, η επιτυχία της ποικιλίας σχετίζεται με τον χαρακτηρισμό της τοποθεσίας και την προβλεπόμενη χρήση του χλοοτάπητα.

Οι πιο καινοτόμοι αρχιτέκτονες γηπέδων γκολφ χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να χαρακτηρίσουν πλήρως νέους ιστότοπους. Αυτό συνδυάζει πληροφορίες εδάφους (όπως είναι δωρεάν και εύκολα προσβάσιμο μέσω δεδομένων USDA), δεδομένα καιρού και μετρήσεις σκίασης που ποσοτικοποιούνται με την εφαρμογή όρασης υπολογιστή σε δορυφορικές εικόνες. Η όραση υπολογιστή είναι ένα πεδίο τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύει τους υπολογιστές να ερμηνεύουν και να κατανοούν τον οπτικό κόσμο.

Στη συνέχεια, η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει την απόδοση μιας ποικιλίας στη νέα τοποθεσία χρησιμοποιώντας δεδομένα περιβαλλοντικών και δοκιμών ποικιλίας.

6) Επίδειξη απόδοσης προϊόντος. Ενώ η κλασική στατιστική είναι η ιδανική επιλογή για την ανάλυση καθορισμένων περιοχών έρευνας χλοοτάπητα, οι δοκιμές του «πραγματικού κόσμου» επωφελούνται πολύ περισσότερο από την τεχνητή νοημοσύνη. Ο λόγος είναι ότι η επίλυση προβλημάτων μη δομημένων δεδομένων προσφέρεται για την αποκάλυψη νέων, απρόβλεπτων γνώσεων.

Όταν δοκιμάζουμε νέες εισροές (λιπάσματα, ζιζανιοκτόνα, σκευάσματα ελέγχου εκχύλισης κ.λπ.), ιδανικά θα μπορούσαμε να δοκιμάσουμε κάθε μεταβλητή μόνη της και επίσης να δούμε δραματικές διαφορές μεταξύ των θεραπειών. Στην πραγματικότητα, δεν είναι ποτέ δυνατό να δοκιμάσουμε όλα όσα θα θέλαμε και η ευθεία πράσινη γραμμή μεταξύ δύο θεραπειών συνήθως διαφεύγει.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ιδιαίτερα ισχυρή στην απομόνωση των επιπτώσεων του προϊόντος όταν οι θεραπείες είναι δίπλα-δίπλα (όχι τυχαιοποιημένες) και η διαφορά είναι θέμα απλών βαθμών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αφαιρέσει τη διακύμανση του φόντου, συμπεριλαμβανομένου του τύπου εδάφους, του υψομέτρου, της ιστορικής προσβολής κ.λπ. από κάθε περιοχή. Αυτό παρέχει μια πολύ πιο ακριβή εκτίμηση του οφέλους του προϊόντος από τις ωμές παρατηρήσεις.

7) Προσδιορισμός προβληματικών περιοχών. Είτε πρόκειται για ένα πεσμένο δέντρο, ένα κορεσμένο σημείο ή για εστίες Dollar Spot, οι διαχειριστές χλοοτάπητα μπορούν να πετούν drones για να ερευνήσουν προβληματικές τοποθεσίες. Ωστόσο, αντί να πραγματοποιεί καθημερινή κύλιση στις εικόνες που μουδιάζουν τα μάτια, η όραση του υπολογιστή μπορεί να αναγνωρίσει αυτές τις προβληματικές περιοχές αμέσως.

Στον διαχειριστή χλοοτάπητα παρέχεται μια λίστα εικόνων με πιθανές ανωμαλίες και μπορεί να επισημάνει κάθε τύπο προβληματικής περιοχής και να βαθμολογήσει τη σημασία τους. Με την ενσωμάτωση αυτών των αποφάσεων στο πρόγραμμα «μηχανικής εκμάθησης», το πρόγραμμα «μαθαίνει» πώς μοιάζουν οι πλημμυρισμένες περιοχές και τα πεσμένα δέντρα και εφαρμόζει αυτόματα αυτές τις κατατάξεις σε μελλοντικές εικόνες.

8) Κατανομή εργατικού δυναμικού. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους διευθυντές να δώσουν προτεραιότητα σε ζητήματα και να αναπτύξουν πληρώματα με τη μέγιστη απόδοση. Ο τρόπος που λειτουργεί είναι ότι ο διευθυντής αποδίδει ένα επίπεδο σημασίας σε κάθε θέμα. Όταν το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης προσδιορίζει το πρόβλημα, εκχωρεί μια βαθμολογία σοβαρότητας και προσδιορίζει τη σοβαρότητα και τη σημασία σε ένα σύστημα κατάταξης με άλλα ζητήματα.

Τα πιο εξελιγμένα συστήματα μπορούν να ταξινομήσουν τις προτεραιότητες εργασιών σε διαφορετικές τοποθεσίες ή γεωγραφίες και να τις ταιριάξουν με τη διαθεσιμότητα του πληρώματος. Αυτό βοηθά τους διευθυντές να αναθέτουν πληρώματα στις πιο πιεστικές περιοχές, λαμβάνοντας παράλληλα υπόψη τη σκοπιμότητα και την επιμελητεία.

9) Διάγνωση γονιμότητας. Οι εικόνες drone με τη βοήθεια της όρασης υπολογιστή μπορούν να αναγνωρίσουν χλωρωτικά μπαλώματα. Με βάση τις πληροφορίες του εδάφους (ιδανικά συμπεριλαμβανομένης της δειγματοληψίας πλέγματος λεπτής ανάλυσης), οι περισσότερες ελλείψεις μικροθρεπτικών και μακροθρεπτικών συστατικών μπορούν να εντοπιστούν ακόμη πιο γρήγορα με την τεχνητή νοημοσύνη παρά με γυμνό μάτι. Τα προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ξεχωρίσουν τις ελλείψεις των ενώσεων, συμπεριλαμβανομένων ζητημάτων που σχετίζονται με το pH.

Όταν τα δεδομένα ανταπόκρισης του ποσοστού θρεπτικών συστατικών ενσωματώνονται με εκτιμήσεις ανεπάρκειας, το σύστημα μπορεί να συνταγογραφήσει συστάσεις ρυθμού. Στη συνέχεια, οι συνταγές τιμών ενσωματώνονται με συστήματα GPS εξοπλισμού εφαρμογής για να παρέχουν τη σωστή ποσότητα διατροφής σε κάθε σημείο. Το AI προσφέρει μια σωλήνωση εικόνων στην εφαρμογή.

Όταν χρησιμοποιείτε αποδεδειγμένα σκευάσματα γνωστών παραμέτρων απόδοσης θρεπτικών συστατικών, είναι δυνατό να προβλεφθεί το χρονικό διάστημα που θα συνεχιστεί η σίτιση. Αυτό αυξάνει την ακρίβεια των προβλέψεων δαπανών λιπάσματος και βοηθά στην εκτίμηση της απόδοσης της επένδυσης για ενώσεις όπως οι σταθεροποιητές αζώτου.

10) Βελτίωση της διαχείρισης των υδάτων. Η ικανότητα βελτιστοποίησης της διαχείρισης άρδευσης δεν ήταν ποτέ μεγαλύτερη. Η τεχνητή νοημοσύνη όχι μόνο μπορεί να προβλέψει πού θα χρειαστεί νερό, αλλά μπορεί να αυτοματοποιήσει το πότισμα του χλοοτάπητα.

Η αυξανόμενη χρήση βοηθητικών εδάφους όπως το UpTake™ και το HydroMAX™ για τη βελτίωση της διείσδυσης στο έδαφος εισάγει ένα επιπλέον στρώμα πολυπλοκότητας για τη βελτιστοποίηση της χρήσης του νερού. Για άλλη μια φορά, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναθεωρήσουν εικόνες από drone και να βελτιώσουν τις συστάσεις για να ποσοτικοποιήσουν τις επιπτώσεις του όγκου του νερού και των συγκεντρώσεων βοηθητικών.

Ενσωματώνοντας δεδομένα άρδευσης σε μια τεράστια ποικιλία εικόνων και άλλων πληροφοριών αισθητήρων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βαθμονομήσει τους ψεκαστήρες και τις γραμμές στάγδην για την παροχή νερού στον όγκο και στον ρυθμό που παρέχει τη μεγαλύτερη επίδραση.

Πώς να συνδέσετε το AI για τη διαχείριση χλοοτάπητα

Εάν σκέφτεστε εάν η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας βοηθήσει να διαχειριστείτε το χλοοτάπητά σας, κάντε αυτά τα τρία πράγματα:

  • Πρώτα, βεβαιωθείτε ότι έχετε πρόσβαση στα δεδομένα. Είτε συστήματα άρδευσης, drones, είτε από εγκαταστάσεις ψεκασμού. Τα δεδομένα τροφοδοτούν την τεχνητή νοημοσύνη.
  • Δεύτερον, διαβάστε περισσότερα σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη, την όραση υπολογιστή και την επεξεργασία ροής συμβάντων, για να κατανοήσετε πώς αυτά τα κομμάτια θα μπορούσαν να ταιριάζουν με τη λειτουργία σας.
  • Και τέλος, μιλήστε με έναν ειδικό της τεχνητής νοημοσύνης για να δείτε πώς η τελευταία λέξη της τέχνης μπορεί να καλύψει τις ανάγκες σας.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει φτάσει σε εξαιρετικά ύψη στις τηλεπικοινωνίες, τις τράπεζες και τα καταναλωτικά αγαθά και υπηρεσίες. Το μέλλον είναι εδώ και η τεχνητή νοημοσύνη έχει κάνει την εμφάνισή της στον χλοοτάπητα μας.

Προερχόμενος από μια φάρμα επτά γενεών στη Νεμπράσκα, ο Dr. Gottula είναι ειδικός στην AgTech εταιρεία ανάλυσης και τεχνητής νοημοσύνης, SAS. Εφαρμόζει τις γνώσεις του για στατιστικές και αναλύσεις σε δεδομένα σε όλο τον κύκλο ζωής της AgTech για να βοηθήσει τους πελάτες να μεταμορφώσουν τις γεωργικές δραστηριότητες. Η εμπειρία και η έρευνα του Dr. Gottula καλύπτει πολλούς τομείς της γεωργίας, συμπεριλαμβανομένων των σπόρων, του χλοοτάπητα, της γενετικής, των λιπασμάτων, των φυτοφαρμάκων, των βιολογικών, της ιολογίας και της διατροφής των ζώων. Κατέχοντας διδακτορικό από το Cornell, διηύθυνε στο παρελθόν μελέτες βιοτεχνολογίας καλλιεργειών Bayer Crop Science.

Θέλετε να μιλήσετε με συναδέλφους επαγγελματίες της φροντίδας του γκαζόν και του τοπίου σχετικά με θέματα διαχείρισης χλοοτάπητα; Λάβετε μέρος στη συζήτηση στο Φόρουμ για τη φροντίδα του γκαζόν στο www.expired-link.com.

Schreibe einen Kommentar