ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: AI ਖੰਡਿਤ ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕੀ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਫਾਰਮ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਅਸਥਿਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਹਾਲਾਤ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:
ਤਰਜੀਹ : ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਥਾਨਾਂ ਵੱਲ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਵਰਕਫਲੋ ਫਿੱਟ : ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਕੈਬ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤੇਜ਼ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਲੌਗਇਨ ਦੀ ਮੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ : ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ "ਕਿਉਂ" ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਰਹਿਣ।
ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰ : ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਲਕੀ, ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਕ ਕਰੋ।
ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ : ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਇਸਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ (ਚਿੱਤਰਾਂ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਾਂ, ਉਪਜ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਲੌਗ, ਮੌਸਮ ਸੰਕੇਤਾਂ) ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਉਹ "ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ" ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਪੂਰਾ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। [1]
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 AI ਫਸਲਾਂ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
AI ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਫਸਲਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
🔗 ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ।.
🔗 ਭਰਤੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
AI ਭਰਤੀ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਮੇਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕੇ।.
🔗 ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ
AI ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਰੋਡਮੈਪ।.
1) ਸਧਾਰਨ ਵਿਚਾਰ: AI ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ 🧠➡️🚜
ਫਾਰਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਮਿੱਟੀ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਫਸਲਾਂ ਦੇ ਤਣਾਅ ਦੇ ਨਮੂਨੇ, ਕੀੜਿਆਂ ਦਾ ਦਬਾਅ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। AI ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਕੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ, ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ - ਅਤੇ ਫਿਰ ਕਿੱਥੇ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕੀ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਨਾ ਹੈ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਕੇ। [1]
ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ: AI ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਇੰਜਣ ਹੈ । ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਜਾਦੂਈ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੇਤੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ - ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਉੱਥੇ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
2) ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ AI ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ? ✅🌱
ਸਾਰੇ "ਖੇਤੀ ਲਈ ਏਆਈ" ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ। ਕੁਝ ਔਜ਼ਾਰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਠੋਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਦੂਸਰੇ... ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੋਗੋ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਫੈਂਸੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।.
ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਇੱਥੇ ਹਨ:
-
ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ (ਟਰੈਕਟਰ ਕੈਬ, ਚਿੱਕੜ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਨੇ, ਸੀਮਤ ਸਮਾਂ)
-
"ਕਿਉਂ" ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ (ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ)
-
ਖੇਤ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ (ਮਿੱਟੀ, ਮੌਸਮ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ, ਰੋਟੇਸ਼ਨ - ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲਦਾ ਹੈ)
-
ਡਾਟਾ ਮਲਕੀਅਤ + ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ (ਕੌਣ ਕੀ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ) [5]
-
ਹੋਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਸਿਲੋ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਰ ਦਰਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ)
-
ਅਜੇ ਵੀ ਖਰਾਬ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ (ਪੇਂਡੂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਸਮਾਨ ਹੈ, ਅਤੇ "ਕਲਾਊਡ-ਓਨਲੀ" ਸੌਦੇ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ) [2]
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ: ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਲੌਗਇਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨਿਰਯਾਤ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ "ਸਮਾਰਟ ਫਾਰਮਿੰਗ" ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਸਜ਼ਾ ਹੈ 😬।.
3) ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਆਮ AI-ish ਟੂਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜੋ ਕਿਸਾਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ 🧾✨
ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬੰਡਲ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ਖਬਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਕੀਮਤ-ਉੱਚੀ" ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਸਮਝੋ।.
| ਔਜ਼ਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ | (ਦਰਸ਼ਕਾਂ) ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਕੀਮਤ ਦਾ ਮਾਹੌਲ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਸਾਦੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ) |
|---|---|---|---|
| ਫੀਲਡ ਅਤੇ ਫਲੀਟ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਫੀਲਡ ਓਪਸ, ਨਕਸ਼ੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਲੌਗਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ | ਗਾਹਕੀ-ਇਸ਼ | "ਉਹ ਫਾਈਲ ਕਿੱਥੇ ਗਈ?" ਘੱਟ ਊਰਜਾ, ਵਧੇਰੇ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਇਤਿਹਾਸ [1] |
| ਕਲਪਨਾ-ਅਧਾਰਤ ਸਕਾਊਟਿੰਗ (ਸੈਟੇਲਾਈਟ/ਡਰੋਨ) | ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ + ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣਾ | ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੇਂਜ | ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਤੁਰਨਾ ਹੈ (ਉਰਫ਼: ਘੱਟ ਵਿਅਰਥ ਮੀਲ) [1] |
| ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਛਿੜਕਾਅ (ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ) | ਬੇਲੋੜੀ ਨਦੀਨ ਨਾਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲਾ-ਅਧਾਰਿਤ | ਕੈਮਰੇ + ML ਨਦੀਨਾਂ ਦਾ ਛਿੜਕਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਫਸਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) [3] |
| ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ-ਦਰ ਨੁਸਖੇ | ਜ਼ੋਨ + ROI ਸੋਚ ਅਨੁਸਾਰ ਬੀਜਾਈ/ਉਪਜਾਊ ਸ਼ਕਤੀ | ਗਾਹਕੀ-ਇਸ਼ | ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਫਿਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਰੋ [1] |
| ਪਸ਼ੂਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਸੈਂਸਰ/ਕੈਮਰੇ) | ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ + ਭਲਾਈ ਜਾਂਚਾਂ | ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੀਮਤ | "ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੈ" ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਜਾਨਵਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ [4] |
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਇਕਬਾਲ: "ਪ੍ਰਾਈਸ ਵਾਈਬ" ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਹੁਣੇ ਖੋਜਿਆ ਹੈ... ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਗਏ ਮੇਰਾ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ 😄।.
4) ਕ੍ਰੌਪ ਸਕਾਊਟਿੰਗ: ਏਆਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤੁਰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਦਾ ਹੈ 🚶♂️🌾
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ । ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਬਰਾਬਰ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਥਾਨਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਮੇਜਰੀ + ਫੀਲਡ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਖੋਜ ਸਾਹਿਤ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਨਦੀਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪੈਟਰਨ-ਪਛਾਣ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ML ਚੰਗਾ ਹੈ। [1]
ਆਮ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਇਨਪੁਟਸ:
-
ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਜਾਂ ਡਰੋਨ ਇਮੇਜਰੀ (ਫਸਲੀ ਸ਼ਕਤੀ ਸੰਕੇਤ, ਤਬਦੀਲੀ ਖੋਜ) [1]
-
ਕੀਟ/ਰੋਗ ਪਛਾਣ ਲਈ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਫੋਟੋਆਂ (ਉਪਯੋਗੀ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ) [1]
-
ਇਤਿਹਾਸਕ ਉਪਜ + ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ "ਆਮ ਕਮਜ਼ੋਰ ਥਾਵਾਂ" ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਉਲਝਾ ਨਾ ਸਕੋ)
ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਬਹੁਤ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਗੁਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸੀ 👀। [1]
5) ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਨਪੁਟ: ਚੁਸਤ ਛਿੜਕਾਅ, ਖਾਦ ਪਾਉਣਾ, ਸਿੰਚਾਈ 💧🌿
ਇਨਪੁੱਟ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗਲਤੀਆਂ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਅਸਲ, ਮਾਪਣਯੋਗ ROI ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਠੋਸ ਹਨ। [1]
ਸਮਾਰਟ ਸਪਰੇਅ (ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਮੇਤ)
ਇਹ "ਮੈਨੂੰ ਪੈਸੇ ਦਿਖਾਓ" ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ: ਹਰ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਕੰਬਲ ਛਿੜਕਾਅ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਦੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਛਿੜਕਾਅ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨੋਟ: ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਨਦੀਨਾਂ ਦੇ ਦਬਾਅ, ਫਸਲ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਹਾਲਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ - ਇਸ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਸਮਝੋ, ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ। [3]
ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ-ਦਰ ਬੀਜਾਈ ਅਤੇ ਨੁਸਖੇ
ਪ੍ਰਿਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ੋਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਇਆ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ "ਕੀ ਹੋਇਆ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ" ਲੂਪ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - ਏਜੀ ਵਿੱਚ ਐਮਐਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੀਜ਼ਨ-ਓਵਰ-ਸੀਜ਼ਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। [1]
ਅਤੇ ਹਾਂ, ਕਈ ਵਾਰ ਪਹਿਲੀ ਜਿੱਤ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: "ਮੈਂ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਆਖਰੀ ਪਾਸ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ ਸੀ।" ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸਲੀ।.
6) ਕੀੜਿਆਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ: ਪਹਿਲਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਆਂ 🐛⚠️
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ (ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ), ਪਰ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਉਪਜ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ML ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਅਕਸਰ ਮੌਸਮ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ, ਕਲਪਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ। [1]
ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੋਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਸਨੂੰ ਸਮੋਕ ਅਲਾਰਮ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ 🔔।.
7) ਪਸ਼ੂਧਨ: AI ਵਿਵਹਾਰ, ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਭਲਾਈ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ 🐄📊
ਪਸ਼ੂਧਨ AI ਇਸ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਸਮੇਂ ਹਰ ਜਾਨਵਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ।
ਪ੍ਰੀਸੀਜ਼ਨ ਲਾਈਵਸਟਾਕ ਫਾਰਮਿੰਗ (PLF) ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ - ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡਾ ਧਿਆਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਜਾਨਵਰਾਂ ਵੱਲ ਖਿੱਚਣਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਸਮੇਂ । [4]
ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋਗੇ:
-
ਪਹਿਨਣਯੋਗ (ਕਾਲਰ, ਕੰਨਾਂ ਦੇ ਟੈਗ, ਲੱਤਾਂ ਦੇ ਸੈਂਸਰ)
-
ਬੋਲਸ-ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੈਂਸਰ
-
ਕੈਮਰਾ-ਅਧਾਰਤ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਵਹਾਰ ਪੈਟਰਨ)
ਤਾਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ, AI ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? - ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਇੰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਬਰਫ਼ ਦੇ ਗੋਲੇ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸ ਜਾਨਵਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ 🧊। [4]
8) ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ: ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ (ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਕਰਨਾ) 🤖🔁
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ "ਮਦਦਗਾਰ ਸਹਾਇਤਾ" ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ "ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ" ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਾਰਮ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਤੇ ਬੈਠਦੇ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, FAO ਇਸ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਹਿਰ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ AI ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। [2]
ਰੋਬੋਟ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਦੂਜੇ ਹੱਥਾਂ ਵਾਂਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਥੱਕਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ... ਜਾਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ... ਜਾਂ ਚਾਹ ਦੇ ਬ੍ਰੇਕ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦੀ (ਠੀਕ ਹੈ, ਹਲਕਾ ਜਿਹਾ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸਿਆ ਜਾਵੇ) ☕।.
9) ਖੇਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ + ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ: "ਸ਼ਾਂਤ" ਮਹਾਂਸ਼ਕਤੀ 📚🧩
ਇਹ ਉਹ ਗੈਰ-ਸੈਕਸੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਬਿਹਤਰ ਰਿਕਾਰਡ, ਬਿਹਤਰ ਤੁਲਨਾਵਾਂ, ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ।
ML-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਸਮਰਥਨ ਫਸਲਾਂ, ਪਸ਼ੂਆਂ, ਮਿੱਟੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਫੈਸਲੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਨ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ, ਖੇਤਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ? [1]
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਦੋ ਸੀਜ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ, "ਕੁਝ ਵੀ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ??" - ਹਾਂ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ।.
10) ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ, ਬੀਮਾ, ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ: ਪਰਦੇ ਪਿੱਛੇ AI 📦🌍
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਸਿਰਫ਼ ਖੇਤ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। "ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਭੋਜਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ" ਬਾਰੇ FAO ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਖੇਤ ਨਾਲੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡਾ ਹੈ - ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਸਾਧਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। [2]
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਅਜੀਬ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ - ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਪਰ ਵਧਦੀਆਂ ਹੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।.
11) ਨੁਕਸਾਨ: ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰ, ਪੱਖਪਾਤ, ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ, ਅਤੇ "ਵਧੀਆ ਤਕਨੀਕ ਜਿਸਨੂੰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਦਾ" 🧯😬
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬੋਰਿੰਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ AI ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟਾ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ : ਮਾਲਕੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਸਹਿਮਤੀ, ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਕਾਨੂੰਨੀ ਧੁੰਦ ਵਿੱਚ ਦੱਬਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ) [5]
-
ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ + ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ : ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਸਮਾਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੇਂਡੂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪਾੜੇ ਅਸਲ ਹਨ [2]
-
ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨ ਲਾਭ : ਔਜ਼ਾਰ ਕੁਝ ਫਾਰਮ ਕਿਸਮਾਂ/ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ [1]
-
“ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ” : ਜੇਕਰ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦਾ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ (ਭਾਵੇਂ ਡੈਮੋ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਵਧੀਆ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ)
ਜੇਕਰ AI ਇੱਕ ਟਰੈਕਟਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੀਜ਼ਲ ਹੈ। ਮਾੜਾ ਬਾਲਣ, ਮਾੜਾ ਦਿਨ।.
12) ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਘੱਟ-ਡਰਾਮੇ ਵਾਲਾ ਰੋਡਮੈਪ 🗺️✅
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੈਸੇ ਨੂੰ ਅੱਗ ਲਗਾਏ ਬਿਨਾਂ AI ਅਜ਼ਮਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:
-
ਇੱਕ ਦਰਦ ਬਿੰਦੂ ਚੁਣੋ (ਜੰਗਲੀ ਬੂਟੀ, ਸਿੰਚਾਈ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਖੋਜ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਝੁੰਡ ਸਿਹਤ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ)
-
ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ (ਮੈਪਿੰਗ + ਨਿਗਰਾਨੀ) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ [1]
-
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰੀਖਣ ਚਲਾਓ : ਇੱਕ ਖੇਤਰ, ਇੱਕ ਝੁੰਡ ਸਮੂਹ, ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ
-
ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਸਪਰੇਅ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ, ਮੁੜ-ਇਲਾਜ, ਉਪਜ ਸਥਿਰਤਾ)
-
ਕਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰ + ਨਿਰਯਾਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
-
ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਯੋਜਨਾ - "ਆਸਾਨ" ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਆਦਤਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ [2]
13) ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀ: AI ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? 🌾✨
ਏਆਈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਕਾਲਾਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਤਸਵੀਰਾਂ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਾਂ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲੌਗਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। [1]
ਟੀਐਲ; ਡੀਆਰ
-
ਏਆਈ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਨੂੰ (ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲੱਭੋ) [1]
-
ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਨਪੁਟਸ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਛਿੜਕਾਅ) ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ [3]
-
ਇਹ ਪਸ਼ੂਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਭਲਾਈ ਟਰੈਕਿੰਗ) [4]
-
ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ - ਅਤੇ ਅਸਲ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਪਾੜੇ) [2]
-
ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਤੋੜਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ [5]
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਕਿਵੇਂ AI ਇੱਕ ਫਾਰਮ 'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਫਾਰਮ ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬੇ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗ, ਉਪਜ ਨਕਸ਼ੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਲੌਗ, ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਸੰਕੇਤ, ਅਤੇ ML ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਇੰਜਣ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕੀ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਪਾਸੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਇਹ "ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਖੇਤੀ" ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਉਸ ਜਗ੍ਹਾ ਨੂੰ ਸੁੰਗੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।.
ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਫੈਸਲੇ-ਸਹਾਇਤਾ ਟੂਲ ਇਮੇਜਰੀ (ਸੈਟੇਲਾਈਟ, ਡਰੋਨ, ਜਾਂ ਫ਼ੋਨ ਫੋਟੋਆਂ), ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਫੀਲਡ-ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲੌਗ, ਉਪਜ ਨਕਸ਼ੇ, ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਲ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹਨਾਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ", ਇੱਕ ਨੁਸਖ਼ੇ ਵਾਲਾ ਨਕਸ਼ਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਇੱਕ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।.
ਖੇਤੀ ਲਈ ਇੱਕ AI-tool ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਦਦਗਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਔਜ਼ਾਰ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਟਰੈਕਟਰ ਕੈਬ ਵਿੱਚ, ਸੀਮਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਚਿੱਕੜ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਨੇ ਅਤੇ ਪੈਚ ਵਾਲੇ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨਾਲ। ਵਿਹਾਰਕ ਔਜ਼ਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ "ਕਿਉਂ" ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਮਿੱਟੀ, ਮੌਸਮ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਅਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਖੇਤੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਮਾਲਕੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸਿਲੋ ਵਿੱਚ ਨਾ ਫਸੋ।.
ਫਾਰਮ 'ਤੇ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਰਮ ਅਸਮਾਨ ਪੇਂਡੂ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਿਗਨਲ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਲਾਉਡ-ਓਨਲੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੱਕ ਡੀਲਬ੍ਰੇਕਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਅਜਿਹੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਰੁਕ-ਰੁਕ ਕੇ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਆ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਿੰਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ, ਤਰਜੀਹ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ।.
ਸੈਟੇਲਾਈਟ, ਡਰੋਨ, ਜਾਂ ਫ਼ੋਨ ਫੋਟੋਆਂ ਨਾਲ AI ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੁਰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਮੇਜਰੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫੀਲਡ ਇਤਿਹਾਸ "ਆਮ ਕਮਜ਼ੋਰ ਖੇਤਰਾਂ" ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫ਼ੋਨ ਫੋਟੋਆਂ ਕੀਟ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਆਈਡੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਫਿਰ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝਦਾਰੀ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਾਭ ਘੱਟ ਬਰਬਾਦ ਹੋਏ ਮੀਲ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ।.
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਛਿੜਕਾਅ ਅਤੇ ਨਦੀਨ ਨਾਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਕਮੀ
ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਛਿੜਕਾਅ ਨਦੀਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬੇਲੋੜੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਹੀ ਸਪਰੇਅ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕੰਬਲ ਨਾਲ ਛਿੜਕਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਜੌਨ ਡੀਅਰ ਦੇ ਸੀ ਐਂਡ ਸਪਰੇਅ ਵਰਗੇ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ROI ਕੇਸਾਂ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤ ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਨਦੀਨਾਂ ਦੇ ਦਬਾਅ, ਫਸਲ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ।.
ਵੇਰੀਏਬਲ-ਰੇਟ ਨੁਸਖ਼ੇ ਅਤੇ ML ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ
ਵੇਰੀਏਬਲ-ਰੇਟ ਪ੍ਰਿਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨਾਂ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਬੀਜਣ ਜਾਂ ਉਪਜਾਊ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ML ਉਦੋਂ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੂਪ ਸੀਜ਼ਨ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਿੱਤ - ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਪਾਸ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ ਇਹ ਦੇਖਣਾ - ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਪ੍ਰਿਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਨੀਂਹ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।.
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪਸ਼ੂ ਪਾਲਣ ਅਤੇ ਏਆਈ ਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਪ੍ਰੀਸੀਜ਼ਨ ਲਾਈਵਸਟਾਕ ਫਾਰਮਿੰਗ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਸਮੇਂ ਹਰ ਜਾਨਵਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ। AI-ਸਮਰਥਿਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ "ਕੁਝ ਬੰਦ ਹੈ" ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਨਣਯੋਗ (ਕਾਲਰ, ਕੰਨ ਟੈਗ, ਲੱਤ ਸੈਂਸਰ), ਬੋਲਸ-ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੈਂਸਰ, ਜਾਂ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਹਾਰਕ ਟੀਚਾ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਜਾਨਵਰਾਂ ਵੱਲ ਭੇਜੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁਣੇ ਜਾਂਚ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਮੁੱਦੇ ਬਰਫ਼ਬਾਰੀ ਹੋਣ।.
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਅਕਸਰ ਅਨਸੈਕਸੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੇ। ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਫਾਰਮ ਦੇ ਖੇਤਰ, ਅਭਿਆਸਾਂ ਜਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਤਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਸਮਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਹੈ "ਸਮਾਰਟ ਦਿਖਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ" - ਜੇਕਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੌਗਇਨ, ਨਿਰਯਾਤ, ਜਾਂ ਹੱਲ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।.
ਪੈਸੇ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ
ਇੱਕ "ਸਮਾਰਟ ਫਾਰਮ" ਸਟੈਕ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਬਜਾਏ - ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਿੰਦੂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਸਮਾਂ, ਜੰਗਲੀ ਬੂਟੀ, ਸਿੰਚਾਈ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਜਾਂ ਝੁੰਡ ਸਿਹਤ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ। ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਰਸਤਾ ਪੂਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿੱਖ (ਮੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ) ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਟ੍ਰਾਇਲ (ਇੱਕ ਖੇਤ ਜਾਂ ਇੱਕ ਝੁੰਡ ਸਮੂਹ) ਚਲਾਓ, ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੌਕ ਨਾ ਹੋਵੋ।.
ਹਵਾਲੇ
[1] ਲਿਆਕੋਸ ਐਟ ਅਲ. (2018) “ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ: ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ” (ਸੈਂਸਰ)
[2] FAO (2022) “ਖੁਰਾਕ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ 2022: ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ” (ਨਿਊਜ਼ਰੂਮ ਲੇਖ)
[3] ਜੌਨ ਡੀਅਰ “ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਸਪਰੇਅ™ ਤਕਨਾਲੋਜੀ” (ਅਧਿਕਾਰਤ ਉਤਪਾਦ ਪੰਨਾ)
[4] ਬਰਕਮੈਨਸ (2017) “ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪਸ਼ੂ ਪਾਲਣ ਦਾ ਆਮ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ” (ਐਨੀਮਲ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼, ਆਕਸਫੋਰਡ ਅਕਾਦਮਿਕ)
[5] ਏਜੀ ਡੇਟਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ “ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ” (ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਮਾਲਕੀ/ਨਿਯੰਤਰਣ, ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ)