COVID-19、ハリケーン、大統領選挙に関するすべてのニュースの中に隠されているので、今年の最も重要なニュース記事のXNUMXつを見逃したかもしれません。
ゲインズビルのキャンパスの中心にある フロリダ大学は、米国の高等教育で最も強力な人工知能スーパーコンピューターを構築しています。 これは、フロリダ大学で大きなニュースであり、教員、学生、研究者に刺激的な新しい機会を生み出すでしょう。 しかし、それはフロリダの生産者と利害関係者にとって何を意味するのでしょうか?
人工知能は、パターンを認識し、言語を理解し、経験から学び、問題を解決し、複雑なタスクを実行するコンピューターシステムの機能です。 言い換えれば、それは人間の脳のように考える機械の能力ですが、それをより速く、より正確に、そして大規模に行うことができます。
あなたが栽培者であるならば、あなたはあなたの農場のすべての植物とすべての動物を気にします。 十分な時間と人員を自由に使えるようになったら、すべての植物と動物を精査し、それぞれが最大限の可能性を発揮するために必要な正確なリソースを提供します。 AIを使用すると、まさにそれが可能になり、何百万もの変数に目を向け、膨大な量のデータを即座に正確に調整できます。
AIには大量の計算能力が必要です。 これが、フロリダ大学とNVIDIAおよびフロリダ大学の卒業生であるクリスマラコウスキーが70万ドルのスーパーコンピューターを贈った理由です。 ハイパーゲーターは、農業にとって非常に重要なツールです。
フロリダ大学の新しいHiPerGator3.0コンピューティングシステムの容量を知るために、すべてのUF学生が宿題をし、すべての教職員と科学者が研究を行い、すべての施設がロジスティクスを実行し、すべての予算事務所が同時にHiPerGatorを使用している場合、全容量の約15%しか利用できません。
他の85パーセントで何ができるでしょうか? それは私たち全員が決めることです。
ここUF/IFASでは、フロリダの農業産業を支援し、世界の増加する人口を養い、天然資源を持続可能な方法で使用することに関連する日常の問題を解決するためにAIを適用する可能性に興奮しています。 AIは、食物連鎖システムを強化し、植物や動物の精密な繁殖を開発し、食品や農業の操作にロボット工学を適用し、害虫や病原体の場所と広がりを追跡し、農業生態系サービスに関するデータを収集する能力を大幅に向上させることを約束します。
実際、UF / IFASは、長年にわたってAIを農業生産の改善に適用してきました。 HiPerGatorは、これらの取り組みを大幅に強化し、AIの能力を高めるための新しいリソースをもたらし、フロリダの生産者の生産性を高め、リソースを節約するのに役立ちます。 以下は、フロリダの生産者がAI研究を生産に適用するのをUF/IFASエクステンションが支援している分野のほんの一部です。
柑橘類
Yiannis AmpatzidisとサウスウェストフロリダRECの彼の研究チームは、UAVまたはドローンから収集されたデータを分析および視覚化するためのAgroviewと呼ばれるAIベースのソフトウェアを開発しました。 スポットチェックの代わりに、UAVは何千もの個々の植物の画像を取得し、それらをクラウドベースのソフトウェアにアップロードして、データを分析し、植物の質、量、成長因子または影響にアクセスできます。 このソフトウェアには、象徴的な柑橘類産業を含む、フロリダの農業向けの幅広いアプリケーションがあります。 Agroviewは、生産者が作物をよりよく世話すると同時にお金を節約するために開発された革新的なイノベーションであり、最近UFの発明オブザイヤーを受賞しました。
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
ピーナッツ
ピーナッツ種子の成熟度を判断するには、現在、試験サンプルから外皮を殻から取り出し、種子の色に基づいて主観的な推定を行う必要があります。 現在、農学部長のダイアン・ロウランドと彼女の研究チームは、ハイパースペクトルイメージングとAIを使用して、船体全体のピーナッツ種子の品質を判断する方法を開発しました。これにより、ピーナッツ農家は、はるかに高い精度で、時間と労力をかけずに成熟した種子を選択できます。