തക്കാളിച്ചെടിയുമായി തർക്കിക്കാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടോ? അത്ര നല്ല സംഭാഷണമായിരിക്കില്ല അത്. ഇലകൾക്ക് ദാഹമുണ്ടെങ്കിൽ അത് പറയില്ല, മണ്ണിന്റെ pH മാറിയാൽ വേരുകൾ മെസേജ് അയക്കില്ല, പിന്നെ കീടങ്ങൾ... അവറ്റകൾ തിന്നുക, മുങ്ങുക എന്ന രീതിക്കാരാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് കർഷകർ, അതായത് ഒറിജിനൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, പുതിയൊരു സഹായിയെ സന്തോഷത്തോടെ സ്വീകരിക്കുന്നത്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്. ഇതിന് വെയിലേറ്റ് ചുവക്കുന്ന പ്രശ്നമില്ല, ഉറങ്ങിപ്പോകുന്ന ശീലവുമില്ല. ഒരു പ്രശ്നം ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചാൽ മതി - വെള്ളത്തിന്റെ ഉപയോഗം, കളകൾ, വിളവ് പ്രവചനങ്ങൾ - നമ്മുടെ കണ്ണുകൾ കാണാതെ പോകുന്ന കാര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഇവൻ മിടുക്കനാണ്.
കൃഷിസ്ഥലത്തെ AI എന്നാൽ ലേസർ ട്രാക്ടറുകളുള്ള Sci-Fi സിനിമയല്ല. ഇത് ഇവിടെയുണ്ട്, പ്രായോഗികമാണ്. പലയിടത്തും ഇതിനോടകം തന്നെ പണം, വെള്ളം, ഡീസൽ, ടെൻഷൻ എന്നിവ ലാഭിക്കുന്നുമുണ്ട്. ഇന്ന്, AI കർഷകർക്ക് വേണ്ടി എന്തൊക്കെ ചെയ്യുന്നു, എന്തൊക്കെ ശ്രദ്ധിക്കണം, Silicon Valley-യുടെ സഹായമില്ലാതെ എങ്ങനെ തുടങ്ങാം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് നോക്കാം.
കർഷകർ “AI” എന്ന് പറയുന്നതിൻ്റെ അർത്ഥം (അവർ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കാത്തത് എന്നും)
- ചുരുക്കിപ്പറഞ്ഞാൽ: AI എന്നത് ഫാം ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറാണ്. ഉപഗ്രഹ ചിത്രങ്ങൾ, ഡ്രോൺ ഫോട്ടോകൾ, മണ്ണ് സെൻസറുകൾ, വിളവ് മോണിറ്ററുകൾ, കാലാവസ്ഥാ വിവരങ്ങൾ, വിലകൾ - എന്തും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടും. എപ്പോൾ, എവിടെ, എത്രത്തോളം നടണം, നനയ്ക്കണം, സ്പ്രേ ചെയ്യണം, വിളവെടുക്കണം, വിൽക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മികച്ച തീരുമാനങ്ങളാണ് ഇതിലൂടെ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
- വിശദമായി പറഞ്ഞാൽ: മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ മുൻ സീസണുകൾ, ഫീൽഡ് മാപ്പുകൾ, ചിത്രങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് പരിശീലനം നേടിയവയാണ്. വരൾച്ച, കീടങ്ങൾ, രോഗങ്ങൾ എന്നിവ മൂലമുള്ള ആദ്യകാല ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കണ്ടെത്താനും, എത്ര അളവിൽ വളം/കീടനാശിനി ഉപയോഗിക്കണം എന്ന് നിർദ്ദേശിക്കാനും, വിളവ് പ്രവചിക്കാനും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കാനും ഇതിന് കഴിയും.
- ഇതൊരു അഗ്രോണമി വിദഗ്ദ്ധന്റെയോ, സാമാന്യബുദ്ധിയുടെയോ, കൃഷിയിടം സന്ദർശിക്കുന്നതിന്റെയോ പകരമല്ല. AI നിങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധയെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. തീരുമാനങ്ങൾ നിങ്ങൾ തന്നെ എടുക്കണം.
കൃഷിസ്ഥലത്ത് AI നിശബ്ദമായി തിളങ്ങുന്ന ഇടങ്ങൾ
- ചിത്രങ്ങളിലൂടെ കാണാൻ സാധിക്കാത്തവ കാണുക
- സാറ്റലൈറ്റ്, ഡ്രോൺ അനലിറ്റിക്സ്: നിങ്ങളുടെ കണ്ണുകൾ കാണുന്നതിന് വളരെ മുൻപേ ഒരു കൃഷിയിടം എവിടെയാണ് ബുദ്ധിമുട്ടുന്നതെന്ന് കാണിക്കാൻ AI മൾട്ടിസ്പെക്ട്രൽ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിനെ ക്ലോറോഫിലിനായുള്ള ഹീറ്റ്-വിഷൻ ഗ്ലാസുകളായി കണക്കാക്കുക.
- ഇവ ഉപയോഗിക്കുന്നത്: രോഗം നേരത്തേ കണ്ടെത്താൻ, നൈട്രജൻ വ്യതിയാനം അറിയാൻ, ജലസേചനത്തിലെ ചോർച്ച കണ്ടെത്താൻ, കാറ്റുവീഴ്ചയിൽ സംഭവിച്ച നാശനഷ്ടം അറിയാൻ, വീണ്ടും നടാനുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ, കൊടുങ്കാറ്റിന് ശേഷമുള്ള കാര്യങ്ങൾ തീരുമാനിക്കാൻ.
- നേട്ടം: കുറഞ്ഞ അളവിൽ മാത്രം മരുന്ന് തളിക്കുക. കൂടുതൽ ശ്രദ്ധയോടെ നിരീക്ഷിക്കുക. മാപ്പിൽ ചുവപ്പ് കാണുന്ന സ്ഥലങ്ങളിൽ മാത്രം വണ്ടി ഓടിക്കുക.
- എല്ലാം ആവശ്യത്തിനനുസരിച്ച് മാത്രം
- വളം, വിത്ത്, കീടനാശിനി: മോഡലുകൾ ഓരോ പ്രദേശത്തിനും ആവശ്യമുള്ള അളവുകൾ നൽകുന്നു - സാധ്യത കൂടുതലുള്ളിടത്ത് കൂടുതൽ, കുറഞ്ഞുള്ളിടത്ത് കുറവ്. ഇത് ഒരു ബുഫെ തന്ത്രമാണ്: ആരും കഴിക്കാത്ത പ്ലേറ്റുകളിൽ ഉരുളക്കിഴങ്ങ് കുത്തിനിറക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
- ഉപകരണങ്ങൾ: മിക്ക മുൻനിര പ്ലാന്ററുകൾക്കും സ്പ്രേയറുകൾക്കും കുറിപ്പടി മാപ്പുകൾ സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതാൻ AI നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
- നേട്ടം: കുറഞ്ഞ ഉൽപാദന ചിലവ്, പരിസ്ഥിതി ആഘാതം കുറയ്ക്കുന്നു, പലപ്പോഴും മൊത്തത്തിലുള്ള വിളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
- കൃഷിയിടത്തിൽ നിന്ന് എന്തൊക്കെ ലഭിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കുക
- വിളവ് പ്രവചനം: കാലാവസ്ഥ, മണ്ണ്, ഹൈബ്രിഡ്, നടീൽ തീയതി, ചിത്രങ്ങൾ എന്നിവ നൽകിയാൽ AI എന്താണ് വരാൻ പോകുന്നതെന്ന് കൃത്യമായി പ്രവചിക്കും. സംഭരണം, വിപണനം, വിളവെടുപ്പ് എന്നിവ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കും.
- ബോണസ്: സാഹചര്യങ്ങൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനാകും. അതിനാൽ കാര്യങ്ങൾ നേരെയാക്കാൻ സാധിക്കും.
- മണ്ണ് സെൻസറുകൾ + കാലാവസ്ഥ + ചിത്രങ്ങൾ = ജലസേചനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം. AI ബാഷ്പീകരണത്തെക്കുറിച്ച് കണക്കാക്കുകയും എപ്പോൾ, എത്രത്തോളം നനയ്ക്കണം എന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു - ഊഹങ്ങൾ കുറയ്ക്കാം, പമ്പിംഗ് കുറയ്ക്കാം.
- നേരിട്ടുള്ള ഫലം: ബ്ലോക്ക് ചെയ്ത നോസിലുകളും ചോർച്ചയുള്ള പിവോട്ടുകളും നേരത്തേ കണ്ടെത്താനാകും, തണുത്ത കാലാവസ്ഥയ്ക്ക് മുമ്പ് നനയ്ക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാം, വിളവെടുപ്പിന് തൊട്ടുമുമ്പുള്ള നിർണായക ഘട്ടങ്ങളിൽ ചെടികൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാം.
- കള, കീടങ്ങൾ, രോഗങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തൽ
- കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ: ബൂമുകളിലോ ഡ്രോണുകളിലോ ഉള്ള ക്യാമറകൾ വരികൾക്കിടയിലുള്ള കളകളെ കണ്ടെത്തുകയും AI-യുടെ സഹായത്തോടെ ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് മാത്രം സ്പ്രേ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രാണികൾക്കും രോഗങ്ങൾക്കും എതിരെ ഇലകളിലെ സംശയാസ്പദമായ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തി തരാൻ ഇമേജ് മോഡലുകൾ സഹായിക്കുന്നു. ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് നേരിട്ട് പോയി പരിശോധിക്കാം.
- നേട്ടം: രാസവസ്തുക്കളുടെ ഉപയോഗം കുറയ്ക്കാം. വിളനാശം കുറയ്ക്കാം. പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കൂടുതൽ സമയം കളയേണ്ടതില്ല, പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കൂടുതൽ സമയം കണ്ടെത്താം.
- റോബോട്ടുകളും ഓട്ടോണമിയും (അവ വരുന്നില്ല, അവ ഇവിടെയുണ്ട്)
- സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ട്രാക്ടറുകൾ, കൊയ്ത്തുകാർ, കള പറിക്കുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ: AI-യുടെയും സെൻസറുകളുടെയും സഹായത്തോടെ, ഇവയ്ക്ക് കൂടുതൽ സമയം പ്രവർത്തിക്കാനും, ജിയോഫെൻസുകൾ പിന്തുടരാനും, ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യാനും കഴിയും. Roomba-യെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക, പക്ഷേ കുതിരശക്തിയും PTO-യും ഉണ്ടാകും.
- ഇന്നത്തെ സ്ഥിതി: നിയന്ത്രിതവും പ്രവചിക്കാവുന്നതുമായ ടാസ്ക്കുകളിൽ ഓട്ടോണമി ശക്തമാണ്. നിങ്ങൾ ഇപ്പോളും മേൽനോട്ടം വഹിക്കണം - കാലാവസ്ഥയും ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്.
- വിഷൻ, വെയറബിൾ സെൻസറുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് മൃഗങ്ങളുടെ ആരോഗ്യം, ഈസ്ട്രസ്, തീറ്റക്രമം എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനാകും. AI പ്രശ്നക്കാരെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു (“പശു 27 തൊട്ടിയിൽ വരുന്നത് നിർത്തി - ഒരുപക്ഷേ രോഗിയായിരിക്കാം”). ഡയറികൾക്കായി, ക്യാമറകൾ സ്വയമേവ ശരീരത്തിന്റെ അവസ്ഥ സ്കോർ ചെയ്യുന്നു.
- നേട്ടം: നേരത്തെയുള്ള ഇടപെടലുകൾ, മെച്ചപ്പെട്ട ക്ഷേമം, ആർക്കും “എന്തോ ഒരു പന്തികേട് തോന്നുന്നു” എന്ന് ഊഹിക്കേണ്ടി വരുന്നില്ല.
- സപ്ലൈ ചെയിനും കണ്ടെത്താനുള്ള എളുപ്പവും
- ഒരു കൃഷിയിടത്തെ നിരീക്ഷിക്കുന്ന അതേ ടൂളുകൾക്ക് ഒരു കയറ്റുമതിയെയും നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. AI ഉറവിടം പരിശോധിക്കാനും, ഗുണനിലവാരം പ്രവചിപ്പിക്കാനും, കേടുപാടുകൾ കുറയ്ക്കാനും, നിയമപരമായ കാര്യങ്ങൾ ലളിതമാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് തലവേദന കുറയ്ക്കാം, കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ഉത്പന്നങ്ങൾ വിൽക്കാം.
തെളിവുകൾ ഇതാ: ഇത് വെറും hype അല്ല
- ഗവേഷകർ ഇത് വീണ്ടും വീണ്ടും തെളിയിക്കുന്നു: യഥാർത്ഥ ഫീൽഡ് ഡാറ്റയും അഗ്രോണമി രീതികളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ, വിളകളുടെ പരിചരണത്തിലും, സമ്മർദ്ദം കണ്ടെത്താനും, വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനുമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ AI സഹായിക്കും.
- പണം ഇതിനെ പിന്തുടരുന്നു: അതിവേഗം വളരുന്ന കൃത്യതാ കൃഷി വിപണിയിലേക്ക് വ്യവസായം ഉറ്റുനോക്കുന്നു - ടൂളുകൾ പരീക്ഷണത്തിൽ നിന്ന് വാങ്ങലിലേക്ക് മാറുന്നു എന്നതിന്റെ തെളിവാണിത്.
- സ്വീകരിക്കാനുള്ള താൽപ്പര്യം വെറും തോന്നലല്ല: 2024-ലെ സർവേകൾ കാണിക്കുന്നത് വലിയ ഫാമുകൾ AI-യിൽ കൂടുതൽ നിക്ഷേപം നടത്താൻ പദ്ധതിയിടുന്നു എന്നാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും തൊഴിലാളികളുടെ കുറവുള്ളിടത്തും ലാഭം കുറഞ്ഞ സ്ഥലങ്ങളിലും.
ഒരു ദിവസത്തെ ജീവിതം: നിങ്ങൾ ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കും?
രാവിലെ: നിങ്ങളുടെ ഫീൽഡ് ഡാഷ്ബോർഡ് തുറക്കുന്നു - ഭൂപടങ്ങൾ ഒരു മഴവിൽ നിങ്ങളുടെ കൃഷിയിടത്തിലേക്ക് എറിഞ്ഞത് പോലെയിരിക്കും, പക്ഷേ അത് നല്ല രീതിയിലാണ്. വടക്കേ ഭാഗത്ത് 18 ഏക്കറിൽ പുതിയ സമ്മർദ്ദം കാണിക്കുന്നു എന്ന് അലേർട്ട് വരുന്നു. സൂം ചെയ്തു നോക്കുമ്പോൾ അതൊരു പിവറ്റ് ആർക്ക് പിന്തുടരുന്നത് പോലെ കാണാം. “ജലസേചന വിതരണത്തിലെ പ്രശ്നമാകാം” എന്ന് മോഡൽ പറയുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ഫ്ലാസ്ക് എടുത്ത് അങ്ങോട്ട് പോകുന്നു. അതെ, നോസിൽ അടഞ്ഞിരിക്കുന്നു. പത്ത് മിനിറ്റിനുള്ളിൽ വെള്ളം വീണ്ടും പഴയപടി വിതരണം ചെയ്യുന്നു. ആ വഴിയിൽ കൂടെ പോകുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്കൊരിക്കലും ഇത് ശ്രദ്ധയിൽ വരില്ലായിരുന്നു.
ഉച്ചയ്ക്ക്: ചോളം വിളവ് ഈ ആഴ്ച രണ്ട് ബുഷെൽ കൂടി കൂടുമെന്ന് പ്രവചനം. ഫ്യൂച്ചർ വിലകൾ കുറഞ്ഞു. അതിനാൽ മുൻകൂട്ടി വിൽക്കുന്നത് തൽക്കാലം വേണ്ടെന്ന് വെക്കുന്നു. അടുത്ത ആഴ്ച ചൂടുള്ള കാലാവസ്ഥയായിരിക്കുമെന്ന് മോഡൽ പ്രവചിക്കുന്നു, അതിനാൽ സ്പ്രേ ചെയ്യാനുള്ള ദിവസം മുന്നോട്ട് മാറ്റുകയും ജലസേചനം ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉച്ചകഴിഞ്ഞ്: ഒരു ഡ്രോൺ പറന്ന് നോക്കിയപ്പോൾ വടക്കുകിഴക്കേ കോണിൽ broadleaf കളകൾ കാണുന്നു. നിങ്ങളുടെ സ്പ്രേയർ, ക്യാമറയും AI-യും ഉപയോഗിച്ച് ആവശ്യമുള്ള ഭാഗത്ത് മാത്രം സ്പ്രേ ചെയ്യുന്നു - മുഴുവൻ പ്രദേശത്തും തളിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല. രാസവസ്തുക്കളുടെ അളവ് കുറഞ്ഞു. കൃഷിയിടം സന്തോഷത്തിൽ, തേനീച്ചകൾ ഒരു ചെറിയ പാർട്ടി നടത്തുന്നു, മിക്കവാറും.
വൈകുന്നേരം: നിങ്ങൾ കന്നുകാലികളുടെ ക്യാമറ ഡാഷ്ബോർഡ് നോക്കുന്നു - രണ്ട് പശുക്കിടാങ്ങൾ കുറഞ്ഞ പ്രവർത്തനമാണ് കാണിക്കുന്നത്. അവയുടെ സാധാരണ രീതിയിൽ നിന്നുള്ള വ്യതിയാനം കാരണം AI നിങ്ങളെ അറിയിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ അവയെ നിരീക്ഷണത്തിനായി മാറ്റുന്നു. ഒന്ന് കുഴപ്പമില്ലാതെ ഇരിക്കുന്നു, ഒന്നിന് രാത്രി പനി കൂടുന്നു. നേരത്തേ കണ്ടെത്തിയത് കൊണ്ട് വേഗത്തിൽ ചികിത്സിക്കാൻ സാധിച്ചു.
Ph.D ഇല്ലാതെ എങ്ങനെ തുടങ്ങാം
- ചിത്രങ്ങളും അലേർട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക: ഒരു അടിസ്ഥാന സാറ്റലൈറ്റ് അനലിറ്റിക്സ് സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് 20% ചിലവിൽ 70% മൂല്യം നേടാനാകും. നിങ്ങൾ ഡ്രോൺ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു നല്ല Ag-AI സേവനം ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക.
- ഒരു സെൻസർ കൂടി ചേർക്കുക: മണ്ണിലെ ഈർപ്പം അറിയാനുള്ള probe അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ ചിലവിലുള്ള കാലാവസ്ഥാ സ്റ്റേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. നല്ല ഡാറ്റ നൽകിയാൽ നല്ല ശുപാർശകൾ ലഭിക്കും.
- നിങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പ്ലാന്ററിന് കുറിപ്പടി മാപ്പുകൾ സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ഒരു ടെസ്റ്റ് ഫീൽഡിൽ വേരിയബിൾ-റേറ്റ് പാസ് പരീക്ഷിക്കുക. നിങ്ങളുടെ സാധാരണ രീതിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. ടയറുകൾ മാറ്റുന്നതിന് മുൻപ് നന്നായി ശ്രദ്ധിക്കുക.
- ഒരു മനുഷ്യൻ എപ്പോഴും കൂടെയുണ്ടാവണം: AI നൽകുന്ന വിവരങ്ങൾ സ്ഥലത്ത് പോയി ഉറപ്പുവരുത്തുക. ടിഷ്യു ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുക, സാമ്പിളുകൾ എടുക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഫീൽഡിൽ ഒന്ന് നടക്കുക.
- ചെറിയ പന്തയങ്ങൾ വെക്കുക: കുറച്ച് ഏക്കറിൽ ഒരു പുതിയ AI ഫീച്ചർ പരീക്ഷിക്കുക. ഇത് ലാഭകരമാണെങ്കിൽ, വികസിപ്പിക്കുക. അല്ലെങ്കിൽ ഉപേക്ഷിക്കുക. കുറ്റബോധം തോന്നേണ്ടതില്ല.
ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ: എന്തൊക്കെ ശ്രദ്ധിക്കണം (എന്തൊക്കെ ഒഴിവാക്കണം)
- പ്രാദേശികമായി ചേരുമോ?: അവർ നിങ്ങളുടെ വിള, പ്രദേശം, ഭാഷ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോ? ചോളം കൃഷി ചെയ്യുന്ന മോഡലുകൾക്ക് ഒലിവ് തോട്ടത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിഞ്ഞെന്ന് വരില്ല.
- ഡാറ്റ പോർട്ടബിലിറ്റി: നിങ്ങളുടെ മാപ്പുകളും കുറിപ്പടികളും എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? ഒരു ടൂൾ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ ബന്ദിയാക്കിയാൽ, അതൊരു ചുവപ്പ് കൊടിയാണ്.
- അഗ്രോണമി സംയോജനം: നല്ല ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ ആകർഷകമാണ്. ശുപാർശകൾ അതിലും മികച്ചതാണ്. ഈ ആഴ്ചയിൽ നിങ്ങൾക്ക് പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയുന്ന ശുപാർശകളോ? അതാണ് ഏറ്റവും ബെസ്റ്റ്.
- ഓഫ്ലൈൻ പ്രവർത്തനക്ഷമത: കൃഷിയിടങ്ങളിൽ മോശം Wi-Fi ആണ് ഉണ്ടാകാറുള്ളത്. സ്ഥിരമായ സിഗ്നൽ ഇല്ലാതെ തന്നെ ആപ്പ് പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- കൃത്യമായ ROI: വെണ്ടർമാരോട് കണക്കുകൾ അടങ്ങിയ പഠനങ്ങൾ ചോദിക്കുക: ഇൻപുട്ട് ലാഭം, വിളവ് വ്യത്യാസങ്ങൾ, തൊഴിൽ സമയം ലാഭിച്ചത് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചോദിച്ച് അറിയുക. എന്നിട്ട് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്ഥലത്ത് ഇത് പരീക്ഷിക്കുക.
ഗവേഷണം പറയുന്നത് (പറയാത്തതും)
- കർഷകരുടെ വൈദഗ്ധ്യവും ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റയും സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ AI-ക്ക് കൂടുതൽ സാധ്യതകളുണ്ടെന്ന് പഠനങ്ങൾ തെളിയിക്കുന്നു - പ്രത്യേകിച്ചും വിളകളിലെ സമ്മർദ്ദം കണ്ടെത്തൽ, ജലസേചന ഷെഡ്യൂളിംഗ്, വിളവ് പ്രവചനം എന്നിവയിൽ.
- ഇമേജിംഗ് മുതൽ ഓട്ടോണമി വരെ, കൃത്യതാ കൃഷി ടൂൾബോക്സ് അതിവേഗം വികസിക്കുകയാണെന്ന് മാർക്കറ്റ് സിഗ്നലുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
- പക്ഷേ: സർവേകളും ബ്ലോഗ് റൗണ്ടപ്പുകളും വലിയ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ അമിതമായി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അനുഭവം വ്യത്യസ്തമായിരിക്കാം. “40% നിക്ഷേപം നടത്താൻ പദ്ധതിയിടുന്നു” എന്നത് ഒരു സൂചനയായി മാത്രം കണക്കാക്കുക, അന്തിമമായിട്ടുള്ള ഒന്നായി കാണരുത്.
AI എവിടെയൊക്കെ തിരിച്ചടിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട് (അത് എങ്ങനെ തടയാം)
- ചപ്പുചവറുകൾ നൽകിയാൽ ചപ്പുചവറുകൾ തന്നെ പുറത്തുവരും: നിങ്ങളുടെ ഫീൽഡിന്റെ അതിരുകൾ തെറ്റാണെങ്കിലോ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സെൻസർ ഒരു തുരങ്കത്തിൽ കുഴിച്ചിട്ടിരിക്കുകയാണെങ്കിലോ, മോഡൽ കൃത്യമല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ നൽകികൊണ്ടിരിക്കും. കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യുക, വിവരങ്ങൾ ശരിയാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.
- അമിതമായി പൊതുവൽക്കരിച്ച മോഡലുകൾ: ഒരു കാലാവസ്ഥയിൽ പരിശീലനം നേടിയ ഒരു രോഗം കണ്ടെത്താനുള്ള ഉപകരണം, മറ്റൊരു കാലാവസ്ഥയിലെ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്താതെ പോയേക്കാം. പ്രാദേശിക പരീക്ഷണങ്ങളുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.
- അലേർട്ട് ഫാറ്റിഗ്: എല്ലാത്തിനും അലേർട്ട് വന്നാൽ, നിങ്ങൾ അത് അവഗണിക്കാൻ തുടങ്ങും. പരിധികൾ ക്രമീകരിക്കുക. “രസകരമായ വസ്തുതകൾ” അൺസബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക. അലേർട്ടുകൾ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക.
- മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചിലവുകൾ: ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ്, ഡ്രോൺ പറത്താനുള്ള ചിലവ്, ഡാറ്റാ പ്ലാനുകൾ - ഇതെല്ലാം കൂടുമ്പോൾ വലിയ ചിലവാകും. ആദ്യം പരീക്ഷിക്കുക. എല്ലാം ഒരുമിപ്പിക്കുക. സബ്സ്ക്രിപ്ഷനുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക.
ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്ന് നോക്കാം
- ഘട്ടം 1: ഒരു മേഖലയിലെ സമ്മർദ്ദം സാറ്റലൈറ്റ് മാപ്പ് എടുത്തു കാണിക്കുന്നു.
- ഘട്ടം 2: നിങ്ങൾ ഫീൽഡിൽ നടക്കുകയും ചാരനിറത്തിലുള്ള ഇലപ്പുള്ളി രോഗം കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ടിഷ്യു ടെസ്റ്റ് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.
- ഘട്ടം 3: ഒരു ഫംഗസ് നാശിനി ഉപയോഗിക്കാൻ മോഡൽ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.
- ഘട്ടം 4: ബാധിച്ച ഏക്കറിൽ മാത്രം മരുന്ന് തളിക്കുക.
- ഘട്ടം 5: വിളവെടുപ്പിനു ശേഷം, ആ മേഖലയിലെ വിളവ് ഒരു നിയന്ത്രണവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. ആ മരുന്ന് തളിച്ചതിലൂടെ ലാഭം കിട്ടിയെങ്കിൽ, അടുത്ത സീസണിൽ അത് സാധാരണ രീതിയിൽ തുടരാം. അല്ലെങ്കിൽ, സാഹചര്യങ്ങൾ മാറ്റുക.
കന്നുകാലികളുടെ കാര്യത്തിൽ: AI “മൂ” എന്ന് പറയുന്നത് (ഏകദേശം)
- കാഴ്ചയിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ, കാൽമുട്ടിന്റെ പ്രശ്നങ്ങൾ, പ്രസവ സമയം പ്രവചിക്കുക, സ്വഭാവത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ കാരണം mastitis സാധ്യതയുണ്ടോ എന്നെല്ലാം വിഷൻ സിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച് നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് FitBit പോലെയാണ്, പക്ഷേ മൃഗങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ പറ്റുന്ന രീതിയിൽ ഉണ്ടാക്കിയെന്ന് മാത്രം.
- തീറ്റ സ്ഥലങ്ങളിൽ, മാലിന്യം കുറയ്ക്കാനും നേട്ടങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും മോഡലുകൾ തീറ്റ മിക്സുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു. ഡയറികളിൽ, അവർ പാർലർ ത്രൂപുട്ട് ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും പ്രശ്നക്കാരെക്കുറിച്ച് അലേർട്ട് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
“ശരി, കാലാവസ്ഥയുടെ കാര്യമോ?”
- അതാണ് പ്രധാന പ്രശ്നം. പക്ഷേ AI ഒരുപാട് കാലാവസ്ഥ മോഡലുകൾ ഒന്നിച്ച് ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യതകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഇപ്പോളും അത്ഭുതങ്ങൾ സംഭവിക്കാം, പക്ഷേ നിങ്ങളുടെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് ഒരു വ്യക്തതയുണ്ടാകും.
റോബോട്ടിക്സിനെക്കുറിച്ച്
- കൃഷിയിടങ്ങളിൽ AI ഉപയോഗിച്ച് നടീൽ, കളപറിക്കൽ, ജലസേചനം എന്നിവ ചെയ്യുന്ന റോബോട്ടുകൾ വികസിപ്പിച്ച് കൊണ്ടിരിക്കുന്നുണ്ട്. ആളുകളെ മാറ്റുക എന്നതല്ല ഇതിൻ്റെ ലക്ഷ്യം; ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ചെയ്ത്, ആളുകൾക്ക് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലും, കേടുപാടുകൾ തീർക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധിക്കാൻ സാധിക്കുക എന്നതാണ് ഇതിൻ്റെ ലക്ഷ്യം. പുരോഗതി ഒരേപോലെയല്ല, പക്ഷേ വഴി വ്യക്തമാണ്: സെൻസറുകളും മോഡലുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനനുസരിച്ച്, നിയന്ത്രിത ജോലികളിൽ കൂടുതൽ ഓട്ടോണമി കൊണ്ടുവരാൻ സാധിക്കും.
Sider.AI പോലുള്ള ഒരു അസിസ്റ്റന്റ് എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുക? - നിങ്ങൾ ചിത്രങ്ങൾ എടുക്കുന്ന വെണ്ടർമാർ, അഗ്രോണമി കുറിപ്പുകൾ, ഇൻവോയ്സുകൾ, പ്രവചനങ്ങൾ എന്നിവ ഒരുമിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഒരു സാധാരണ AI അസിസ്റ്റന്റിന് ഫീൽഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ സംഗ്രഹിക്കാനും, വേരിയബിൾ-റേറ്റ് ട്രയൽ കുറിപ്പുകൾ തയ്യാറാക്കാനും, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ വോയിസ് മെമ്മോകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആക്ഷൻ ലിസ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കാനും സഹായിക്കും. ഒരു സീസണിലെ അലേർട്ടുകൾ ഒരു ചാറ്റിലേക്ക് പേസ്റ്റ് ചെയ്ത്, “ഏറ്റവും വലിയ മൂന്ന് പ്രശ്നങ്ങൾ ഏക്കറേജ് അനുസരിച്ച് കാണിക്കാമോ” എന്ന് ചോദിക്കുന്ന ആളുകളെ എനിക്കറിയാം. സൂപ്പർ ഓർഗനൈസ്ഡ് ആയിട്ടുള്ള, ഒരു ഉച്ചഭക്ഷണം പോലും വേണ്ടാത്ത ഒരു ഇന്റേണിനെ നിയമിക്കുന്നത് പോലെയാണിത്. Sider.AI പോലുള്ള ഒരു ടൂളാണ് നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാഷ്ബോർഡുകൾക്കിടയിൽ മാറുമ്പോൾ ആ അസിസ്റ്റന്റിനെ നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസർ ടാബുകളിൽ തന്നെ നിലനിർത്താനാകും. അഗ്രോണമിയിൽ ഇത് പൂർണമല്ല (ആരുമില്ല), പക്ഷേ നിങ്ങളുടെ വൈകുന്നേരങ്ങൾ കളയുന്ന പേപ്പർ വർക്കുകളും പ്ലാനിംഗുകളും എളുപ്പമാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.
വിലയെക്കുറിച്ച്
- സെൻസറുകൾക്കും ക്യാമറകൾക്കുമുള്ള ഹാർഡ്വെയർ ചെലവുകൾക്ക് പുറമെ, അനലിറ്റിക്സിനായുള്ള ടയേർഡ് സബ്സ്ക്രിപ്ഷനുകളും പ്രതീക്ഷിക്കുക. ഓട്ടോണമിയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുമ്പോൾ, സപ്പോർട്ട് കോൺട്രാക്റ്റുകളുള്ള വലിയ ചിലവുകൾ ഉണ്ടാവാം. വെള്ളം, രാസവസ്തുക്കൾ, അല്ലെങ്കിൽ തൊഴിലാളികൾ എന്നിവയ്ക്ക് വിലകൂടിയതും, അതുപോലെ കൂടുതൽ ഏക്കറുകളിലോ കൂടുതൽ കന്നുകാലികളെ പരിപാലിക്കുന്നിടത്തും ഇത് കൂടുതൽ ലാഭകരമാകും.
നിങ്ങളുടെ AI-യെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം (പരിശീലിപ്പിക്കാതെ തന്നെ)
- സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം നിങ്ങളുടെ ഫീൽഡുകൾ വ്യക്തമായും സ്ഥിരമായും ലേബൽ ചെയ്യുക.
- ഇടപെടലുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുക: സ്പ്രേ നിരക്കുകൾ, വിത്ത് ഇനങ്ങൾ, നടീൽ തീയതികൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുക. മോഡലുകൾ പഴയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
- ഫലങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക: വിളവെടുക്കുമ്പോൾ ഓരോ മേഖലയിലെയും വിളവ്, ഈർപ്പം, രോഗങ്ങൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുക. അടുത്ത വർഷത്തെ ശുപാർശകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് ഇങ്ങനെയാണ്.
- ഒരു സീസണൽ “AI ഡയറി” സൂക്ഷിക്കുക: AI എന്തൊക്കെ കണ്ടെത്തി, നിങ്ങൾ എന്തൊക്കെ ചെയ്തു, അതിന്റെ ഫലം എങ്ങനെയായിരുന്നു എന്നെല്ലാം എഴുതി വെക്കുക. അതാണ് നിങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക പ്ലേബുക്ക്.
ചെറിയ ഫാമുകൾക്കുള്ള വഴി
- സൗജന്യമായതോ കുറഞ്ഞ ചിലവിലുള്ളതോ ആയ സാറ്റലൈറ്റ് ടൂളുകളും കുറച്ച് മണ്ണ് probe-കളും ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. ആവശ്യമെങ്കിൽ അയൽക്കാരുമായി പങ്കിട്ട്, ഒരു സീസണിൽ ഒന്നോ രണ്ടോ തവണ ഡ്രോൺ ഉപയോഗിച്ച് പറത്തുക. കുറിപ്പുകളും സമയപരിധികളും ഏകീകരിക്കാൻ ഒരു അസിസ്റ്റന്റിനെ ഉപയോഗിക്കുക.
- സ്വയംഭരണം വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക (സ്മാർട്ട് സ്പ്രേയറുകളോ റോബോട്ടിക് കളനാശിനികളോ ഉള്ള കസ്റ്റം ഓപ്പറേറ്റർമാർ). hype-ന് അല്ല, റിസൾട്ടിന് പണം നൽകുക.
വലിയ ഫാമുകൾക്കുള്ള പ്ലേബുക്ക്
- ചിത്രങ്ങൾ, സെൻസറുകൾ, മെഷീൻ ഡാറ്റ എന്നിവ ഒരു കേന്ദ്രീകൃത പ്ലാറ്റ്ഫോമിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുക. ഒരു ഡാറ്റാ ലീഡിനെ നിയമിക്കുക (പകുതി സമയം മതിയാകും). ഫീൽഡുകൾക്ക് പേരിടുന്നതും കുറിപ്പടികൾ സൂക്ഷിക്കുന്നതും കൃത്യമായ രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക.
- ഓരോ സീസണിലും ചിട്ടയായ A/B ട്രയലുകൾ നടത്തുക - പുതിയ AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ച് നോക്കാൻ 5-10% ഏക്കർ ഉപയോഗിക്കുക. ഒരു ഫാക്ടറിയിൽ ചെയ്യുന്നതുപോലെ അതിന്റെ ഫലങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുക.
അവസാനമായി: ഇത് നിങ്ങളുടെ സമയം വിലമതിക്കുന്നതെന്തുകൊണ്ട്
- AI മഴ പെയ്യിക്കില്ല. പക്ഷേ ഓരോ തുള്ളി വെള്ളത്തിൽ നിന്നും, ഓരോ യൂണിറ്റിൽ നിന്നും, ഓരോ മണിക്കൂറിൽ നിന്നും കൂടുതൽ മൂല്യം നേടാൻ ഇത് സഹായിക്കും. കാറ്റ് പോലെ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ലാഭവിഹിതമുള്ള ഒരു ഫാമിൽ, ഇതൊരു വെറും ഗാഡ്ജറ്റല്ല - ഇത് ഉറപ്പില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഒരു ഇൻഷുറൻസായി കണക്കാക്കാം.
- കർഷകർ എപ്പോഴും സിസ്റ്റത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നവരാണ്. AI എന്നത് നല്ലൊരു കൂട്ടം ഗേജുകളും നല്ലൊരു പെൻസിലും മാത്രമാണ്. നിങ്ങളുടെ കഠിനാധ്വാനം ലാഭകരമാകുന്നിടത്ത് ഉപയോഗിക്കുക.
ഒരുകാര്യം കൂടി...
ഒരു വെണ്ടർ ബട്ടൺ അമർത്തുമ്പോൾ വിളവെടുപ്പ് അത്ഭുതം സംഭവിക്കും എന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്താൽ, മര്യാദയ്ക്ക് ഒന്ന് പുഞ്ചിരിച്ചിട്ട് അവിടുന്ന് പോവുക. മാപ്പ് ലെയറുകൾ ചോദിക്കുക. “ഒരാഴ്ചത്തേക്ക് മേഘാവൃതമായാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും?” എന്ന് ചോദിക്കുക. “ഇത് ശരിയായില്ലെങ്കിൽ എന്റെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്യാം?” എന്ന് ചോദിക്കുക. മികച്ച AI പങ്കാളികൾക്ക് ഇതിലൊന്നും ഒരു മടിയും കാണില്ല. അവർ നിങ്ങളെ കാണിച്ചുതരും. അടുത്ത സീസണിൽ, ഇലകളിൽ കയ്പ്പ് അനുഭവപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് ആ തക്കാളിത്തോട്ടത്തിന് ദാഹമുണ്ടെന്ന് മാപ്പ് നിങ്ങളെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുമ്പോൾ - നിങ്ങൾ ഒരു നന്ദി മെസ്സേജ് അയക്കും.
ഉറവിടങ്ങളും കൂടുതൽ വായനയ്ക്കായി
- കാർഷിക മേഖലയിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്: ഗവേഷണവും സഹായകരമായ തീരുമാനങ്ങളും.
- കൃത്യതാ കൃഷി വിപണി സ്വീകാര്യതയും കാഴ്ചപ്പാടും.
- 2024-ലെ സ്വീകാര്യതയും നിക്ഷേപ ട്രെൻഡും.
- കൃഷിയിലെ AI, റോബോട്ടുകൾ, ഓട്ടോണമി എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ.
FAQ
Q1: വിളവ് കുറയാതെ എങ്ങനെ AI ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിലവ് കുറയ്ക്കാം?
വളം, കളകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വേരിയബിൾ-റേറ്റ് മാപ്പുകൾ ഉണ്ടാക്കുക. ഈ AI ടൂളുകൾ ആവശ്യമുള്ള സ്ഥലങ്ങളിൽ മാത്രം മരുന്ന് തളിക്കുന്നതിലൂടെ വിളവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യാം.
Q2: ഒരു ചെറിയ ഫാമിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള എളുപ്പവഴി ഏതാണ്?
സമ്മർദ്ദങ്ങൾ അറിയാൻ സഹായിക്കുന്ന സാറ്റലൈറ്റ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, അതുപോലെ ഒരു മണ്ണിലെ ഈർപ്പം അറിയാനുള്ള സെൻസർ കൂടി വെക്കുക. ഒരുപാട് പുതിയ ഉപകരണങ്ങൾ വാങ്ങാതെ തന്നെ നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പുകളും കൃത്യ സമയത്തുള്ള ജലസേചനവും നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും.
Q3: AI-ക്ക് എന്റെ വിളവ് കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമോ?
വിളവ് പ്രവചനം കൃത്യമായിരിക്കണമെന്നില്ല, പക്ഷേ കാലാവസ്ഥ, ചിത്രങ്ങൾ, ഫീൽഡിന്റെ പഴയ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സംഭരണം, സമയം, വിപണനം എന്നിവ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ AI-ക്ക് നൽകാൻ കഴിയും. ഓരോ സീസണിലും നിങ്ങളുടെ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനനുസരിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനാകും.
Q4: കൃഷിയിൽ AI-യുടെ പ്രയോജനം ലഭിക്കാൻ എനിക്ക് സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ട്രാക്ടറുകൾ ആവശ്യമുണ്ടോ?
വേണ്ട. ഇന്നത്തെ കാലത്ത് ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, വേരിയബിൾ-റേറ്റ് കുറിപ്പുകൾ, ജലസേചനം എന്നിവയാണ് കൂടുതൽ ലാഭകരം. ഓട്ടോണമി തൊഴിലാളികളുടെ കുറവ് പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കും, പക്ഷേ റോബോട്ട് വാങ്ങാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് വലിയ നേട്ടങ്ങൾ കൊയ്യാൻ സാധിക്കും.
Q5: ഫാമിലെ മോശം AI ശുപാർശകൾ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
സെൻസറുകൾ കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യുക, അലേർട്ടുകൾ സ്ഥലത്ത് പോയി ഉറപ്പുവരുത്തുക, വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചെറിയ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുക. എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റയും പ്രാദേശികമായി സാധുതയുള്ളതുമായ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, അതുവഴി AI നൽകുന്ന ഉപദേശങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഫലങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാൻ സാധിക്കും.
