論文の概要: Affordable Artificial Intelligence -- Augmenting Farmer Knowledge with
AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06049v1
- Date: Sat, 4 Mar 2023 02:29:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 11:57:06.011074
- Title: Affordable Artificial Intelligence -- Augmenting Farmer Knowledge with
AI
- Title（参考訳）: Affordable Artificial Intelligence - AIによる農家の知識向上
- Authors: Peeyush Kumar, Andrew Nelson, Zerina Kapetanovic, and Ranveer Chandra
- Abstract要約: 本稿では,農地の微小気候を予測するためのAI技術について述べる。
この出版物は2016年に開始され、FAOとITUが共同で制作したE-agriculture in Actionシリーズの第5弾である。
農業における既存のAIアプリケーションに対する認識を高め、ステークホルダーに新しいものの開発と複製を促すことを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9992810351494297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Farms produce hundreds of thousands of data points on the ground daily.
Farming technique which combines farming practices with the insights uncovered
in these data points using AI technology is called precision farming. Precision
farming technology augments and extends farmers' deep knowledge about their
land, making production more sustainable and profitable. As part of the larger
effort at Microsoft for empowering agricultural labor force to be more
productive and sustainable, this paper presents the AI technology for
predicting micro-climate conditions on the farm.
This article is a chapter in publication by Food and Agriculture Organization
of the United Nations and International Telecommunication Union Bangkok, 2021.
This publication on artificial intelligence (AI) for agriculture is the fifth
in the E-agriculture in Action series, launched in 2016 and jointly produced by
FAO and ITU. It aims to raise awareness about existing AI applications in
agriculture and to inspire stakeholders to develop and replicate the new ones.
Improvement of capacity and tools for capturing and processing data and
substantial advances in the field of machine learning open new horizons for
data-driven solutions that can support decision-making, facilitate supervision
and monitoring, improve the timeliness and effectiveness of safety measures
(e.g. use of pesticides), and support automation of many resource-consuming
tasks in agriculture. This publication presents the reader with a collection of
informative applications highlighting various ways AI is used in agriculture
and offering valuable insights on the implementation process, success factors,
and lessons learnt.
- Abstract（参考訳）: 農場は毎日何十万ものデータポイントを生産している。
農業の実践とこれらのデータポイントで明らかになった洞察を組み合わせた農業技術は精密農業と呼ばれる。
精密農業技術は農家の土地に関する深い知識を高め、生産をより持続可能で利益を上げる。
農業労働力をより生産的で持続可能なものにするためのMicrosoftのより大きな取り組みの一環として、この論文では、農場の微小気候条件を予測するためのAI技術を提案する。
本項は、国連食糧農業機関によるバンコク国際電気通信連合(2021年)の刊行物である。
農業のための人工知能(AI)に関するこの出版物は、2016年に開始され、FAOとITUが共同で制作したE-agriculture in Actionシリーズの5番目である。
農業における既存のAIアプリケーションに対する認識を高め、ステークホルダーに新しいものの開発と複製を促すことを目的としている。
データのキャプチャと処理のためのキャパシティとツールの改善と機械学習分野の大幅な進歩 意思決定、監督と監視の促進、安全対策(例えば農薬の使用)のタイムラインと有効性の改善、農業における多くのリソース消費タスクの自動化をサポートするデータ駆動ソリューションのための新たな地平線を開く。
この出版物は、AIが農業で使われている様々な方法を強調し、実装プロセス、成功要因、学習した教訓について貴重な洞察を提供する情報的応用のコレクションを読者に提示する。
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