論文の概要: Mobile Technology: A Panacea to Food Insecurity In Nigeria -- A Case Study of SELL HARVEST Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16614v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 16:21:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 16:36:00.390393
- Title: Mobile Technology: A Panacea to Food Insecurity In Nigeria -- A Case Study of SELL HARVEST Application
- Title(参考訳): モバイル技術 - ナイジェリアにおける食品セキュリティのパナセア--SELL HARVESTを事例として
- Authors: Mudathir Muhammad Salahudeen, Muhammad Auwal Mukhtar, Saadu Salihu Abubakar, Salawu I. S,
- Abstract要約: 本論文は,異なる農業技術についてレビューし,農業をより持続的かつ安全な食品にするための移動型ソリューションであるコード・セル・ハーベストを提案する。
テクノロジーはナイジェリアが世界の貧困を克服し、農村部と都市部の両方で飢餓を早めるのに役立てることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over time, agriculture is the most consistent activity, and it evolves every day. It contributes to a vast majority of the Gross Domestic Product (GDP) of Nigeria but as ironic as it may be, there is still hunger in significant parts of the country due to low productivity in the agricultural sector and comparison to the geometric population growth. During the first half of 2022, agriculture contributed about 23% of the country's GDP while the industry and services sector had a share of the remaining 77%. This showed that with the high rate of agricultural activities, Nigeria has not achieved food security for the teeming population. and more productivity levels can be attained. Technology can/will assist Nigeria in overcoming global poverty and hunger quicker in both rural and urban areas. Today, there are many types of agricultural technologies available for farmers all over the world to increase productivity. Major technological advancements include indoor vertical farming, automation, robotics, livestock technology, modern greenhouse practices, precision agriculture, artificial intelligence, and blockchain. Mobile phones have one of the highest adoption rates of technologies developed within the last century. Digitalization will bring consumers and farmers closer together to access the shortest supply chain possible and reduce rural poverty and hunger. The paper will review the different agricultural technologies and propose a mobile solution, code Sell Harvest, to make farming more sustainable and secure food. Keywords: Sell Harvest, Agriculture, Technology, Artificial Intelligence, and Digital Farming.
- Abstract(参考訳): 時間とともに農業は最も一貫した活動であり、毎日進化している。
ナイジェリアのグロース・ドメスティック・プロダクツ(GDP)の大部分に貢献するが、皮肉なことに、農業の生産性が低く、また人口の幾何学的増加と比較すると、依然として国内のかなりの地域で飢餓が続いている。
2022年前半、農業は国内GDPの約23%を占め、産業とサービス部門は残りの77%を占めた。
この結果、農業活動が盛んに行われており、ナイジェリアはテムリング人口の食料安全保障を達成できていないことが判明した。
生産性が向上します
テクノロジーはナイジェリアが世界の貧困を克服し、農村部と都市部の両方で飢餓を早めるのに役立てることができる。
現在、世界中の農家が生産性を高めるために、様々なタイプの農業技術が利用可能である。
主な技術進歩としては、屋内垂直農業、自動化、ロボット工学、家畜技術、近代的な温室技術、精密農業、人工知能、ブロックチェーンなどがある。
携帯電話は、前世紀に開発されたテクノロジーの最も高い採用率の1つだ。
デジタル化により、消費者と農家は最短のサプライチェーンにアクセスし、農村部の貧困と飢餓を減らすことができる。
本論文は,異なる農業技術についてレビューし,農業をより持続的かつ安全な食品にするための移動型ソリューションであるコード・セル・ハーベストを提案する。
キーワード:ハーベスト、農業、技術、人工知能、デジタル農業を売却する。
関連論文リスト
- The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.652015514785546]
機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。
既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。
しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T10:02:32Z) - Generating Diverse Agricultural Data for Vision-Based Farming Applications [74.79409721178489]
このモデルは, 植物の成長段階, 土壌条件の多様性, 照明条件の異なるランダム化フィールド配置をシミュレートすることができる。
我々のデータセットにはセマンティックラベル付き12,000の画像が含まれており、精密農業におけるコンピュータビジョンタスクの包括的なリソースを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T08:42:47Z) - Agricultural 4.0 Leveraging on Technological Solutions: Study for Smart
Farming Sector [2.06242362470764]
農業 4.0 は工業生産と効率を上げることを目的とした技術主導の農業革命である。
食品廃棄物、気候変動、人口移動、資源不足が主な原因となっている。
目的は、監視の強化と労働費の削減を促進するために最適化されたバリューチェーンを確立することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T17:02:49Z) - Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。
本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T15:15:28Z) - AgroTIC: Bridging the gap between farmers, agronomists, and merchants
through smartphones and machine learning [16.079127761987667]
アグロティック(Agrotic)は、農夫、農夫、商人のギャップを埋めるスマートフォンベースの農業用アプリケーションである。
コロンビアのサンタンデール県のキツネソウ栽培農家を対象に,アグロティック・アプリ(Agrotic app)の事例研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-21T10:07:51Z) - Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities [86.89427012495457]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T05:16:54Z) - Everything You wanted to Know about Smart Agriculture [2.5155102296586036]
世界の人口は2050年までに20億近く増加すると予想され、食料需要の急激な増加を招いた。
人口増加のニーズを満たすためには、農業産業を近代化する必要がある。
従来の農業は、既存の技術を採用することで、効率的で持続可能で、エコフレンドリーなスマート農業に書き換えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T00:48:36Z) - Readiness of the South African Agricultural Sector to Implement IoT [0.0]
農業における技術利用は、食品生産と食品持続可能性を改善する可能性があるという証拠がある。
IoT(Internet of Things)は、気候変動が食料安全保障に与える影響を克服するための潜在的なツールとして提案されている。
本研究は,IoTの広範な実装に向けた南アフリカの農業部門の準備について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-23T11:25:20Z) - Remote Sensing and Machine Learning for Food Crop Production Data in
Africa Post-COVID-19 [0.0]
旅行禁止や国境閉鎖、農業用インプットの使用が遅れたことで、食糧生産の成績は悪化した。
この章は、2020年のアフリカ全地域での食糧生産量と、トウモロコシ、キャッサバ、米、小麦の4つの主食を評価する。
衛星画像から取得した生物地球物理学的リモートセンシングデータと機械学習人工ニューラルネットワーク(ANN)技術を組み合わせて,生産レベルの予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T13:14:46Z) - Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming [77.34726150561087]
特集は、統計的推論、機械学習、精密農業のための最適制御における最新の発展を示す。
衛星の位置決めとナビゲーションとそれに続くInternet-of-Thingsは、リアルタイムで農業プロセスの最適化に使用できる膨大な情報を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T12:44:17Z) - Agriculture-Vision: A Large Aerial Image Database for Agricultural
Pattern Analysis [110.30849704592592]
本稿では,農業パターンのセマンティックセグメンテーションのための大規模空中農地画像データセットであるGarmry-Visionを提案する。
各画像はRGBと近赤外線(NIR)チャンネルで構成され、解像度は1ピクセルあたり10cmである。
農家にとって最も重要な9種類のフィールド異常パターンに注釈を付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-05T20:19:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。