COVİD-19, kasırgalar ve başkanlık seçimleriyle ilgili tüm haberlerin arasında yılın en önemli haberlerinden birini kaçırmış olabilirsiniz.
Gainesville'deki kampüsünün merkezinde, Florida Üniversitesi, ABD yüksek öğrenimindeki en güçlü yapay zeka süper bilgisayarını inşa ediyor. Bu UF için çok büyük bir haber çünkü öğretim üyeleri, öğrenciler ve araştırmacılar için heyecan verici yeni fırsatlar yaratacak. Peki Florida'daki yetiştiriciler ve paydaşlar için bu ne anlama geliyor?
Yapay zeka, bir bilgisayar sisteminin kalıpları tanıma, dili anlama, deneyimlerden öğrenme, sorunları çözme ve karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğidir. Başka bir deyişle, bir makinenin insan beyni gibi düşünebilmesi, ancak bunu daha hızlı, daha doğru ve büyük ölçekte yapabilme yeteneğidir.
Yetiştiriciyseniz çiftliğinizdeki her bitkiye ve her hayvana önem verirsiniz. Yeterli zaman ve insan gücü emrinizde olduğunda, her bitkiyi ve hayvanı inceler, her birine maksimum potansiyellerine kadar büyümek için gereken kaynakları verirsiniz. Yapay zeka, milyonlarca değişkeni göz önünde bulundurarak ve büyük miktarlarda veriyi anında ve kesin doğrulukla koordine ederek tam da bunu yapmanıza olanak tanır.
Yapay zeka çok büyük miktarda bilgi işlem gücü gerektirir. UF'nin NVIDIA ile ortaklığının ve UF mezunu Chris Malachowsky'ye 70 milyon dolarlık süper bilgisayar hediye etmesinin nedeni budur. HiPerGatortarım için çok önemli bir araçtır.
Size UF'nin yeni HiPerGator 3.0 bilgi işlem sisteminin kapasitesi hakkında bir fikir vermek için, eğer ödev yapan her UF öğrencisi, araştırma yürüten her öğretim üyesi ve bilim insanı, lojistikle ilgilenen her tesis ve tüm bütçe ofislerinin hesaplama rakamları aynı anda HiPerGator kullanıyorsa, tam kapasitesinin yalnızca yüzde 15'ini kullanabilecektir.
Geriye kalan yüzde 85'le ne yapabilir? Buna hepimiz karar vereceğiz.
UF/IFAS'ta, Florida'nın tarım endüstrisini desteklemek, dünyanın artan nüfusunu beslemek ve doğal kaynakları sürdürülebilir bir şekilde kullanmakla ilgili gündelik sorunları çözmek için yapay zekayı uygulama olanakları konusunda heyecan duyuyoruz. Yapay zeka, gıda zinciri sistemlerini güçlendirme, bitki ve hayvanların hassas şekilde yetiştirilmesini geliştirme, gıda ve tarım operasyonlarında robotik uygulama, zararlıların ve patojenlerin konumunu ve yayılmasını takip etme ve tarımsal ekosistem hizmetlerine ilişkin veri toplama yeteneğimizi önemli ölçüde ilerletme sözü veriyor.
Aslında UF/IFAS, uzun yıllardan beri tarımsal üretimi iyileştirmek için yapay zekayı zaten uyguluyor. HiPerGator, bu çabaları süper bir şekilde artırmaya hizmet edecek ve Florida'daki yetiştiricilerin daha üretken olmasına ve kaynaklardan tasarruf etmesine yardımcı olmak amacıyla yapay zekanın yeteneklerini geliştirmek için yeni kaynaklar getirecek. Aşağıdakiler, UF/IFAS Extension'ın Florida'daki yetiştiricilerin yapay zeka araştırmalarını üretimlerine uygulamalarına yardımcı olduğu alanlardan sadece birkaçıdır.
Narenciye
Yiannis Ampatzidis ve Southwest Florida REC'deki araştırma ekibi, İHA'lardan veya dronlardan toplanan verileri analiz etmek ve görselleştirmek için Agroview adlı yapay zeka tabanlı bir yazılım geliştirdi. İHA'lar, anlık kontroller yerine binlerce ayrı tesisin görüntülerini alabilir ve bunları, tesis niteliklerine, miktarlarına ve büyüme faktörlerine veya etkilerine erişmek için verileri analiz eden bulut tabanlı yazılıma yükleyebilir. Yazılım, ikonik narenciye endüstrimiz de dahil olmak üzere Florida'nın tarımına yönelik geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Üreticilerin mahsullerine daha iyi bakmalarına ve aynı zamanda paradan tasarruf etmelerine yardımcı olmak için geliştirilen Agroview, o kadar devrim niteliğinde bir yenilik ki, yakın zamanda UF'nin yılın buluşu ödülünü kazandı.
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Fıstık
Yer fıstığı tohumunun olgunluğunun belirlenmesi şu anda test numunelerinden kabukların çıkarılmasını ve tohum rengine dayalı subjektif bir tahmin yapılmasını gerektirmektedir. Tarım Bilimi Bölümü Başkanı Diane Rowland ve araştırma ekibi, yer fıstığı tohumunun kabuktaki kalitesini belirlemek için hiperspektral görüntüleme ve yapay zeka kullanan bir yöntem geliştirdi; bu yöntem, yer fıstığı çiftçilerinin olgun tohumları çok daha yüksek doğrulukla ve daha az zaman ve iş gücü harcamasıyla seçmesine olanak tanıyor.