ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК: 911

Оразов О.

Студент,

Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова

Туркменистан, г. Ашхабад

Хамрайев А.

Студент,

Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова

Туркменистан, г. Ашхабад

Байрыйева Г.

Студент,

Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова

Туркменистан, г. Ашхабад

Какалыйева О.

Студент,

Ашхабадская агропромышленная средняя профессиональная школа Туркменского сельскохозяйственного университета им. С.А.Ниязова

Туркменистан, г. Ашхабад

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И БОЛЬШИХ

ДАННЫХ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

Аннотация: В данной статье рассматривается использование искусственного интеллекта и больших данных для оптимизации процессов в

сельском хозяйстве. Обсуждается возможность применения машинного обучения и анализа данных для прогнозирования урожайности, оптимизации распределения ресурсов и автоматизации рутинных задач. Также рассматриваются этические и экологические аспекты использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, а также возможности для устойчивого развития отрасли.

Ключевые слова: сельское хозяйство, искусственный интеллект, большие данные, машинное обучение, прогнозирование урожайности, оптимизация ресурсов, автоматизация процессов.

От зеленых равнин Среднего Запада до террасированных холмов Азии — в сельском хозяйстве происходит тихая революция. Искусственный интеллект (ИИ) и большие данные больше не являются научной фантастикой, а являются мощными инструментами, меняющими способы выращивания продуктов питания. Это технологическое слияние обещает не только оптимизировать урожайность и управление ресурсами, но и проложить путь к более устойчивому и устойчивому будущему сельского хозяйства.

Семена понимания. В основе этой трансформации лежит огромное и постоянно растущее море данных — о погодных условиях, составе почвы, спутниковых изображениях и исторических данных об урожайности, — все это тщательно собирается с датчиков, дронов и сельскохозяйственной техники. Эти данные, когда-то разрозненные и не поддающиеся расшифровке, становятся благодатной почвой для алгоритмов искусственного интеллекта. Благодаря машинному обучению эти алгоритмы учатся выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущие результаты, предлагая фермерам бесценную информацию о своих культурах и земле.

Точность в масштабе: представьте себе ферму, где каждое растение получает точное количество воды, удобрений и средств для борьбы с вредителями, в которых оно нуждается, на основе анализа данных в реальном

времени. Системы на базе искусственного интеллекта могут сделать это реальностью. Анализируя уровень влажности почвы и прогнозы погоды, они могут оптимизировать орошение, предотвращая потери воды и обеспечивая процветание сельскохозяйственных культур. Аналогичным образом, алгоритмы обнаружения вредителей, управляемые искусственным интеллектом, могут выявлять заражения на ранней стадии, позволяя принимать целевые меры, которые минимизируют ущерб урожаю и уменьшают зависимость от вредных пестицидов.

Уступка будущему. Более точное прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур — еще одно благо, предлагаемое искусственным интеллектом и большими данными. Анализируя исторические данные и учитывая факторы окружающей среды в реальном времени, эти системы могут прогнозировать урожайность с беспрецедентной точностью. Это позволяет фермерам принимать обоснованные решения о посадке, распределении ресурсов и рыночной стратегии, снижая риски и максимизируя прибыльность.

За пределами поля: Влияние искусственного интеллекта и больших данных выходит за рамки отдельных ферм. Анализируя обширные наборы данных по регионам и странам, эти инструменты могут выявлять возникающие тенденции и прогнозировать потенциальные сбои, такие как вспышки вредителей или экстремальные погодные явления. Эту информацию можно использовать для обоснования политических решений, стратегического распределения ресурсов и повышения устойчивости цепочек поставок продовольствия.

Устойчивое развитие в центре внимания: Вечно актуальная задача обеспечения продовольственной безопасности при минимизации воздействия на окружающую среду решается с помощью искусственного интеллекта и больших данных. Эти инструменты могут оптимизировать использование ресурсов, минимизировать отходы и продвигать устойчивые практики. Например, системы на базе искусственного интеллекта могут определить области, где можно сократить внесение удобрений, минимизируя стоки сельскохозяйственных

культур и защищая водные ресурсы. Кроме того, они могут определить возможности связывания углерода на сельскохозяйственных землях, способствуя усилиям по смягчению последствий изменения климата.

Шипы остаются: несмотря на свой потенциал, ИИ и большие данные в сельском хозяйстве сталкиваются с проблемами. Проблемы конфиденциальности данных, проблемы доступности для мелких фермеров и потребность в надежной инфраструктуре — это препятствия, которые необходимо решить. Кроме того, обеспечение этичного и ответственного развития этих технологий имеет решающее значение для предотвращения усугубления существующего неравенства и экологического бремени.

Собирая урожай будущего: по мере нашего продвижения вперед ИИ и большие данные открывают огромные перспективы для превращения сельского хозяйства в более продуктивный, устойчивый и устойчивый сектор. Применяя эти инструменты ответственно и совместно, мы можем построить будущее, в котором технологии расширяют возможности фермеров и питают здоровую планету. Семена инноваций уже посеяны, и урожай будущего, основанного на данных, ждет нас.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Anderson, J. M., & Naude, W. (2015). Climate change and agriculture: Impacts and adaptation. In Climate Change Impacts on Agriculture: Implications for Food Security (pp. 3-22). Springer.

2. Arico, S., Brunetti, A., De Pinto, V., & Giordano, S. (2020). Climate change impacts on crop yields: a meta-analysis. Environmental Research Letters, 15(8), 084009.

3. IPCC. (2014). Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.

Orazov O.

Student,

Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat

Hamrayev A.

Student,

Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat

Bayryyeva G.

Student,

Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat

Kakalyyeva O.

Student,

Ashgabat agro-industrial secondary vocational school Turkmen Agricultural University named after S.A.Niyazov Turkmenistan, Ashgabat

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BIG DATA IN AGRICULTURE

Abstract: This article discusses the use of artificial intelligence and big data to optimize processes in agriculture. The possibility of using machine learning and data analysis to predict yields, optimize resource allocation and automate routine tasks is discussed. It also examines the ethical and environmental aspects of using artificial intelligence in agriculture, as well as opportunities for sustainable development of the industry.

Keywords: agriculture, artificial intelligence, big data, machine learning, yield forecasting, resource optimization, process automation.