ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ຊ່ວຍກະສິກຳໂດຍການປ່ຽນຂໍ້ມູນກະສິກຳທີ່ແຕກແຍກໃຫ້ກາຍເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ - ຈະສຳຫຼວດຢູ່ໃສກ່ອນ, ຈະປິ່ນປົວສັດຫຍັງ, ແລະ ຈະກວດສອບສັດຊະນິດໃດ. ມັນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍທີ່ສຸດເມື່ອມັນເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການເຮັດວຽກກະສິກຳປະຈຳວັນ ແລະ ສາມາດອະທິບາຍຄຳແນະນຳຂອງມັນໄດ້, ໂດຍສະເພາະເມື່ອການເຊື່ອມຕໍ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ ຫຼື ເງື່ອນໄຂປ່ຽນແປງ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ : ໃຊ້ AI ເພື່ອຊີ້ນຳການສຳຫຼວດ ແລະ ຄວາມສົນໃຈໄປຫາຈຸດທີ່ອາດຈະມີບັນຫາຫຼາຍທີ່ສຸດກ່ອນ.
ເໝາະສົມກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ : ເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດວຽກພາຍໃນຫ້ອງໂດຍສານ, ເຮັດວຽກໄດ້ໄວ ແລະ ບໍ່ຕ້ອງການການເຂົ້າສູ່ລະບົບເພີ່ມເຕີມ.
ຄວາມໂປ່ງໃສ : ມັກລະບົບທີ່ອະທິບາຍ “ເຫດຜົນ”, ດັ່ງນັ້ນການຕັດສິນໃຈຈຶ່ງຍັງຄົງໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ສາມາດໂຕ້ຖຽງໄດ້.
ສິດທິຂໍ້ມູນ : ລັອກເງື່ອນໄຂການເປັນເຈົ້າຂອງ, ການອະນຸຍາດ, ການສົ່ງອອກ ແລະ ການລຶບກ່ອນການຮັບຮອງເອົາ.
ການຕ້ານທານການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ : ປະຕິບັດຕໍ່ການຄາດຄະເນຄືກັບການແຈ້ງເຕືອນ, ແລະ ກວດສອບສະຕິດ້ວຍການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດສະເໝີ.
ຫຼາຍຢ່າງແມ່ນຂຶ້ນກັບສິ່ງດຽວຄື: ການປ່ຽນຂໍ້ມູນກະສິກຳທີ່ສັບສົນ (ຮູບພາບ, ການອ່ານເຊັນເຊີ, ແຜນທີ່ຜົນຜະລິດ, ບັນທຶກເຄື່ອງຈັກ, ສັນຍານສະພາບອາກາດ) ໃຫ້ກາຍເປັນການກະທຳທີ່ຊັດເຈນ. ສ່ວນ "ການປ່ຽນເປັນການກະທຳ" ນັ້ນໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນຈຸດປະສົງທັງໝົດຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈດ້ານກະສິກຳ. [1]
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ວິທີທີ່ AI ຊ່ວຍກວດຫາພະຍາດພືດຜົນ
AI ວິເຄາະຮູບພາບພືດຜົນເພື່ອລະບຸພະຍາດຕ່າງໆໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ ແລະ ທັນເວລາ.
🔗 ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນປັນຍາປະດິດ
ອະທິບາຍວິທີທີ່ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃຈຮູບພາບ, ວິດີໂອ ແລະ ຂໍ້ມູນທາງສາຍຕາ.
🔗 ວິທີການໃຊ້ AI ໃນການຈ້າງງານ
ວິທີການປະຕິບັດໄດ້ AI ປັບປຸງການຮັບສະໝັກ, ການກວດສອບ ແລະ ການຈັບຄູ່ຜູ້ສະໝັກ.
🔗 ວິທີການຮຽນຮູ້ປັນຍາປະດິດ
ແຜນທີ່ແບບແຜນທີ່ເໝາະສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອເລີ່ມຮຽນຮູ້ແນວຄວາມຄິດ ແລະ ເຄື່ອງມື AI.
1) ແນວຄວາມຄິດງ່າຍໆ: AI ປ່ຽນການສັງເກດການໃຫ້ກາຍເປັນການຕັດສິນໃຈ 🧠➡️🚜
ຟາມສ້າງຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ: ການປ່ຽນແປງຂອງດິນ, ຮູບແບບຄວາມກົດດັນຂອງພືດ, ຄວາມກົດດັນຂອງສັດຕູພືດ, ພຶດຕິກຳຂອງສັດ, ປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະອື່ນໆ. AI ຊ່ວຍໃນການສັງເກດຮູບແບບທີ່ມະນຸດພາດ - ໂດຍສະເພາະໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ ແລະ ສັບສົນ - ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນກະຕຸ້ນການຕັດສິນໃຈເຊັ່ນ: ຈະສຳຫຼວດຢູ່ໃສ, ຈະປິ່ນປົວຫຍັງ, ແລະ ຈະບໍ່ສົນໃຈຫຍັງ. [1]
ວິທີຄິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດ: AI ເປັນເຄື່ອງຈັກຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ . ມັນບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກໃຫ້ທ່ານຢ່າງມະຫັດສະຈັນ - ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ເວລາ ແລະ ຄວາມສົນໃຈຂອງທ່ານຢູ່ບ່ອນທີ່ມັນມີຄວາມສຳຄັນແທ້ໆ.
2) ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ລຸ້ນດີສຳລັບກະສິກຳ? ✅🌱
ບໍ່ແມ່ນ “AI ສຳລັບການກະສິກຳ” ທັງໝົດຈະຖືກສ້າງຂຶ້ນມາຄືກັນ. ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງກໍ່ແຂງແກ່ນແທ້ໆ; ບາງອັນກໍ່... ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນກຣາຟທີ່ງົດງາມພ້ອມດ້ວຍໂລໂກ້.
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ມັກຈະມີຄວາມສຳຄັນທີ່ສຸດໃນຊີວິດຈິງ:
-
ໃຊ້ໄດ້ກັບຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງຂອງທ່ານ (ຫ້ອງຂັບລົດໄຖນາ, ຖົງມືທີ່ເປື້ອນ, ເວລາຈຳກັດ)
-
ອະທິບາຍ “ເຫດຜົນ”, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄະແນນເທົ່ານັ້ນ (ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຈະບໍ່ໄວ້ວາງໃຈມັນ)
-
ຈັດການກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຟາມ (ດິນ, ສະພາບອາກາດ, ການປູກພືດປະສົມ, ການໝູນວຽນ - ທຸກຢ່າງປ່ຽນແປງ)
-
ລຶບລ້າງຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ + ສິດອະນຸຍາດ (ໃຜສາມາດເຫັນຫຍັງໄດ້, ແລະ ເພື່ອຈຸດປະສົງຫຍັງ) [5]
-
ໃຊ້ງານໄດ້ດີກັບລະບົບອື່ນໆ (ເພາະວ່າຊິໂລຂໍ້ມູນເປັນບັນຫາທີ່ຕ້ອງແກ້ໄຂຢູ່ສະເໝີ)
-
ຍັງມີປະໂຫຍດກັບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ (ພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນຊົນນະບົດຍັງບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ, ແລະ “ພຽງແຕ່ໃຊ້ຄລາວ” ສາມາດເປັນຕົວທຳລາຍຂໍ້ຕົກລົງ) [2]
ເວົ້າແທ້: ຖ້າຕ້ອງໃຊ້ສາມການເຂົ້າສູ່ລະບົບ ແລະ ການສົ່ງອອກ spreadsheet ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມູນຄ່າ, ມັນບໍ່ແມ່ນ "ການກະສິກຳສະຫຼາດ", ແຕ່ມັນແມ່ນການລົງໂທດ 😬.
3) ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ໝວດໝູ່ເຄື່ອງມື AI ທົ່ວໄປທີ່ຊາວກະສິກອນໃຊ້ຕົວຈິງ 🧾✨
ລາຄາມີການປ່ຽນແປງ ແລະ ການມັດສິນຄ້າກໍ່ແຕກຕ່າງກັນ, ສະນັ້ນ ໃຫ້ຖືວ່າສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເປັນລະດັບ "ລາຄາ" ແທນທີ່ຈະເປັນຂ່າວປະເສີດ.
| ໝວດໝູ່ເຄື່ອງມື | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ) | ບັນຍາກາດລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ (ເປັນພາສາອັງກິດທຳມະດາ) |
|---|---|---|---|
| ແພລດຟອມຂໍ້ມູນພາກສະໜາມ ແລະ ຍານພາຫະນະ | ການຈັດຕັ້ງການປະຕິບັດງານພາກສະໜາມ, ແຜນທີ່, ບັນທຶກເຄື່ອງຈັກ | ແບບສະໝັກໃຊ້ | ພະລັງງານ “ໄຟລ໌ນັ້ນໄປໃສ?” ໜ້ອຍລົງ, ປະຫວັດການນຳໃຊ້ທີ່ນຳໃຊ້ໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ [1] |
| ການສຳຫຼວດໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບ (ດາວທຽມ/ໂດຣນ) | ຊອກຫາຄວາມແຕກຕ່າງ + ຈຸດທີ່ມີບັນຫາໄດ້ໄວ | ຂອບເຂດກວ້າງຂວາງ | ຊີ້ບອກບ່ອນທີ່ຈະຍ່າງກ່ອນ (ຫຼື: ການສູນເສຍໄມລ໌ໜ້ອຍລົງ) [1] |
| ການສີດພົ່ນແບບເປົ້າໝາຍ (ວິໄສທັດດ້ວຍຄອມພິວເຕີ) | ການຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຢາຂ້າຫຍ້າທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ | ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນອີງໃສ່ໃບສະເໜີລາຄາ | ກ້ອງຖ່າຍຮູບ + ML ສາມາດສີດວັດຊະພືດ ແລະ ຂ້າມການປູກພືດທີ່ສະອາດ (ເມື່ອຕັ້ງຄ່າຢ່າງຖືກຕ້ອງ) [3] |
| ໃບສັ່ງຢາອັດຕາທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ | ການຫວ່ານແກ່ນ/ການຈະເລີນພັນຕາມເຂດ + ການຄິດເຖິງ ROI | ແບບສະໝັກໃຊ້ | ປ່ຽນຊັ້ນຂໍ້ມູນໃຫ້ກາຍເປັນແຜນທີ່ທ່ານສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ - ຈາກນັ້ນປຽບທຽບຜົນໄດ້ຮັບໃນພາຍຫຼັງ [1] |
| ການຕິດຕາມກວດກາສັດລ້ຽງ (ເຊັນເຊີ/ກ້ອງຖ່າຍຮູບ) | ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ + ການກວດສອບສະຫວັດດີການ | ລາຄາຂອງຜູ້ຂາຍ | ໝາຍວ່າ “ມີບາງຢ່າງຜິດປົກກະຕິ” ສະນັ້ນທ່ານຈຶ່ງກວດສອບສັດທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ອນ [4] |
ການສາລະພາບກ່ຽວກັບຮູບແບບນ້ອຍໆ: "ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບລາຄາ" ເປັນຄຳສັບທາງເທັກນິກທີ່ຂ້ອຍຫາກໍ່ປະດິດຂຶ້ນມາ... ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ຂ້ອຍໝາຍຄວາມວ່າ 😄.
4) ການສຳຫຼວດພືດຜົນ: AI ພົບບັນຫາໄດ້ໄວກວ່າການຍ່າງແບບສຸ່ມ 🚶♂️🌾
ໜຶ່ງໃນໄຊຊະນະທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນ ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ . ແທນທີ່ຈະສຳຫຼວດຢ່າງເທົ່າທຽມກັນຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, AI ໃຊ້ຮູບພາບ + ປະຫວັດພາກສະໜາມເພື່ອຊີ້ທ່ານໄປຫາຈຸດທີ່ອາດຈະມີບັນຫາ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ປາກົດຢູ່ເລື້ອຍໆໃນເອກະສານຄົ້ນຄວ້າ - ການກວດຫາພະຍາດ, ການກວດຫາວັດຊະພືດ, ການຕິດຕາມກວດກາພືດຜົນ - ເພາະວ່າພວກມັນແມ່ນບັນຫາການຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ ML ເກັ່ງ. [1]
ການປ້ອນຂໍ້ມູນການສຳຫຼວດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທົ່ວໄປ:
-
ຮູບພາບດາວທຽມ ຫຼື ໂດຣນ (ສັນຍານຄວາມແຂງແຮງຂອງພືດຜົນ, ການກວດຈັບການປ່ຽນແປງ) [1]
-
ຮູບພາບໂທລະສັບສະຫຼາດສຳລັບການລະບຸສັດຕູພືດ/ພະຍາດ (ເປັນປະໂຫຍດ, ແຕ່ຍັງຕ້ອງການສະໝອງຂອງມະນຸດຕິດຢູ່) [1]
-
ຜົນຜະລິດໃນອະດີດ + ຊັ້ນດິນ (ສະນັ້ນທ່ານຈຶ່ງບໍ່ສັບສົນ “ຈຸດອ່ອນປົກກະຕິ” ກັບບັນຫາໃໝ່)
ນີ້ແມ່ນບ່ອນໜຶ່ງທີ່ AI ຊ່ວຍກະສິກຳໄດ້ແນວໃດ? ມີຄວາມໝາຍຕາມຕົວອັກສອນຫຼາຍ: ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສັງເກດເຫັນສິ່ງທີ່ທ່ານກຳລັງຈະພາດ 👀. [1]
5) ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ: ການສີດພົ່ນ, ການໃສ່ປຸ໋ຍ, ການຫົດນໍ້າທີ່ສະຫຼາດກວ່າ 💧🌿
ການປ້ອນຂໍ້ມູນມີລາຄາແພງ. ຄວາມຜິດພາດກໍ່ເປັນອັນຕະລາຍ. ສະນັ້ນນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບ ROI ທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ສາມາດວັດແທກໄດ້ - ຖ້າ ຂໍ້ມູນ ແລະ ການຕັ້ງຄ່າຂອງທ່ານແຂງແກ່ນ. [1]
ການສີດພົ່ນທີ່ສະຫຼາດກວ່າ (ລວມທັງການໃຊ້ສະເພາະເປົ້າໝາຍ)
ນີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການ "ສະແດງເງິນໃຫ້ຂ້ອຍເບິ່ງ": ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ + ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດເຮັດໃຫ້ການສີດພົ່ນຢາຂ້າຫຍ້າແນໃສ່ເປົ້າໝາຍ ແທນທີ່ຈະສີດພົ່ນທຸກຢ່າງແບບປົກຄຸມ. [3]
ໝາຍເຫດສຳຄັນກ່ຽວກັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື: ແມ່ນແຕ່ບໍລິສັດທີ່ຂາຍລະບົບເຫຼົ່ານີ້ກໍ່ເວົ້າກົງໄປກົງມາວ່າຜົນໄດ້ຮັບແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຄວາມກົດດັນຂອງວັດຊະພືດ, ປະເພດຂອງພືດ, ການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ເງື່ອນໄຂ - ສະນັ້ນ ໃຫ້ຄິດວ່າມັນເປັນເຄື່ອງມື, ບໍ່ແມ່ນການຮັບປະກັນ. [3]
ການຫວ່ານເມັດພັນໃນອັດຕາທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ ແລະ ການສັ່ງຢາ
ເຄື່ອງມືການສັ່ງຢາສາມາດຊ່ວຍທ່ານກຳນົດເຂດ, ລວມຊັ້ນຕ່າງໆ, ສ້າງສະຄຣິບ, ແລະຈາກນັ້ນປະເມີນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຈິງ. ວົງວຽນ "ປະເມີນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ" ນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນ - ML ໃນ ag ແມ່ນດີທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ລະດູການຕໍ່ລະດູການ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສ້າງແຜນທີ່ທີ່ສວຍງາມພຽງຄັ້ງດຽວ. [1]
ແລະແມ່ນແລ້ວ, ບາງຄັ້ງໄຊຊະນະຄັ້ງທຳອິດກໍ່ງ່າຍໆຄື: “ໃນທີ່ສຸດຂ້ອຍກໍເຫັນໄດ້ວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນໃນຄັ້ງສຸດທ້າຍ.” ບໍ່ໜ້າສົນໃຈເລີຍ. ເປັນຈິງຫຼາຍ.
6) ການຄາດຄະເນສັດຕູພືດ ແລະ ພະຍາດ: ການເຕືອນໄພກ່ອນໄວອັນຄວນ, ຄວາມແປກໃຈໜ້ອຍລົງ 🐛⚠️
ການຄາດຄະເນແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ (ຊີວະວິທະຍາມັກຄວາມວຸ້ນວາຍ), ແຕ່ວິທີການ ML ແມ່ນໄດ້ຮັບການສຶກສາຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການກວດຫາພະຍາດ ແລະ ການຄາດຄະເນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜົນຜະລິດ - ໂດຍມັກຈະໂດຍການລວມສັນຍານສະພາບອາກາດ, ຮູບພາບ, ແລະ ປະຫວັດພາກສະໜາມເຂົ້າກັນ. [1]
ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງ: ການທຳນາຍບໍ່ແມ່ນຄຳທຳນາຍ. ໃຫ້ປະຕິບັດກັບມັນຄືກັບເຄື່ອງກວດຈັບຄວັນໄຟ - ເປັນປະໂຫຍດເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະໜ້າລຳຄານເປັນບາງຄັ້ງຄາວກໍຕາມ 🔔.
7) ການລ້ຽງສັດ: AI ຕິດຕາມກວດກາພຶດຕິກຳ, ສຸຂະພາບ ແລະ ສະຫວັດດີການ 🐄📊
ປັນຍາປະດິດສຳລັບສັດລ້ຽງກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍຂຶ້ນ ເພາະມັນແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມເປັນຈິງທີ່ງ່າຍດາຍຄື: ທ່ານບໍ່ສາມາດເບິ່ງສັດທຸກໂຕໄດ້ຕະຫຼອດເວລາ .
ການລ້ຽງສັດແບບແມ່ນຍຳ (PLF) ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ - ໜ້າທີ່ຂອງລະບົບແມ່ນເພື່ອດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຂອງທ່ານໄປຫາສັດທີ່ຕ້ອງການມັນ ໃນຕອນນີ້ . [4]
ຕົວຢ່າງທີ່ທ່ານຈະເຫັນໃນທຳມະຊາດ:
-
ອຸປະກອນສວມໃສ່ໄດ້ (ປອກຄໍ, ປ້າຍຫູ, ເຊັນເຊີຂາ)
-
ເຊັນເຊີປະເພດ Bolus
-
ການຕິດຕາມກວດກາຜ່ານກ້ອງຖ່າຍຮູບ (ຮູບແບບການເຄື່ອນໄຫວ/ພຶດຕິກຳ)
ສະນັ້ນ, ຖ້າທ່ານຖາມວ່າ, AI ຊ່ວຍກະສິກຳແນວໃດ? - ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ງ່າຍດາຍຄື: ມັນບອກທ່ານວ່າສັດຊະນິດໃດຄວນກວດສອບກ່ອນ, ກ່ອນທີ່ສະຖານະການຈະຮຸນແຮງຂຶ້ນ. [4]
8) ລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຫຸ່ນຍົນ: ການເຮັດວຽກທີ່ຊ້ຳໆ (ແລະ ເຮັດມັນຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີ) 🤖🔁
ລະບົບອັດຕະໂນມັດມີຕັ້ງແຕ່ “ການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ເປັນປະໂຫຍດ” ຈົນເຖິງ “ຄວາມເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່”, ແລະ ຟາມສ່ວນໃຫຍ່ຕັ້ງຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງຢູ່ກາງ. ໃນດ້ານພາບລວມ, FAO ວາງຂອບເຂດທັງໝົດນີ້ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄື້ນອັດຕະໂນມັດທີ່ກວ້າງຂວາງ ເຊິ່ງລວມມີທຸກຢ່າງຕັ້ງແຕ່ເຄື່ອງຈັກຈົນເຖິງ AI, ໂດຍມີທັງຜົນປະໂຫຍດທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ ແລະ ຄວາມສ່ຽງໃນການຮັບຮອງເອົາທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ. [2]
ຫຸ່ນຍົນບໍ່ແມ່ນເວດມົນ, ແຕ່ພວກມັນສາມາດເປັນຄືກັບມືຄູ່ທີສອງທີ່ບໍ່ເມື່ອຍ... ຫຼື ຈົ່ມ... ຫຼື ຕ້ອງການພັກດື່ມຊາ (ໂອເຄ, ເວົ້າເກີນຈິງເລັກນ້ອຍ) ☕.
9) ການຄຸ້ມຄອງກະສິກຳ + ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ: ມະຫາອຳນາດ “ງຽບໆ” 📚🧩
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ມັກຈະເຮັດໃຫ້ມີມູນຄ່າໄລຍະຍາວທີ່ສຸດຄື: ບັນທຶກທີ່ດີກວ່າ, ການປຽບທຽບທີ່ດີກວ່າ, ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ .
ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ ML ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບພືດຜົນ, ສັດລ້ຽງ, ດິນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງນ້ຳ ເພາະວ່າການຕັດສິນໃຈຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບກະສິກຳແມ່ນມາຈາກ: ເຈົ້າສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຈຸດຕ່າງໆຜ່ານເວລາ, ທົ່ງນາ ແລະ ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆໄດ້ບໍ? [1]
ຖ້າທ່ານເຄີຍລອງປຽບທຽບສອງລະດູການແລະຄິດວ່າ, "ເປັນຫຍັງບໍ່ມີຫຍັງສອດຄ່ອງກັນ??" - ແມ່ນແລ້ວ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ແນ່ນອນ.
10) ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ການປະກັນໄພ, ແລະ ຄວາມຍືນຍົງ: ເບື້ອງຫຼັງ AI 📦🌍
AI ໃນກະສິກຳບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ໃນຟາມເທົ່ານັ້ນ. ທັດສະນະຂອງ FAO ກ່ຽວກັບ “ລະບົບອາຫານກະສິກຳ” ແມ່ນໃຫຍ່ກວ່າຂະແໜງການຢ່າງຈະແຈ້ງ - ມັນປະກອບມີລະບົບຕ່ອງໂສ້ມູນຄ່າ ແລະ ລະບົບທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບການຜະລິດ, ເຊິ່ງເປັນບ່ອນທີ່ເຄື່ອງມືການຄາດຄະເນ ແລະ ການຢັ້ງຢືນມັກຈະປາກົດຂຶ້ນ. [2]
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ສິ່ງຕ່າງໆກາຍເປັນເລື່ອງທາງດ້ານການເມືອງ ແລະ ເຕັກນິກທີ່ແປກປະຫຼາດໃນເວລາດຽວກັນ - ບໍ່ມ່ວນສະເໝີໄປ, ແຕ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.
11) ຂໍ້ຜິດພາດ: ສິດທິຂໍ້ມູນ, ອະຄະຕິ, ການເຊື່ອມຕໍ່, ແລະ “ເທັກໂນໂລຢີເຢັນໆທີ່ບໍ່ມີໃຜໃຊ້” 🧯😬
AI ສາມາດສົ່ງຜົນເສຍຕໍ່ໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ ຖ້າທ່ານບໍ່ສົນໃຈສິ່ງທີ່ໜ້າເບື່ອ:
-
ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ : ການເປັນເຈົ້າຂອງ, ການຄວບຄຸມ, ການຍິນຍອມ, ການໂອນຍ້າຍ ແລະ ການລຶບຂໍ້ມູນຕ້ອງມີຄວາມຊັດເຈນໃນພາສາສັນຍາ (ບໍ່ຖືກຝັງໄວ້ໃນໝອກທາງກົດໝາຍ) [5]
-
ການເຊື່ອມຕໍ່ + ການສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ເອື້ອອຳນວຍ : ການຮັບຮອງເອົາແມ່ນບໍ່ສະເໝີພາບ, ແລະ ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນຊົນນະບົດກໍ່ເປັນຈິງ [2]
-
ອະຄະຕິ ແລະ ຜົນປະໂຫຍດທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ : ເຄື່ອງມືສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າສຳລັບບາງປະເພດ/ພາກພື້ນກະສິກຳຫຼາຍກວ່າພາກພື້ນອື່ນໆ, ໂດຍສະເພາະຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ກົງກັບຄວາມເປັນຈິງຂອງທ່ານ [1]
-
“ເບິ່ງຄືວ່າສະຫຼາດ, ແຕ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ” : ຖ້າມັນບໍ່ເໝາະສົມກັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ມັນຈະບໍ່ຖືກນຳໃຊ້ (ບໍ່ວ່າຕົວຢ່າງຈະເຢັນປານໃດ)
ຖ້າ AI ເປັນລົດໄຖນາ, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນກໍ່ຄືນໍ້າມັນກາຊວນ. ນໍ້າມັນບໍ່ດີ, ມື້ທີ່ບໍ່ດີ.
12) ການເລີ່ມຕົ້ນ: ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງທີ່ບໍ່ມີຄວາມຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍ 🗺️✅
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການລອງໃຊ້ AI ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈູດເງິນ:
-
ເລືອກຈຸດເຈັບປວດໜຶ່ງຈຸດ (ວັດຊະພືດ, ໄລຍະເວລາຫົດນ້ຳ, ເວລາສຳຫຼວດ, ການແຈ້ງເຕືອນສຸຂະພາບຝູງສັດ)
-
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການເບິ່ງເຫັນ (ການສ້າງແຜນທີ່ + ການຕິດຕາມກວດກາ) ກ່ອນການອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບ [1]
-
ດໍາເນີນການທົດລອງງ່າຍໆ : ຫນຶ່ງພາກສະໜາມ, ຫນຶ່ງກຸ່ມຝູງສັດ, ຫນຶ່ງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
-
ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດໜຶ່ງ ທີ່ທ່ານສົນໃຈແທ້ໆ (ປະລິມານການສີດ, ເວລາທີ່ປະຢັດ, ການປະຕິບັດຊ້ຳ, ຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງຜົນຜະລິດ)
-
ກວດສອບສິດຂໍ້ມູນ + ຕົວເລືອກການສົ່ງອອກ ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະສົ່ງຄືນ [5]
-
ວາງແຜນການຝຶກອົບຮົມ - ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງມື "ງ່າຍ" ກໍຕ້ອງການນິໄສທີ່ຈະຕິດຢູ່ [2]
13) ຄຳສັງເກດສຸດທ້າຍ: AI ຊ່ວຍກະສິກຳແນວໃດ? 🌾✨
AI ຊ່ວຍກະສິກຳແນວໃດ? ມັນຊ່ວຍໃຫ້ກະສິກຳສາມາດໂທອອກໄດ້ດີຂຶ້ນດ້ວຍການຄາດເດົາໜ້ອຍລົງ - ໂດຍການປ່ຽນຮູບພາບ, ການອ່ານເຊັນເຊີ ແລະ ບັນທຶກຂອງເຄື່ອງຈັກໃຫ້ກາຍເປັນການກະທຳທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ແທ້ໆ. [1]
TL;DR
-
AI ປັບປຸງ ການສຳຫຼວດ (ຊອກຫາບັນຫາກ່ອນ) [1]
-
ມັນຊ່ວຍໃຫ້ ການປ້ອນຂໍ້ມູນແມ່ນຍຳ (ໂດຍສະເພາະການສີດພົ່ນແບບເປົ້າໝາຍ) [3]
-
ມັນຊ່ວຍເພີ່ມ ການຕິດຕາມກວດກາສັດລ້ຽງ (ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ, ການຕິດຕາມສະຫວັດດີການ) [4]
-
ມັນຮອງຮັບ ລະບົບອັດຕະໂນມັດ (ມີຜົນປະໂຫຍດ - ແລະຊ່ອງຫວ່າງການຮັບຮອງເອົາຕົວຈິງ) [2]
-
ປັດໄຈທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ ຫຼື ລົ້ມເຫຼວຄື ສິດທິຂໍ້ມູນ, ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ການໃຊ້ງານໄດ້ [5]
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈດ້ານກະສິກຳໃນຟາມ
ປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນກະສິກຳສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການປ່ຽນການສັງເກດການໃຫ້ກາຍເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ທ່ານສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ຟາມສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ມີສຽງລົບກວນເຊັ່ນ: ຮູບພາບ, ການອ່ານເຊັນເຊີ, ແຜນທີ່ຜົນຜະລິດ, ບັນທຶກເຄື່ອງຈັກ, ແລະສັນຍານສະພາບອາກາດ, ແລະ ML ຊ່ວຍໃຫ້ສະແດງຮູບແບບຕ່າງໆໃນທົ່ວພວກມັນ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັນເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບເຄື່ອງຈັກຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ: ບ່ອນທີ່ຈະສຳຫຼວດກ່ອນ, ສິ່ງທີ່ຄວນປະຕິບັດ, ແລະສິ່ງທີ່ຄວນວາງໄວ້. ມັນຈະບໍ່ "ເຮັດກະສິກຳໃຫ້ທ່ານ," ແຕ່ມັນສາມາດຫຼຸດພື້ນທີ່ບ່ອນທີ່ການຄາດເດົາອາໄສຢູ່.
ປະເພດຂອງເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂໍ້ມູນກະສິກຳທີ່ໃຊ້
ເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈດ້ານກະສິກຳສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອີງໃສ່ຮູບພາບ (ດາວທຽມ, ໂດຣນ, ຫຼື ຮູບຖ່າຍຈາກໂທລະສັບ), ບັນທຶກການດຳເນີນງານຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ພາກສະໜາມ, ແຜນທີ່ຜົນຜະລິດ, ຊັ້ນດິນ, ແລະ ສັນຍານສະພາບອາກາດ. ມູນຄ່າແມ່ນມາຈາກການລວມຊັ້ນເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າກັນແທນທີ່ຈະເບິ່ງແຕ່ລະຊັ້ນແຍກຕ່າງຫາກ. ຜົນຜະລິດມັກຈະເປັນຊຸດ "ຈຸດສົນໃຈ", ແຜນທີ່ໃບສັ່ງຢາ, ຫຼື ການແຈ້ງເຕືອນວ່າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງໄດ້ປ່ຽນແປງພຽງພໍທີ່ຈະໃຫ້ເຫດຜົນໃນການກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງ.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງມື AI ສຳລັບກະສິກຳມີປະໂຫຍດໃນການນຳໃຊ້ປະຈຳວັນ
ເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດສອດຄ່ອງກັບວິທີການເຮັດວຽກ: ໃນຫ້ອງໂດຍສານລົດໄຖນາ, ມີເວລາຈຳກັດ, ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ມີຖົງມືເປື້ອນ ແລະ ສັນຍານທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບ. ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງອະທິບາຍເຖິງ "ເຫດຜົນ," ບໍ່ພຽງແຕ່ຄະແນນເທົ່ານັ້ນ, ແລະພວກມັນຮັບມືກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຟາມໃນທົ່ວດິນ, ສະພາບອາກາດ, ການປູກພືດປະສົມ, ແລະ ການໝູນວຽນ. ພວກມັນຍັງຕ້ອງການຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການອະນຸຍາດທີ່ຊັດເຈນ, ແລະພວກມັນຄວນປະສົມປະສານກັບລະບົບອື່ນໆ ເພື່ອວ່າທ່ານຈະບໍ່ຕົກຢູ່ໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ.
ຄວາມຕ້ອງການການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດສຳລັບການໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ໃນຟາມ
ບໍ່ຈຳເປັນ. ຟາມຫຼາຍແຫ່ງປະເຊີນກັບການເຊື່ອມຕໍ່ໃນຊົນນະບົດທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ, ແລະການອອກແບບແບບຄລາວເທົ່ານັ້ນສາມາດເປັນຕົວທຳລາຍບັນຫາເມື່ອສັນຍານຫຼຸດລົງໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ຍັງໃຫ້ຄຸນຄ່າກັບການເຂົ້າເຖິງແບບບໍ່ຕໍ່ເນື່ອງ, ຈາກນັ້ນຊິ້ງຄ໌ເມື່ອທ່ານກັບຄືນສູ່ການຄຸ້ມຄອງ. ໃນຫຼາຍໆຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນສິ່ງສຳຄັນອັນດັບໜຶ່ງ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນອັນດັບສອງ, ໂດຍສະເພາະໃນລະຫວ່າງການດຳເນີນງານທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ເວລາ.
ວິທີທີ່ AI ປັບປຸງການສຳຫຼວດພືດຜົນດ້ວຍດາວທຽມ, ໂດຣນ ຫຼື ຮູບພາບຈາກໂທລະສັບ
ການສຳຫຼວດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການຊອກຫາຈຸດທີ່ມີບັນຫາໄວກວ່າການຍ່າງແບບສຸ່ມ. ຮູບພາບສາມາດເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງ ແລະ ການປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາ, ໃນຂະນະທີ່ປະຫວັດພາກສະໜາມຊ່ວຍແຍກ "ພື້ນທີ່ອ່ອນແອປົກກະຕິ" ອອກຈາກບັນຫາໃໝ່. ຮູບພາບໂທລະສັບສາມາດຊ່ວຍໃນການລະບຸສັດຕູພືດ ຫຼື ພະຍາດ, ແຕ່ພວກມັນຍັງເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອມະນຸດກວດສອບຜົນຜະລິດ. ຜົນປະໂຫຍດແມ່ນການສູນເສຍໄລຍະທາງໜ້ອຍລົງ ແລະ ການກວດພົບໄວກວ່າ.
ການສີດພົ່ນຢາຂ້າຫຍ້າ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນຢາຂ້າຫຍ້າດ້ວຍວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ
ການສີດພົ່ນແບບເປົ້າໝາຍສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ທີ່ບໍ່ຈຳເປັນໄດ້ໂດຍການໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ML ເພື່ອລະບຸວັດຊະພືດ ແລະ ສີດພົ່ນສະເພາະບ່ອນທີ່ຈຳເປັນເທົ່ານັ້ນ, ແທນທີ່ຈະສີດພົ່ນທົ່ວທຸກຢ່າງ. ລະບົບຕ່າງໆເຊັ່ນ See & Spray ຂອງ John Deere ມັກຈະຖືກກຳນົດເປັນກໍລະນີ ROI ທີ່ເຂັ້ມແຂງເມື່ອການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ເງື່ອນໄຂເໝາະສົມ. ຜົນໄດ້ຮັບສາມາດແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຄວາມກົດດັນຂອງວັດຊະພືດ, ປະເພດຂອງພືດ, ການຕັ້ງຄ່າ, ແລະ ສະພາບຂອງສະໜາມ, ສະນັ້ນມັນດີທີ່ສຸດທີ່ຈະຖືວ່າເປັນເຄື່ອງມື - ບໍ່ແມ່ນການຮັບປະກັນ.
ໃບສັ່ງຢາອັດຕາການປ່ຽນແປງ ແລະ ວິທີການທີ່ ML ປັບປຸງພວກມັນໃນໄລຍະເວລາ
ການສັ່ງຢາອັດຕາການປ່ຽນແປງໃຊ້ເຂດ ແລະ ຊັ້ນຂໍ້ມູນເພື່ອນຳພາການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການຫວ່ານແກ່ນ ຫຼື ການຈະເລີນພັນຕາມພື້ນທີ່, ຈາກນັ້ນປຽບທຽບຜົນໄດ້ຮັບໃນພາຍຫຼັງ. ML ມັກຈະໂດດເດັ່ນເມື່ອທ່ານສາມາດປິດວົງຈອນລະດູການຜ່ານລະດູການ: ສ້າງແຜນການ, ດຳເນີນການມັນ, ແລະ ປະເມີນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ. ເຖິງແມ່ນວ່າໄຊຊະນະໃນຕອນຕົ້ນທີ່ບໍ່ໜ້າປະທັບໃຈ - ໃນທີ່ສຸດກໍ່ເຫັນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນຮອບສຸດທ້າຍ - ສາມາດວາງພື້ນຖານສຳລັບຢາທີ່ສະຫຼາດກວ່າໃນພາຍຫຼັງ.
ການລ້ຽງສັດແບບແມ່ນຍຳ ແລະ ສິ່ງທີ່ AI ຕິດຕາມກວດກາ
ການລ້ຽງສັດແບບແມ່ນຍຳແມ່ນສຸມໃສ່ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ, ເພາະວ່າທ່ານບໍ່ສາມາດເຝົ້າລະວັງສັດທຸກໂຕໄດ້ຕະຫຼອດເວລາ. ລະບົບທີ່ຮອງຮັບ AI ອາດຈະໃຊ້ອຸປະກອນສວມໃສ່ໄດ້ (ປອກຄໍ, ປ້າຍຫູ, ເຊັນເຊີຂາ), ເຊັນເຊີແບບກະບອກ, ຫຼື ກ້ອງຖ່າຍຮູບເພື່ອຕິດຕາມພຶດຕິກຳ ແລະ ຊີ້ບອກວ່າ "ມີບາງຢ່າງຜິດປົກກະຕິ". ເປົ້າໝາຍທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນງ່າຍດາຍ: ເນັ້ນຄວາມສົນໃຈຂອງທ່ານໄປທີ່ສັດທີ່ອາດຈະຕ້ອງການກວດສອບດຽວນີ້, ກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະເກີດຂຶ້ນ.
ຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ AI ໃນກະສິກຳ
ຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດມັກຈະເປັນຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈ: ສິດ ແລະ ການອະນຸຍາດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ຂໍ້ຈຳກັດການເຊື່ອມຕໍ່, ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ເໝາະສົມກັບຂະບວນການເຮັດວຽກປະຈຳວັນ. ອະຄະຕິສາມາດປາກົດຂຶ້ນເມື່ອຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ກົງກັບພາກພື້ນ, ການປະຕິບັດ, ຫຼື ເງື່ອນໄຂຂອງຟາມຂອງທ່ານ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບບໍ່ສະເໝີພາບ. ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທົ່ວໄປອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນ "ເບິ່ງຄືວ່າສະຫຼາດ, ບໍ່ໄດ້ຜົນ" - ຖ້າມັນຕ້ອງການການເຂົ້າສູ່ລະບົບ, ການສົ່ງອອກ, ຫຼື ວິທີແກ້ໄຂຫຼາຍເກີນໄປ, ມັນຈະບໍ່ຖືກນຳໃຊ້.
ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ AI ໃນກະສິກຳໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍເງິນ
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຈຸດເຈັບປວດອັນດຽວ - ເຊັ່ນ: ເວລາສຳຫຼວດ, ຫຍ້າ, ເວລາຊົນລະປະທານ, ຫຼື ການແຈ້ງເຕືອນສຸຂະພາບຝູງສັດ - ແທນທີ່ຈະຊື້ຊຸດ "ຟາມສະຫຼາດ" ທັງໝົດ. ເສັ້ນທາງທົ່ວໄປແມ່ນການເບິ່ງເຫັນກ່ອນ (ການສ້າງແຜນທີ່ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ) ກ່ອນທີ່ຈະໄລ່ຕາມການອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບ. ດຳເນີນການທົດລອງຂະໜາດນ້ອຍ (ໜຶ່ງພາກສະໜາມ ຫຼື ໜຶ່ງກຸ່ມຝູງສັດ), ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດໜຶ່ງທີ່ທ່ານສົນໃຈ, ແລະ ທົບທວນສິດຂໍ້ມູນ ແລະ ຕົວເລືອກການສົ່ງອອກແຕ່ຫົວທີ ເພື່ອວ່າທ່ານຈະບໍ່ຖືກກັກຂັງ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] Liakos ແລະ ຄະນະ (2018) “ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການກະສິກຳ: ການທົບທວນຄືນ” (ເຊັນເຊີ)
[2] FAO (2022) “ສະພາບຂອງອາຫານ ແລະ ກະສິກຳ 2022: ການນຳໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດເພື່ອຫັນປ່ຽນລະບົບອາຫານກະສິກຳ” (ບົດຄວາມໃນຫ້ອງຂ່າວ)
[3] John Deere “ເທັກໂນໂລຢີ See & Spray™” (ໜ້າຜະລິດຕະພັນທາງການ)
[4] Berckmans (2017) “ການແນະນຳທົ່ວໄປກ່ຽວກັບການລ້ຽງສັດແບບແມ່ນຍຳ” (Animal Frontiers, Oxford Academic)
[5] Ag Data Transparent “ຫຼັກການຫຼັກ” (ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການເປັນເຈົ້າຂອງ/ການຄວບຄຸມ, ຄວາມສາມາດໃນການເຄື່ອນຍ້າຍ, ຄວາມປອດໄພ)