ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് കാർഷിക വികസനത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു?

കൃഷിയാണ് ദേശീയ സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥയുടെ അടിത്തറയും സാമ്പത്തികവും സാമൂഹികവുമായ വികസനത്തിൽ മുൻഗണന.പരിഷ്കരണത്തിനും തുറന്നതിനും ശേഷം, ചൈനയുടെ കാർഷിക വികസന നിലവാരം വളരെയധികം മെച്ചപ്പെട്ടു, എന്നാൽ അതേ സമയം, ഭൂവിഭവങ്ങളുടെ ദൗർലഭ്യം, കാർഷിക വ്യാവസായികവൽക്കരണത്തിൻ്റെ താഴ്ന്ന നിലവാരം, കാർഷിക ഉൽപന്നങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരത്തിൻ്റെ ഗുരുതരമായ സാഹചര്യം തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങളും ചൈന അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു. സുരക്ഷ, കാർഷിക പാരിസ്ഥിതിക പരിസ്ഥിതിയുടെ നാശം.കാർഷിക വികസനത്തിൻ്റെ നിലവാരം എങ്ങനെ ക്രമാനുഗതമായി മെച്ചപ്പെടുത്താം, കൃഷിയുടെ സുസ്ഥിര വികസനം സാക്ഷാത്കരിക്കുക എന്നത് ചൈനയുടെ സാമ്പത്തിക സാമൂഹിക വികസനത്തിൽ ഒരു പ്രധാന നിർദ്ദേശമായി മാറിയിരിക്കുന്നു.

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, കാർഷിക പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും കാർഷിക ആധുനികവൽക്കരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും വലിയ തോതിലുള്ള നവീകരണവും സാങ്കേതിക മാറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർഗമായിരിക്കും.നിലവിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാങ്കേതിക വിദ്യയിലൂടെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം എന്നത് കാർഷിക മേഖലയിലെ ഒരു ഗവേഷണ-ആപ്ലിക്കേഷൻ ഹോട്ട്‌സ്‌പോട്ടായി മാറിയിരിക്കുന്നു.

പരമ്പരാഗത കാർഷിക സാങ്കേതികവിദ്യ ജലസ്രോതസ്സുകൾ പാഴാക്കാനും കീടനാശിനികളുടെ അമിതോപയോഗത്തിനും മറ്റ് പ്രശ്നങ്ങൾക്കും കാരണമാകും, ഉയർന്ന വില, കുറഞ്ഞ കാര്യക്ഷമത, ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരം എന്നിവ മാത്രമല്ല, മണ്ണും പരിസ്ഥിതി മലിനീകരണവും ഉണ്ടാക്കും.ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പിന്തുണയോടെ, കർഷകർക്ക് കൃത്യമായ വിതയ്ക്കൽ, ന്യായമായ വെള്ളം, വളം ജലസേചനം എന്നിവ നേടാനാകും, തുടർന്ന് കുറഞ്ഞ ഉപഭോഗവും കാർഷിക ഉൽപാദനത്തിൻ്റെ ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയും, ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയുള്ള കാർഷിക ഉൽപന്നങ്ങളുടെ ഉയർന്ന വിളവ് കൈവരിക്കാൻ കഴിയും.

ശാസ്ത്രീയ മാർഗനിർദേശം നൽകുക.ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് വിശകലനത്തിനും വിലയിരുത്തലിനും കർഷകർക്ക് പ്രീ-പ്രൊഡക്ഷൻ തയ്യാറെടുപ്പ് ജോലികൾ നടത്തുന്നതിനും മണ്ണിൻ്റെ ഘടനയുടെയും ഫലഭൂയിഷ്ഠതയുടെയും പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ജലസേചന ജലവിതരണത്തിൻ്റെയും ആവശ്യകതയുടെയും വിശകലനം, വിത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം തിരിച്ചറിയൽ മുതലായവ ശാസ്ത്രീയവും ന്യായയുക്തവുമാക്കാൻ ശാസ്ത്രീയ മാർഗനിർദേശം നൽകും. മണ്ണ്, ജലസ്രോതസ്സ്, വിത്ത്, മറ്റ് ഉൽപ്പാദന ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുടെ വിഹിതം, തുടർന്നുള്ള കാർഷിക ഉൽപാദനത്തിൻ്റെ സുഗമമായ വികസനം ഫലപ്രദമായി ഉറപ്പുനൽകുന്നു.

ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക.കാർഷിക ഉൽപ്പാദന ഘട്ടത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കർഷകരെ കൂടുതൽ ശാസ്ത്രീയമായി വിളകൾ നട്ടുപിടിപ്പിക്കാനും കൂടുതൽ ന്യായമായ രീതിയിൽ കൃഷിയിടങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും വിള വിളവും കാർഷിക ഉൽപാദനക്ഷമതയും കാര്യക്ഷമമായി മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കും.കാർഷിക ഉൽപ്പാദനത്തെ യന്ത്രവൽക്കരണം, ഓട്ടോമേഷൻ, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ എന്നിവയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക, കാർഷിക നവീകരണ പ്രക്രിയ ത്വരിതപ്പെടുത്തുക.

കാർഷിക ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ബുദ്ധിപരമായ തരംതിരിവ് തിരിച്ചറിയുക.കാർഷിക ഉൽപന്നങ്ങളുടെ തരംതിരിക്കൽ യന്ത്രത്തിൽ മെഷീൻ വിഷൻ റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രയോഗത്തിന് കാർഷിക ഉൽപന്നങ്ങളുടെ രൂപ നിലവാരം സ്വയമേവ തിരിച്ചറിയാനും പരിശോധിക്കാനും ഗ്രേഡ് ചെയ്യാനും കഴിയും.പരിശോധനയുടെ തിരിച്ചറിയൽ നിരക്ക് മനുഷ്യൻ്റെ കാഴ്ചയേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്.ഇതിന് ഉയർന്ന വേഗത, വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ, ഒന്നിലധികം ഫംഗ്‌ഷനുകൾ എന്നിവയുടെ സവിശേഷതകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഒരു സമയം ഒന്നിലധികം സൂചിക കണ്ടെത്തൽ പൂർത്തിയാക്കാനും കഴിയും.

നിലവിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ കാർഷിക ഉൽപാദന രീതി മാറ്റുന്നതിനും കാർഷിക വിതരണ രംഗത്തെ പരിഷ്കരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ ചാലകശക്തിയായി മാറുകയാണ്, ഇത് വിവിധ കാർഷിക സാഹചര്യങ്ങളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.ഉദാഹരണത്തിന്, കൃഷി ചെയ്യുന്നതിനും വിതയ്ക്കുന്നതിനും പറിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഇൻ്റലിജൻ്റ് റോബോട്ടുകൾ, മണ്ണ് വിശകലനം, വിത്ത് വിശകലനം, PEST വിശകലനം, കന്നുകാലികൾക്കുള്ള ബുദ്ധിപരമായ ധരിക്കാവുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഇൻ്റലിജൻ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ സംവിധാനങ്ങൾ.കീടനാശിനികളുടെയും രാസവളങ്ങളുടെയും ഉപയോഗം കുറയ്ക്കുന്നതിനൊപ്പം ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിപുലമായ ഉപയോഗം കാർഷിക ഉൽപാദനവും കാര്യക്ഷമതയും ഫലപ്രദമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും.

മണ്ണിൻ്റെ ഘടനയും ഫലഭൂയിഷ്ഠത വിശകലനവും.മണ്ണിൻ്റെ ഘടനയും ഫലഭൂയിഷ്ഠതയും വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് കൃഷിയുടെ പ്രീ-പ്രൊഡക്ഷൻ ഘട്ടത്തിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ജോലിയാണ്.അളവ് വളപ്രയോഗം, അനുയോജ്യമായ വിള തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, സാമ്പത്തിക നേട്ട വിശകലനം എന്നിവയ്‌ക്ക് ഇത് ഒരു പ്രധാന മുൻവ്യവസ്ഥയാണ്.മണ്ണ് കണ്ടെത്താനുള്ള നോൺ-ഇൻവേസിവ് ജിപിആർ ഇമേജിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സഹായത്തോടെ, മണ്ണിൻ്റെ അവസ്ഥ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച്, മണ്ണിൻ്റെ സ്വഭാവവും അനുയോജ്യമായ വിള ഇനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധ മാതൃക സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.