Světy vysokofrekvenčního obchodování a zemědělství fungují na velmi odlišných hodinách – jeden v nanosekundách, druhý v sezónách.Nicméně, vzniká nový přístup, který uplatňuje rychlou, datovou logiku financí a elektronického obchodu k řešení nejtrvalejších výzev zemědělského sektoru.Tento posun zahrnuje přepracování sofistikovaných algoritmů k řešení systémových neefektivností v globálním potravinovém dodavatelském řetězci, od plýtvání zdroji po informační sily. V popředí této konvergence je Kranthi Kumar Gajji, Sr. AI Full Stack Cloud Engineer na Amazonu se zázemím, které spojuje Bio-Resource Engineering a Master of Business Analytics. Jeho odbornost spočívá v budování inteligentních, cloudových systémů, které překládají principy okamžité zpětné vazby a optimalizace do hmatatelných přínosů pro zemědělství. Řešení systémových neúčinností V zemědělském dodavatelském řetězci se ekvivalentní příležitosti neměřují v milisekundách, ale v systémových slepých místech, kde se nachází nerealizovaná hodnota.Tyto neefektivity – od prázdných dat na senzorech půdní vlhkosti až po zpoždění v logistice – představují jiný druh spreadu, který je třeba zachytit. Gajji přepisuje tento koncept pro zemědělství. „Když přemýšlím o arbitráži v dodavatelských řetězcích, není to o milisekundách – je to o slepých místech. pokaždé, když data sedí prázdná – na senzorech vlhkosti půdy, v logistických systémech nebo ve skladu ERP – to je nerealizovaná hodnota,“ vysvětluje. Tato perspektiva posouvá zaměření od rychlosti k nahlédnutí, využívání AI a cloudové analytiky v reálném čase k uzavření mezer ve znalostech. již zvyšuje transparentnost ověřováním využívání půdy a výnosů plodin. IoT a AI v udržitelném zemědělství Cílem je přeměnit tyto okamžiky latence na hmatatelné zisky, proces posílený vzestupem Jak Gajji poznamenává, „rozptyl“, který zachycujeme, není peněžní; je to čas, přesnost a udržitelnost. Edge AI v zemědělské IoT Srovnání různých časových úseků Základní výzvou při uplatňování finančních modelů na zemědělství je sladit tempo obchodování v nanosekundách se sezónními časy přírody. Algoritmus navržený pro okamžité akce se musí přizpůsobit světu pěstování pacientů. „Rychlost a trpělivost nejsou protiklady; jsou to vrstvy téhož systému.V financích reaguje algoritmus; v zemědělství se učí přes sezóny,“ říká Gajji. Tento duální přístup zahrnuje budování modelů pro rychlá mikro-rozhodnutí, zatímco je nepřetržitě přetváří na vzory dlouhého cyklu. Využijte aktuální data k okamžitým úpravám v rámci prediktivního rámce. Model Predictive Control (MPC) pro zavlažování v reálném čase Moderní cloudová architektura je pro tuto syntézu klíčová, zpracovává data v reálném čase, aby informovala dlouhodobé strategické modely. „Infrastruktura cloudu umožňuje soužití obou tempů: reakce v reálném čase podporují dlouhodobou inteligenci,“ dodává Gajji. „Je to konverzace mezi sekundami a sezónami.“ Multi-agentový MPC plánovač Architektura pro nejistotu Finanční systémy jsou konstruovány tak, aby zmírňovaly kvantifikovatelné riziko, ale zemědělství působí v oblasti hluboké nejistoty poháněné nepředvídatelnými faktory, jako jsou počasí a škůdci.Toto rozlišení vyžaduje zásadní změnu v architektonickém designu, odklon od deterministické předpovědi směrem k adaptivní odolnosti. „Trhy se zabývají rizikem; příroda se zabývá nejednoznačností. Můžete riziko zajišťovat, ale můžete se jen připravit na nejistotu,“ vysvětluje Gajji. ukazují, jak mohou modely vyvážit konkurenční cíle, zatímco jiné modely mají za cíl . Optimalizace udržitelné zemědělské struktury minimalizovat náklady a emise pod omezením rizika „To je důvod, proč se naše systémy AI spoléhají méně na deterministické předpovědi a více na adaptivní odolnost – soubory, simulace a pravděpodobnostní uvažování,“ vysvětluje Gajji. „Jinými slovy, navrhujeme pro pokoru: systémy, které vědí, kdy neví a stále dělají bezpečné, užitečné volby.“ Vytváření decentralizované hodnoty Logika tradičního elektronického obchodu a obchodu často centralizuje data a kontrolu, optimalizuje pro výhodu jedné platformy.V zemědělství musí udržitelný model posílit výrobce a distribuovat hodnotu po celém ekosystému. Gajji podporuje tento decentralizovaný přístup. „Budoucnost inteligentních systémů není centrálním řízením – je to distribuovaná inteligence. Budujeme architektury, kde zemědělci, logističtí partneři a maloobchodníci kontrolují svůj datový uzel, ale přispívají ke sdílenému ekosystému poznatků.“ umožnit to tím, že umožní modelům, aby byli vyškoleni na decentralizovaných datech, aniž by odhalili surové informace. Cross-silo federované učení Tato metoda posiluje svrchovanost údajů pro zemědělce, což je koncept vyvinutý iniciativami, jako jsou: „Použitím zabezpečených rozhraní API a federovaných modelů posouváme analytiku na okraj, takže tvorba hodnoty začíná tam, kde data pocházejí – na farmě, v továrně, na poli,“ uzavírá Gajji. „Agricultural Data Commons“ Optimalizace pro dlouhodobou rovnováhu V obchodě a elektronickém obchodu jsou cílové funkce jasné: maximalizovat zisk nebo optimalizovat konverze. Pro komplexní ekosystém potravinového řetězce je konečnou měřítkem úspěchu vyvážená směs produktivity, udržitelnosti a lidského blahobytu. „Pro mě správná metrika není jediné číslo. Je to vyvážený vektor: produktivita, ziskovost, udržitelnost a lidské blaho,“ říká Gajji. Opravdová optimalizace usiluje o stav rovnováhy, ve kterém může systém dnes fungovat dobře a zároveň si zachovat kapacitu pro zítřek. Multi-objektivní evoluční algoritmy Tato situace ovlivňuje zemědělské hospodářství, s příchodem Jak Gajji vysvětluje, „pokud naše algoritmy zvyšují výnosy, ale vyčerpávají půdu, optimalizovali jsme nesprávnou funkci. Finanční modely založené na výkonnosti Zajištění informační likvidity Efektivní trhy prosperují na informační likviditě, kde jsou klíčová data přístupná a volně proudí.V zemědělství jsou tato data často silonizována, což brání zúčastněným stranám jednat na základě jednotného zdroje pravdy. „Informační likvidita znamená, že každá zúčastněná strana může jednat na základě pravdy v reálném čase,“ říká Gajji. „Používáme cloudové toky událostí a rozhraní AI k propojení mikroúdajů – od dronů, senzorů, faktur – k makro rozhodnutím v oblasti obchodu a politiky.“ Tato vize je podpořena koncepcemi, jako je např. , který používá blockchain k vytvoření transparentního záznamu o výkonnosti zemědělských podniků pro věřitele a pojišťovny. již používají federované učení k vytváření digitálních úvěrových profilů pro zemědělce bez vystavování surových dat. Přesný zemědělský ledger eSusFarm Afrika Cílem je vytvořit dynamický systém, kde informace proudí stejně bezproblémově jako kapitál. „Cílem je živý trh dat, kde vhled proudí stejně svobodně jako kapitál. Od milisekund až po mikro rozhodnutí Základní principy, které odstraňují milisekundy finančních transakcí, mohou být znovu použity k úspoře kritických zdrojů v zemědělství. Vysokofrekvenční zpětné vazby, které jsou nezbytné jak pro elektronický obchod, tak pro obchod, nabízejí silnou šablonu pro optimalizaci přírodních systémů, jako je voda a půda. „V BNY Mellon mě holení v milisekundách od obchodu naučilo moci eliminovat tření,“ vzpomíná Gajji. „Léta později, zatímco jsem optimalizoval latenci elektronického obchodu, jsem si uvědomil, že stejný princip by mohl ušetřit zdroje, nejen čas.“ Tato realizace je potvrzena studiemi na , které prokázaly významné snížení spotřeby vody integrovaním dat senzorů v reálném čase. Inteligentní irigační systémy Aplikace tohoto myšlení přeměňuje řízení zdrojů na sérii přesných akcí založených na datech. Ve srovnání s manuálním ovládáním. „Aplikací vysokofrekvenčních zpětných odkazů na zavlažovací ovládání jsme dramaticky snížili spotřebu vody,“ dodává Gajji. „Každá milisekunda se stala mikro-rozhodnutím, které chránilo přírodní zdroj místo kapitálu.“ Úspora vody 29 % Univerzální Feedback Loop V různých oblastech, jako jsou finance, elektronický obchod a zemědělství, určuje úspěch univerzální inženýrský princip: rychlost a kvalita zpětné vazby. Ať už se jedná o optimalizaci transakce nebo sklizně, základní proces zůstává stejný. "Ve všech oblastech, ve kterých jsem pracoval - finance, elektronický obchod, zemědělství - platí stejné pravidlo: systémy uspějí, když je zpětná vazba okamžitá a učení je nepřetržité," tvrdí Gajji. poskytování důvěryhodných dat v reálném čase ze zařízení IoT. kromě toho právní rámec pro poskytuje základ pro automatizaci transakcí založených na těchto datech. Decentralizované Oracle Implementace inteligentních smluv Tento neustálý cyklus zlepšování je to, co pohání inovace a efektivitu, bez ohledu na aplikaci. „Ať už se jedná o obchodní bot nebo přesnou zemědělskou platformu, srdeční tep je stejný: cítit, rozhodovat, učit se a zlepšovat,“ uzavírá. „To je podstata inženýrství – uzavírat smyčku mezi záměrem a realitou co nejrychleji a nejinteligentněji.“ Překládání vysokorychlostní logiky digitálních trhů do trpělivého světa zemědělství není o tom, aby zemědělské farmy byly rychlejší. Jde o to, aby byly chytřejší, odolnější a lépe vybaveny, aby se vypořádaly s hlubokými nejistotami měnícího se světa. 
 
 Tento článek byl publikován pod HackerNoon's Business Blogging Program. Tento článek byl publikován pod HackerNoon's Business Blogging Program. Tento článek byl publikován pod HackerNoon's . Obchodní blogovací program Obchodní blogovací program Obchodní blogovací program

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Obchodní logika se setkává se zemědělstvím: budování inteligentnějších potravinových systémů s AI

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps