Korkean taajuuden kaupankäynnin ja maatalouden maailmat toimivat hyvin erilaisilla kellolla – yksi nanosekunnissa, toinen vuodenaikoina.Kuitenkin syntyy uusi lähestymistapa, joka soveltaa rahoituksen ja sähköisen kaupankäynnin nopeaa, datapohjaista logiikkaa maatalouden kestävimpien haasteiden ratkaisemiseksi.Tämä muutos edellyttää hienostuneiden algoritmien uudelleenkäyttöä maailmanlaajuisen elintarvikeketjun systeemisten tehottomuuksien ratkaisemiseksi, resurssien tuhlaamisesta informaatiosiloihin. Tämän lähentymisen eturintamassa on Kranthi Kumar Gajji, Senior AI Full Stack Cloud Engineer Amazonissa, jonka tausta yhdistää Bio-Resource Engineeringin ja Master in Business Analytics. Hänen asiantuntemuksensa on rakentaa älykkäitä, pilvipohjaisia järjestelmiä, jotka kääntävät välittömän palautteen ja optimoinnin periaatteet konkreettisiksi hyödyiksi maataloudelle. Systeemisten tehottomuuksien ratkaiseminen Rahoitusmarkkinoilla välimiesmenettely on taidetta hyödyntää vaihtuvia hintaeroja. Maatalouden toimitusketjussa vastaavia mahdollisuuksia ei mitata millisekunneissa vaan systeemisissä sokeissa pisteissä, joissa realisoitumaton arvo sijaitsee.Nämä tehottomuudet - vaihtelevat tyhjistä maaperän kosteuden anturitiedoista logistiikan viivästyksiin - edustavat erilaista leviämistä. Gajji uudistaa tämän käsitteen maataloudesta. ”Kun ajattelen toimitusketjujen välimiesmenettelyä, se ei ole millisekuntia – se on sokeita pisteitä. Joka kerta, kun data istuu tyhjänä – maaperän kosteusantureissa, logistiikkajärjestelmissä tai varastossa ERP – se on realisoitumaton arvo”, hän selittää. Tämä näkökulma siirtää painopisteen nopeudesta oivallukseen, hyödyntämällä tekoälyä ja reaaliaikaista pilvianalytiikkaa tiedon aukkojen sulkemiseksi. on jo lisännyt avoimuutta tarkistamalla maankäytön ja viljelykasvien tuottoa. IoT ja AI kestävässä maataloudessa Tavoitteena on muuttaa nämä latenssin hetket konkreettisiksi voitoiksi, prosessiin, jota vahvistaa , joka minimoi käsittelyn viivästykset käsittelemällä tietoja paikallisesti. Kuten Gajji huomauttaa, "Katsomme" leviämistä ei ole rahallista; se on aikaa, tarkkuutta ja kestävyyttä. Edge AI maatalouden IoT: ssä Eri aikakausien sovittaminen yhteen Perustavanlaatuinen haaste taloudellisten mallien soveltamisessa maatalouteen on sovittaa kaupankäynnin nanosekunnin nopeus yhteen luonnon kausiluonteisen kellon kanssa. Algoritmin, joka on suunniteltu välittömään toimintaan, on sopeuduttava potilaan viljelyn maailmaan. ”Nopeus ja kärsivällisyys eivät ole vastakohtia; ne ovat saman järjestelmän kerroksia. rahoituksessa algoritmi reagoi; maataloudessa se oppii vuodenaikoina”, Gajji toteaa. Esimerkkinä tästä voidaan käyttää nykyisiä tietoja tekemään välittömiä säädöksiä ennakoivassa kehyksessä. Mallin ennakoiva ohjaus (MPC) reaaliaikaiseen kasteluun Nykyaikainen pilviarkkitehtuuri on kriittinen tämän synteesin kannalta, sillä se käsittelee reaaliaikaisia tietoja tiedottamaan pitkän aikavälin strategisista malleista. ”Pilviinfrastruktuuri mahdollistaa molempien aikojen rinnakkaiseloon: reaaliaikaiset reaktiot ravitsevat pitkän aikavälin älykkyyttä”, Gajji lisää. ”Se on vuoropuhelua sekuntien ja vuodenaikojen välillä.” Oppimispohjainen multi-agentti MPC-aikataulu Arkkitehtuurin epävarmuus Rahoitusjärjestelmät on suunniteltu vähentämään mitattavissa olevaa riskiä, mutta maatalous toimii syvän epävarmuuden alueella, jota ajavat arvaamattomat tekijät, kuten sää ja tuholaiset. Tämä ero vaatii perustavaa laatua olevaa muutosta arkkitehtuurisuunnittelussa, siirtymällä deterministisestä ennustamisesta mukautuvaan vastustuskykyyn. Sen sijaan, että yritettäisiin poistaa epävarmuus, painopiste on rakentaa järjestelmiä, jotka voivat toimia tehokkaasti sen sisällä. ”Markkinat käsittelevät riskejä; luonto käsittelee epäselvyyksiä. Voit suojata riskejä, mutta voit vain valmistautua epävarmuuteen”, Gajji selventää. osoittaa, miten mallit voivat tasapainottaa kilpailevia tavoitteita, kun taas muut mallit pyrkivät . Maatalouden kestävän kehityksen optimointi minimoida kustannukset ja päästöt riskirajoituksin Tämä lähestymistapa kattaa tuntemattomat, suunnittelujärjestelmät, jotka voivat tehdä turvallisia ja hyödyllisiä valintoja jopa puutteellisilla tiedoilla. ”Siksi AI-järjestelmämme luottavat vähemmän deterministiseen ennustamiseen ja enemmän sopeutumiskykyyn – kokoonpanoihin, simulaatioihin ja todennäköisyysperusteluihin”, Gajji selittää. ”Toisin sanoen suunnittelemme nöyryyttä varten: järjestelmät, jotka tietävät, kun he eivät tiedä ja tekevät silti turvallisia, hyödyllisiä valintoja.” hajautettua arvoa Perinteisen sähköisen kaupankäynnin ja kaupankäynnin logiikka keskittää usein tiedot ja hallinnan, optimoimalla yhden alustan hyödyksi. Maataloudessa kestävän kehityksen mallin on annettava tuottajille valtuudet ja jaettava arvo ekosysteemiin. Gajji puolustaa tätä hajautettua lähestymistapaa. ”Älykkäiden järjestelmien tulevaisuus ei ole keskuskomento – se on hajautettu älykkyys. Rakennamme arkkitehtuuria, jossa viljelijät, logistiikkakumppanit ja vähittäiskauppiaat hallitsevat tietokantaansa mutta edistävät kuitenkin yhteistä oivallusten ekosysteemiä.” mahdollistaa tämän sallimalla mallien koulutuksen hajautetuista tiedoista paljastamatta raaka-aineistoa. Cross-silo liittovaltion oppiminen Tämä menetelmä vahvistaa tietojen suvereniteettia viljelijöille, konseptia, jota kehittävät aloitteet, kuten ”Käyttämällä turvallisia API-sovelluksia ja liittyneitä malleja työnnämme analytiikkaa eturintamaan, joten arvon luominen alkaa siitä, mistä tiedot ovat peräisin – maatilalta, tehtaalta, kentältä”, Gajji päättää. Maataloustiedotteet » Optimointi pitkän aikavälin tasapainoon Kaupankäynnissä ja sähköisessä kaupankäynnissä tavoitteet ovat selkeät: voittojen maksimointi tai konversioiden optimointi. Elintarvikeketjun monimutkaisessa ekosysteemissä lopullinen menestysmittari on tuottavuuden, kestävän kehityksen ja ihmisten hyvinvoinnin tasapainoinen sekoitus. "Minulle oikea mittari ei ole yksittäinen luku. Se on tasapainoinen vektori: tuottavuus, kannattavuus, kestävyys ja ihmisten hyvinvointi", Gajji sanoo. Todellinen optimointi etsii tasapainon tilaa, jossa järjestelmä voi suorittaa hyvin tänään säilyttäen kapasiteettinsa huomiseen. Multi-objektiiviset evolutionaariset algoritmit maatalouden taloudelliseen kehitykseen vaikuttavat seuraavat tekijät, kuten Kuten Gajji selittää, ”jos algoritmimme lisäävät saantoa mutta tyhjentävät maaperää, olemme optimoineet väärän toiminnon. Suorituskykyyn perustuvat taloudelliset mallit Tiedon likviditeetin saavuttaminen Tehokkaat markkinat menestyvät tiedon likviditeetillä, jossa kriittiset tiedot ovat saatavilla ja virtaavat vapaasti. Maataloudessa nämä tiedot ovat usein siloituja, mikä estää sidosryhmiä toimimasta yhtenäisen totuuden lähteen perusteella. Haasteena on rakentaa alustoja, jotka yhdistävät maaperän näkemykset suoraan jakelijoiden ja kuluttajien tekemien päätösten kanssa. ”Tietojen likviditeetti tarkoittaa, että jokainen sidosryhmä voi toimia totuuden perusteella reaaliajassa”, Gajji toteaa. ”Käytämme pilvipohjaisia tapahtumavirtoja ja AI-API:ia yhdistämään mikrotietoja – droneista, antureista, laskuista – makrotalouden päätöksentekoon kaupassa ja politiikassa.” , joka käyttää lohkoketjua luomaan läpinäkyvän kirjan maanviljelyn suorituskyvystä lainanantajille ja vakuutuksenantajille. jo käytetään yhdistettyä oppimista digitaalisten luottoprofiilien rakentamiseksi viljelijöille paljastamatta raaka-aineistoa. Täsmällisen maatalouden ledger Etelä-Afrikan maatalous Tavoitteena on luoda dynaaminen järjestelmä, jossa tieto virtaa yhtä saumattomasti kuin pääoma.Kuten Gajji sanoo, ”Tavoitteena on elävä tietomarkkinapaikka, jossa näkemykset virtaavat yhtä vapaasti kuin pääoma kerran. Millisekunnista mikropäätöksiin Ydinperiaatteet, jotka poistavat millisekuntia taloudellisista transaktioista, voidaan käyttää uudelleen säästämään kriittisiä resursseja maataloudessa. Korkean taajuuden palauteputket, jotka ovat välttämättömiä sekä sähköisessä kaupankäynnissä että kaupankäynnissä, tarjoavat tehokkaan mallin luonnonjärjestelmien, kuten veden ja maaperän, optimoimiseksi. ”BNY Mellonissa millisekuntien ajaminen kaupasta opetti minulle kitkan poistamisen voiman”, Gajji muistelee. ”Vuosia myöhemmin optimoidessani sähköisen kaupankäynnin viiveen tajusin, että sama periaate voisi säästää resursseja, ei vain aikaa.” , jotka ovat osoittaneet merkittävän vedenkulutuksen vähenemisen integroimalla reaaliaikaiset anturitiedot. Älykkäät kastelujärjestelmät Tämän ajattelutavan soveltaminen muuttaa resurssien hallinnan sarjaksi tarkkoja, tietoihin perustuvia toimia. verrattuna manuaaliseen ohjaukseen. ”Käyttämällä korkean taajuuden tyylisiä palautesuihkeita kasteluohjauksiin vähensimme vedenkäyttöä dramaattisesti”, Gajji lisää. ”Jokainen millisekunti tuli mikropäätökseksi, joka suojeli luonnonvaroja pääoman sijasta.” Veden säästö 29 % Yleinen Feedback Loop Eri aloilla, kuten rahoituksessa, sähköisessä kaupankäynnissä ja maataloudessa, yleismaailmallinen tekniikan periaate määrittää menestyksen: palautettavuuden nopeus ja laatu. Optimoimalla liiketoimi tai sadonkorjuu, perustavanlaatuinen prosessi pysyy ennallaan. "Kaikilla aloilla, joilla olen työskennellyt - rahoitus, sähköinen kauppa, maatalous - sama sääntö pätee: järjestelmät menestyvät, kun palaute on välitöntä ja oppiminen on jatkuvaa", Gajji väittää. tarjota luotettavia reaaliaikaisia tietoja IoT-laitteista. Se tarjoaa perustan näiden tietojen pohjalta tapahtuvien liiketoimien automatisoinnille. hajautetut orakelit Älykkäät sopimukset Tämä jatkuva parantamisen sykli on se, mikä ajaa innovaatioita ja tehokkuutta sovelluksesta riippumatta. ”Onpa kyseessä kaupankäynnin botti tai tarkkuusviljelyalusta, sydämenlyönti on sama: tunne, päätös, oppiminen ja parantaminen”, hän päättelee. ”Tämä on tekniikan ydin – sulkemalla aikomuksen ja todellisuuden välinen aukko mahdollisimman nopeasti ja älykkäästi.” Digitaalisten markkinoiden nopean logiikan kääntäminen maatalouden kärsivälliseen maailmaan ei tarkoita maatilojen nopeuttamista. Kyse on siitä, että ne ovat älykkäämpiä, kestävämpiä ja paremmin varustettuja käsittelemään muuttuvan maailman syvällisiä epävarmuuksia. Rakentamalla järjestelmiä, jotka oppivat jokaisesta vuodenaikasta ja sopeutuvat jokaiseen tietopisteeseen, maatalousala voi siirtyä kohti kestävämpää ja tehokkaampaa tulevaisuutta. 
 
 Tämä artikkeli on julkaistu HackerNoonin Business Blogging Program -ohjelmassa. Tämä artikkeli on julkaistu HackerNoonin Business Blogging Program -ohjelmassa. Tämä artikkeli on julkaistu HackerNoon's . Business Blogging -ohjelma Business Blogging -ohjelma Business Blogging -ohjelma

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

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

Kaupankäynnin logiikka kohtaa maatalouden: älykkäämpien elintarvikejärjestelmien rakentaminen tekoälyn avulla

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Hurry! Just One Month Left to Win Up to $2,000 in the #blockchain Writing Contest

7 Marketing Shifts Redefining Tech Companies in 2026

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Final Round Results 🎉

Win Up to $2000 in the #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon

Hurry! Just One Month Left to Win Up to $2,000 in the #blockchain Writing Contest

7 Marketing Shifts Redefining Tech Companies in 2026

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Final Round Results 🎉

Win Up to $2000 in the #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps