高周波貿易と農業の世界は非常に異なる時計で動作します - 一つはナノ秒で、もう一つは季節で。それにもかかわらず、金融と電子商取引の迅速でデータ主導の論理を適用して、農業部門の最も持続可能な課題を解決する新しいアプローチが現れています。 この連携の最前線には、バイオリソースエンジニアリングとビジネスアナリティクスのマスターを結ぶ背景を持つAmazonのSr. AI Full Stack Cloud EngineerであるKranthi Kumar Gajjiがいる。彼の専門知識は、即時フィードバックと最適化の原則を農業の実質的な利益に翻訳するスマートなクラウドベースのシステムを構築することです。Gajjiの経験は、リアルタイムのデータとAIが遅延を機会に変換し、より持続可能で効率的な食品システムを作り出す方法についての洞察を提供します。 システム不効率の解決 金融市場では、仲裁は安定した価格差を活用する芸術である。農業サプライチェーンでは、同等の機会はミリ秒でではなく、実現されていない価値が存在するシステム的な盲点で測定される。 Gajjiは、農業のためのこのコンセプトを再現します。 「サプライチェーンにおける仲裁を考えるとき、それはミリ秒ではなく、盲点のことです。 データが空席に座るたびに、土壌湿度センサー、物流システム、または倉庫ERPでは、それが実現されていない価値です」彼は説明します。 この視点は、スピードから洞察へと焦点を移し、AIとリアルタイムのクラウド分析を活用して知識のギャップを閉ざします。 すでに、土地利用と作物の収穫を検証することによって透明性を向上させている。 持続可能な農業におけるIoTとAI 目標は、これらの遅延の瞬間を有意義な利益に変換することである。 Gajji が指摘するように、「私たちがキャプチャしている「スプレッド」は金銭的なものではなく、時間、正確さ、持続可能性です。 農業IoTにおけるEdge AI 異なるタイムスケールの調和 農業に金融モデルを適用するための根本的な課題は、貿易のナノ秒のペースと自然の季節的な時計を調和することである。 即時行動のために設計されたアルゴリズムは、患者の栽培の世界に適応しなければならない。 「スピードと忍耐は対立するものではなく、同じシステムの層である。金融ではアルゴリズムが反応し、農業では季節を経て学びます」とGajji氏は述べています。 これを例として、現在のデータを使用して予測フレームワーク内の即時調整を行います。 リアルタイム灌のためのモデル予測制御(MPC) 現代のクラウドアーキテクチャはこの合成に不可欠であり、リアルタイムのデータを処理して長期的な戦略モデルを伝える。 「クラウドインフラストラクチャは、両方のペースを共存させます:リアルタイムのエッジ応答は、長期的なインテリジェンスを供給します」とGajjiは付け加えます。 学習ベースのMulti-Agent MPC Scheduler アーキテクチャ 不確実性 金融システムは、測定可能なリスクを軽減するように設計されていますが、農業は、天候や害虫などの予測不能な要因によって引き起こされる深い不確実性の領域で動作します。この区別は、建築設計における根本的な転換を必要とし、決定的な予測から適応力への移行を必要とします。不確実性を排除しようとする代わりに、焦点は、その内で効果的に機能するシステムを構築することになります。 「市場はリスクを扱い、自然は曖昧さを扱います。あなたはリスクを守ることができますが、不確実性に備えることはできます」とGajjiは説明します。これに対処するために、農業におけるインテリジェントなシステムは確率論理とシミュレーションに頼らなければなりません。 モデルが競合する目標をどのようにバランスを取ることができるかを示す一方で、他のモデルは . 持続可能な農業構造の最適化 リスク制限の下でコストと排出を最小限にする このアプローチは、不完全な情報でさえ安全かつ有用な選択をすることができる未知の設計システムを包み込んでいます。 「だからこそ、私たちのAIシステムは、決定的な予測により少なからず、適応性のある抵抗力(セット、シミュレーション、確率的な推論)により依存しています」とGajjiは説明します。 decentralized value を生み出す 伝統的な電子商取引と取引の論理はしばしばデータとコントロールを集中させ、単一のプラットフォームの利益のために最適化します。農業では、持続可能なモデルは生産者を強化し、生態系全体に価値を配布しなければなりません。 Gajji氏は、この分散型アプローチを提唱しています。「スマートシステムの未来は中央コマンドではなく、分散型インテリジェンスです。我々は、農家、物流パートナー、および小売業者がそれぞれデータノードを制御するアーキテクチャを構築し、共通の洞察の生態系に貢献します。 これを可能にするのは、原始情報を暴露することなく、分散データでモデルを訓練できることである。 クロスシロ連邦学習 この方法は、農家のためのデータ主権を強化し、この概念は、例えば、 「セキュアなAPIと連合型モデルを使用することで、アナリティクスを最先端に推し進め、データの起源である農場、工場、フィールドから価値創出が始まります」とGajji氏は結論付けます。 「Agricultural Data Commons」 長期バランスのための最適化 貿易および電子商取引において、目的の機能は明確である:利益を最大化するか、変換を最適化する。食物連鎖の複雑な生態系にとって、究極の成功指標は生産性、持続可能性、人間の福祉のバランスの取れた組み合わせである。 「私にとって、正しいメトリックは単一の数字ではありません。それはバランスの取れたベクターです:生産性、収益性、持続可能性、そして人間の福祉」とGajjiは言います。 真の最適化は、システムが明日の能力を維持しながら、今日上手く機能できるバランスの状態を求める。 多目的進化アルゴリズム この見通しは、農業財政に影響を与え、 Gajji氏が説明するように、「もし私たちのアルゴリズムが収益を増やすが土壌を枯渇させるなら、我々は間違った機能を最適化した。 パフォーマンスベースの金融モデル 情報流動性の達成 効率的な市場は、重要なデータがアクセスでき、自由に流れる情報流動性に基づいて繁栄します。農業では、このデータはしばしばシロイドされており、関係者が統一された真実の源に基づいて行動するのを妨げます。 「情報の流動性は、あらゆる利害関係者がリアルタイムで真実に基づいて行動できることを意味します」とGajji氏は述べています。「私たちはクラウドネイティブイベントストリームとAI APIを使用して、ドローン、センサー、請求書から貿易や政策におけるマクロ意思決定にマイクロデータを接続します。 ブロックチェーンを使用して、融資者と保険会社のための農場のパフォーマンスの透明な記録を作成します。 すでに、原始データを暴露することなく、農家のためのデジタルクレジットプロファイルを構築するために、連合学習を使用しています。 「Precision Agriculture Ledger」 アフリカ農業 目標は、資本のようにシームレスに情報が流れるダイナミックなシステムを作成することであるとGajji氏は述べているように、「目標は、データの生きた市場であり、洞察がかつて資本のように自由に流れていくことです。 ミリ秒からマイクロ決断まで 金融取引のミリ秒を切断するコアの原則は、農業における重要な資源を節約するために再利用できます。電子商取引と貿易の両方に不可欠な高周波フィードバックループは、水や土壌などの自然システムを最適化するための強力なテンプレートを提供します。 「BNY Mellonでは、取引からミリ秒を剃ることは、摩擦を排除する力を教えてくれました」とGajjiは思い出します。「数年後、電子商取引の遅延を最適化しながら、同じ原則が資源を節約することができ、時間だけではありません」 リアルタイムのセンサーデータを統合することによって、水の使用量の大幅な削減を示した。 インテリジェントな灌システム この考え方を適用すると、リソース管理を一連の正確でデータベースのアクションに変換します。 手動コントロールに比べて、「灌コントロールに高周波スタイルのフィードバックループを適用することで、水の使用量を劇的に削減しました」とGajji氏は付け加える。 水の節約 29% 「Universal Feedback Loop」 金融、電子商取引、農業などのさまざまな分野で、普遍的なエンジニアリング原則が成功を決定します:フィードバックループの速度と品質。取引を最適化するか、収穫を最適化するかに関わらず、基本的なプロセスは同じです。 「私が働いたあらゆる分野(金融、電子商取引、農業)で、システムは即時的なフィードバックと継続的な学習で成功する」とGajji氏は述べています。 IoTデバイスから信頼できるリアルタイムのデータを提供します。 これらのデータに基づくトランザクションを自動化するための基盤を提供します。 オラクル decentralized oracles 適用可能なスマートコントラクト アプリケーションに関係なく、この絶え間ない改善サイクルは、イノベーションと効率性を推進するものです。 「トレーディングボットであれ、精密農業プラットフォームであれ、心拍数は同じです:感覚、意思決定、学習、改善」彼は結論付けます。 デジタル市場の高速論理を農業の忍耐の世界に翻訳することは、農場をより速くすることではなく、それらをよりスマートで、より抵抗性があり、変化する世界の深刻な不確実性を処理するためにより良い装備にすることです。 
 
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トレーディングロジックが農業に出会う:AIでスマートな食品システムを構築

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