Augstas frekvences tirdzniecības un lauksaimniecības pasaules darbojas ar ļoti atšķirīgiem pulksteņiem - viens nanosekundēs, otrs sezonās.Tomēr rodas jauna pieeja, kas piemēro ātru, uz datiem balstītu finanšu un e-komercijas loģiku, lai atrisinātu lauksaimniecības nozares visilgākos izaicinājumus. Šīs konverģences priekšgalā ir Kranthi Kumar Gajji, Sr. AI Full Stack Cloud inženieris Amazon ar pieredzi, kas savieno bio resursu inženieriju un biznesa analītikas maģistra grādu. Viņa kompetence ir veidot inteliģentas, mākonī balstītas sistēmas, kas pārvērš tūlītējas atgriezeniskās saites un optimizācijas principus par apzinātiem ieguvumiem lauksaimniecībai. Gajji pieredze piedāvā ieskatu par to, kā reāllaika dati un AI var pārvērst aizkavēšanos par iespēju, radot ilgtspējīgāku un efektīvāku pārtikas sistēmu. Sistēmiskās neefektivitātes novēršana Lauksaimniecības piegādes ķēdē līdzvērtīgas iespējas netiek izmērītas milisekundēs, bet sistēmiskajās aklās vietās, kur atrodas nerealizēta vērtība.Šīs neefektivitātes — sākot no tukšiem datiem par augsnes mitruma sensoriem līdz aizkavēšanās loģistikā — ir atšķirīgs izplatīšanās veids, kas jāiekļauj. Gajji pārveido šo jēdzienu lauksaimniecībai. „Kad es domāju par arbitrāžu piegādes ķēdēs, tas nav par milisekundēm – tas ir par akliem punktiem. Šī perspektīva novirza uzmanību no ātruma uz ieskatu, izmantojot AI un reāllaika mākoņu analīzi, lai aizpildītu zināšanu nepilnības. jau uzlabo pārredzamību, pārbaudot zemes izmantošanu un kultūraugu ražu. IoT un AI ilgtspējīgā lauksaimniecībā Mērķis ir pārvērst šos aizkavēšanās mirkļus par raksturīgiem ieguvumiem, procesu, ko nostiprina , kas samazina apstrādes aizkavēšanos, apstrādājot datus lokāli. Kā atzīmē Gajji, "Mēs uztveram "izplatīšanos", kas nav monetāra; tas ir laiks, precizitāte un ilgtspēja. Edge AI lauksaimniecības IoT Dažādu laika posmu saskaņošana Galvenais izaicinājums, piemērojot finanšu modeļus lauksaimniecībai, ir samierināt tirdzniecības nanosekundes ātrumu ar dabas sezonālo pulksteni. Algoritms, kas paredzēts tūlītējai darbībai, ir jāpielāgo pacienta audzēšanas pasaulei. "Ātrums un pacietība nav pretēji; tie ir vienas sistēmas slāņi. finanšu jomā algoritms reaģē; lauksaimniecībā tas mācās sezonas laikā," saka Gajji. Izmantojiet pašreizējos datus, lai veiktu tūlītējus pielāgojumus prognozēšanas sistēmā. Model Predictive Control (MPC) reāllaika apūdeņošanai Mūsdienu mākoņu arhitektūra ir būtiska šai sintēzei, apstrādājot reāllaika datus, lai informētu ilgtermiņa stratēģiskos modeļus. “Moldes infrastruktūra ļauj abiem tempiem līdzāspastāvēt: reāllaika priekšējās atbildes, kas baro ilgtermiņa izlūkošanu,” piebilst Gajji. „Tas ir saruna starp sekundēm un sezonām.” Mācīšanās balstīta multi-agent MPC plānotājs Arhitektūra ar nenoteiktību Finanšu sistēmas ir izstrādātas, lai mazinātu izmērāmu risku, bet lauksaimniecība darbojas dziļā nenoteiktībā, ko izraisa neparedzami faktori, piemēram, laika apstākļi un kaitēkļi. Šī atšķirība prasa fundamentālu pārmaiņu arhitektūrā, novirzot no deterministiskās prognozes uz adaptīvo noturību. “Tirgi risina ar risku; daba risina ar neskaidrību. Jūs varat apdrošināt risku, bet jūs varat tikai sagatavoties nenoteiktībai,” skaidro Gajji. parādīt, kā modeļi var līdzsvarot konkurējošus mērķus, bet citi modeļi ir vērsti uz . Ilgtspējīgas lauksaimniecības struktūras optimizācija samazināt izmaksas un emisijas, ievērojot riska ierobežojumus “Tāpēc mūsu AI sistēmas mazāk paļaujas uz deterministisko prognozēšanu un vairāk uz adaptīvo noturību – kompleksiem, simulācijām un probabilistisko argumentāciju,” skaidro Gajji. „Citiem vārdiem sakot, mēs izstrādājam pazemību: sistēmas, kas zina, kad tās nezina, un joprojām dara drošas, noderīgas izvēles.” Decentralizēta vērtība Tradicionālās e-komercijas un tirdzniecības loģika bieži centralizē datus un kontroli, optimizējot vienas platformas labumu.Lauksaimniecībā ilgtspējīgam modelim ir jāatbalsta ražotāji un jāsadala vērtība visā ekosistēmā. Gajji atbalsta šo decentralizēto pieeju. „Inteliģentu sistēmu nākotne nav centralizēta vadība – tā ir izplatīta izlūkošana. Mēs veidojam arhitektūras, kurās lauksaimnieki, loģistikas partneri un mazumtirgotāji katrs kontrolē savu datu mezglu, bet tomēr veicina kopīgu ieskatu ekosistēmu.” atļaut to, ļaujot modeļiem apmācīt decentralizētus datus, neizpaužot neapstrādātu informāciju. Cross-silo federālā mācīšanās Šī metode pastiprina datu suverenitāti lauksaimniekiem, koncepciju, ko veicina tādas iniciatīvas kā "Izmantojot drošus API un federētos modeļus, mēs nospiežam analīzi uz malām, tāpēc vērtības radīšana sākas tur, kur dati nāk no - saimniecības, rūpnīcas, lauka," noslēdz Gajji. Lauksaimniecības datu komiteja » Ilgtermiņa līdzsvara optimizācija Tirdzniecībā un e-komercijā mērķa funkcijas ir skaidras: maksimāli palielināt peļņu vai optimizēt konversijas. sarežģītajai pārtikas ķēdes ekosistēmai galvenais panākumu rādītājs ir līdzsvarots produktivitātes, ilgtspējas un cilvēka labklājības maisījums. "Man pareizais rādītājs nav viens skaitlis, tas ir līdzsvarots vektors: produktivitāte, rentabilitāte, ilgtspēja un cilvēku labklājība," saka Gajji. Patiesa optimizācija meklē līdzsvara stāvokli, kurā sistēma var labi darboties šodien, vienlaikus saglabājot savu jaudu rītdienai. Multi-objektu evolūcijas algoritmi Šī perspektīva ietekmē lauksaimniecības finansējumu, parādot Kā skaidro Gajji, “ja mūsu algoritmi palielina ražu, bet iztērē augsni, mēs esam optimizējuši nepareizu funkciju. Uz sniegumu balstīti finanšu modeļi Informācijas likviditātes nodrošināšana Efektīvie tirgi attīstās pēc informācijas likviditātes, kur svarīgie dati ir pieejami un plūst brīvi.Lauksaimniecībā šie dati bieži vien ir siloti, novēršot ieinteresētās personas no rīcības, pamatojoties uz vienotu patiesības avotu. “Informācijas likviditāte nozīmē, ka katra ieinteresētā persona var rīkoties pēc patiesības reāllaikā,” saka Gajji. „Mēs izmantojam mākonī piederošas notikumu plūsmas un AI API, lai savienotu mikrodatus – no droniem, sensoriem, rēķiniem – līdz makro lēmumiem tirdzniecībā un politikā.” , kas izmanto blockchain, lai izveidotu pārredzamu ierakstu par saimniecības sniegumu aizdevējiem un apdrošinātājiem. jau izmanto federētu mācīšanos, lai izveidotu digitālos kredītprofilus lauksaimniekiem, neizpaužot neapstrādātus datus. Precizitātes lauksaimniecības ledžeris eSusFarm Āfrika Mērķis ir radīt dinamisku sistēmu, kurā informācija plūst tikpat netraucēti kā kapitāls. „Mērķis ir dzīvs datu tirgus, kur ieskati plūst tikpat brīvi kā kapitāls. No milisekundēm līdz mikro lēmumiem Galvenie principi, kas atbrīvo milisekundes no finanšu darījumiem, var tikt atkārtoti izmantoti, lai ietaupītu kritiskus resursus lauksaimniecībā. Augstas frekvences atgriezeniskās saites sloksnes, kas ir būtiskas gan e-komercijā, gan tirdzniecībā, piedāvā spēcīgu veidni dabisko sistēmu, piemēram, ūdens un augsnes, optimizēšanai. "BNY Mellon, skūšanās milisekundes no tirdzniecības man iemācīja spēku novērst berzi, " atceras Gajji. "Gadu vēlāk, optimizējot e-komercijas aizkavēšanos, es sapratu, ka tas pats princips varētu ietaupīt resursus, ne tikai laiku." , kas ir pierādījuši ievērojamu ūdens patēriņa samazināšanos, integrējot reāllaika sensoru datus. Inteliģentas apūdeņošanas sistēmas Piemērojot šo domāšanas veidu, resursu pārvaldība tiek pārveidota par precīzu, uz datiem balstītu darbību sēriju. Salīdzinot ar manuālo kontroli. „Piemērojot augstas frekvences atpakaļsaišu sloksnes apūdeņošanas kontroles sistēmām, mēs ievērojami samazinājām ūdens patēriņu,” piebilst Gajji. „Katrā milisekundē kļuva par mikro lēmumu, kas aizsargāja dabas resursu, nevis kapitālu.” Ūdens ietaupījums 29% Universālā atgriezeniskā saite Dažādās jomās, piemēram, finanšu, e-komercijas un lauksaimniecības nozarē, panākumus nosaka universāls inženiertehniskais princips: atgriezeniskās saites līknes ātrums un kvalitāte.Neatkarīgi no tā, vai optimizējat darījumu vai ražu, pamatprocess paliek nemainīgs. "Visās jomās, kurās esmu strādājis - finanšu, e-komercijas, lauksaimniecības - ir tas pats noteikums: sistēmas gūst panākumus, ja atgriezeniskā saite ir tūlītēja un mācīšanās ir nepārtraukta," apgalvo Gajji. nodrošināt uzticamus reāllaika datus no IoT ierīcēm. turklāt juridiskais regulējums nodrošina pamatu darījumu automatizācijai, pamatojoties uz šiem datiem. Decentralizētie orķestri Izpildāmi viedie līgumi “Neatkarīgi no tā, vai tas ir tirdzniecības robots vai precizitātes lauksaimniecības platforma, sirdsdarbība ir identiska: sajūta, lēmumi, mācīšanās un pilnveidošanās,” viņš secina. „Tā ir inženierijas būtība – slēdzenes starp nodomu un realitāti pēc iespējas ātrāk un inteliģentāk.” Digitālo tirgu ātrgaitas loģikas tulkošana pacietīgajai lauksaimniecības pasaulei nav par to, lai padarītu saimniecības ātrākas.Tas ir par to, lai padarītu tās gudrākas, izturīgākas un labāk aprīkotas, lai risinātu mainīgās pasaules dziļo nenoteiktību.Būvējot sistēmas, kas mācās no katras sezonas un pielāgojas katram datu punktam, lauksaimniecības nozare var virzīties uz ilgtspējīgāku un efektīvāku nākotni. 
 
 Šis raksts tika publicēts HackerNoon biznesa blogošanas programmas ietvaros. Šis raksts tika publicēts HackerNoon biznesa blogošanas programmas ietvaros. Šis raksts tika publicēts HackerNoon's . Biznesa blogošanas programma Biznesa blogošanas programma Biznesa blogošanas programma

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

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Tirdzniecības loģika apmierina lauksaimniecību: ar AI veidojot viedākas pārtikas sistēmas

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps