Lumea comerțului de înaltă frecvență și a agriculturii operează la ceasuri foarte diferite – unul în nanosecunde, celălalt în anotimpuri.Totuși, apare o nouă abordare care aplică logica rapidă, bazată pe date a finanțelor și a comerțului electronic pentru a rezolva cele mai durabile provocări ale sectorului agricol. Această schimbare implică reutilizarea algoritmilor sofisticate pentru a aborda ineficiențele sistemice din lanțul global de aprovizionare cu alimente, de la risipa de resurse la silozurile informaționale. În fruntea acestei convergențe se află Kranthi Kumar Gajji, Senior AI Full Stack Cloud Engineer la Amazon, cu un fundal care leagă Bio-Resource Engineering și un Master în Business Analytics. Expertiza sa este de a construi sisteme inteligente, bazate pe cloud care traduc principiile feedback-ului imediat și optimizării în beneficii tangibile pentru agricultură. Experiența lui Gajji oferă o perspectivă asupra modului în care datele în timp real și AI pot transforma latența în oportunități, creând un sistem alimentar mai durabil și mai eficient. Rezolvarea ineficiențelor sistemice În cadrul lanțului de aprovizionare agricol, oportunitățile echivalente nu sunt măsurate în milisecunde, ci în puncte oarbe sistemice în care se află valoarea nerealizată. Aceste ineficiențe – variind de la date goale pe senzorii de umiditate a solului la întârzieri în logistică – reprezintă un tip diferit de răspândire care trebuie capturată. Gajji reflectă acest concept pentru agricultură. „Când mă gândesc la arbitrajul în lanțurile de aprovizionare, nu este vorba despre milisecunde – este vorba despre puncte orb. De fiecare dată când datele stau goale – pe senzorii de umiditate a solului, în sistemele logistice sau într-un ERP al depozitului – aceasta este o valoare nerealizată”, explică el. Această perspectivă schimbă accentul de la viteză la înțelegere, valorificând AI și analiza cloud în timp real pentru a închide lacunele în cunoaștere. îmbunătățește deja transparența prin verificarea utilizării terenurilor și a randamentelor culturilor. IoT și AI în agricultura durabilă Scopul este de a transforma aceste momente de latență în câștiguri tangibile, un proces împuternicit de creșterea , care minimizează întârzierile de prelucrare prin prelucrarea datelor la nivel local. așa cum observă Gajji, "Spread-ul" pe care îl capturăm nu este monetar; este timpul, acuratețea și sustenabilitatea. Edge AI în agricultură IoT Concilierea diferitelor timescale O provocare fundamentală în aplicarea modelelor financiare în agricultură este reconcilierea ritmului nanosecundar al tranzacționării cu ceasul sezonier al naturii. Un algoritm conceput pentru acțiune imediată trebuie să se adapteze la o lume a cultivării pacientului. „Viteza și răbdarea nu sunt opuse; ele sunt straturi ale aceluiași sistem.În finanțe, un algoritm reacționează; în agricultură, învață de-a lungul anotimpurilor”, afirmă Gajji. Această abordare dublă implică construirea de modele pentru micro-decizii rapide în timp ce le re-antrenarea în mod continuu pe modele de ciclu lung. să exemplifice acest lucru, folosind datele curente pentru a face ajustări imediate într-un cadru predictiv. Model Predictive Control (MPC) pentru irigarea în timp real Arhitectura modernă de cloud este esențială pentru această sinteză, procesând date în timp real pentru a informa modele strategice pe termen lung. „Infrastructura cloud permite coexistența ambelor ritme: răspunsurile la margine în timp real alimentează inteligența pe termen lung”, adaugă Gajji. „Este o conversație între secunde și anotimpuri.” Planificator multi-agent MPC bazat pe învățare Arhitectură pentru incertitudine Sistemele financiare sunt concepute pentru a atenua riscurile cuantificabile, dar agricultura operează într-un domeniu de incertitudine profundă condusă de factori imprevizibili, cum ar fi vremea și dăunătorii. Această distincție necesită o schimbare fundamentală în proiectarea arhitecturală, trecând de la predicția deterministă la reziliența adaptivă. „Piața se ocupă de risc; natura se ocupă de ambiguitate. Puteți acoperi riscul, dar vă puteți pregăti doar pentru incertitudine”, explică Gajji. Pentru a aborda acest lucru, sistemele inteligente din agricultură trebuie să se bazeze pe raționamentul probabilistic și pe simulări. demonstrează modul în care modelele pot echilibra obiectivele concurente, în timp ce alte modele au ca scop . Optimizarea structurii agricole durabile reducerea la minimum a costurilor și a emisiilor în condiții de risc Această abordare îmbrățișează sistemele necunoscute de proiectare care pot face alegeri sigure și utile chiar și cu informații incomplete. „De aceea, sistemele noastre AI se bazează mai puțin pe predicții deterministe și mai mult pe reziliența adaptivă – ansambluri, simulări și raționament probabilist”, explică Gajji. „Cu alte cuvinte, proiectăm pentru umilință: sisteme care știu când nu știu și încă fac alegeri sigure, utile.” Crearea de valoare descentralizată În agricultură, un model durabil trebuie să împuternicească producătorii și să distribuie valoare pe tot parcursul ecosistemului. Gajji susține această abordare descentralizată. „Viitorul sistemelor inteligente nu este comanda centrală – este inteligența distribuită. Construim arhitecturi în care fermierii, partenerii de logistică și comercianții cu amănuntul își controlează fiecare nodul de date, dar contribuie la un ecosistem comun de informații.” permite acest lucru, permițând modelelor să fie instruite pe date descentralizate fără a expune informațiile brute. Învățarea federalizată cross-silo Această metodă consolidează suveranitatea datelor pentru fermieri, un concept avansat de inițiative precum „Prin utilizarea API-urilor securizate și a modelelor federate, împingem analiza la margine, astfel încât crearea de valoare începe de unde provin datele – ferma, fabrica, câmpul”, concluzionează Gajji. „Comunitatea pentru date agricole” Optimizarea echilibrului pe termen lung În comerț și e-commerce, funcțiile obiective sunt clare: maximizarea profitului sau optimizarea conversiilor. Pentru ecosistemul complex al lanțului alimentar, metrica de succes finală este un amestec echilibrat de productivitate, durabilitate și bunăstare umană. "Pentru mine, metrica corectă nu este un singur număr. Este un vector echilibrat: productivitate, profitabilitate, durabilitate și bunăstarea umană", spune Gajji. Adevărata optimizare caută o stare de echilibru în care sistemul poate funcționa bine astăzi, păstrând în același timp capacitatea sa pentru mâine. Algoritmi evolutivi multi-obiectivi Această perspectivă influenţează finanţarea agricolă, cu apariţia Gajji explică: „Dacă algoritmii noștri cresc randamentul, dar epuizează solul, am optimizat funcția greșită. Modele financiare bazate pe performanță Obținerea lichidității informaționale Piețele eficiente se bazează pe lichiditatea informațiilor, unde datele cruciale sunt accesibile și circulă liber.În agricultură, aceste date sunt adesea silozate, împiedicând părțile interesate să acționeze pe baza unei surse unificate de adevăr.Dificultatea este de a construi platforme care să conecteze informațiile din sol direct la deciziile luate de distribuitori și consumatori. „Lichiditatea informațiilor înseamnă că fiecare parte interesată poate acționa pe baza adevărului în timp real”, afirmă Gajji. „Utilizăm fluxuri de evenimente native din cloud și API-uri AI pentru a conecta micro-date – de la drone, senzori, facturi – la macro-decizii în comerț și politică.” , care utilizează blockchain pentru a crea o evidență transparentă a performanței fermei pentru creditori și asigurători. utilizează deja învățarea federată pentru a construi profiluri digitale de credit pentru fermieri fără a expune datele brute. Acasă » Precision Agriculture Ledger Afaceri din Africa Obiectivul este de a crea un sistem dinamic în care informația curge la fel de perfect ca capitalul. „Obiectivul este o piață vie de date, în care informațiile circulă la fel de liber ca capitalul. De la milisecunde la micro-decizii Principiile de bază care freacă milisecunde de tranzacțiile financiare pot fi refolosite pentru a economisi resurse critice în agricultură. circuitele de feedback de înaltă frecvență, esențiale atât în comerțul electronic, cât și în comerț, oferă un șablon puternic pentru optimizarea sistemelor naturale, cum ar fi apa și solul. „La BNY Mellon, bărbieritul în milisecunde de la o tranzacție m-a învățat puterea de a elimina frecarea”, își amintește Gajji. „Anii mai târziu, în timp ce optimiza latența comerțului electronic, mi-am dat seama că același principiu ar putea economisi resurse, nu doar timp.” , care au demonstrat reduceri semnificative ale consumului de apă prin integrarea datelor senzoriale în timp real. Sisteme inteligente de irigare Aplicarea acestei mentalități transformă managementul resurselor într-o serie de acțiuni precise, bazate pe date. „Aplicând bucle de feedback în stil de înaltă frecvență la controalele de irigare, am redus dramatic utilizarea apei”, adaugă Gajji. „Fiecare milisecundă a devenit o micro-decizie care protejează o resursă naturală în loc de capital.” Economii de apă de 29% Rețeaua de feedback universal În domenii diferite, cum ar fi finanțele, comerțul electronic și agricultura, un principiu universal de inginerie determină succesul: viteza și calitatea buclei de feedback.Fie că optimizați o tranzacție sau o recoltă, procesul fundamental rămâne același.Sistemele trebuie să poată simți condițiile, să ia decizii inteligente și să învețe din rezultate în mod continuu. „În fiecare domeniu în care am lucrat – finanțe, comerț electronic, agricultură – există aceeași regulă: sistemele reușesc atunci când feedback-ul este imediat și învățarea este continuă”, susține Gajji. furnizarea de date în timp real de încredere de la dispozitivele IoT.În plus, cadrul juridic pentru oferă o bază pentru automatizarea tranzacțiilor bazate pe aceste date. Oracole descentralizate Contracte inteligente aplicabile Acest ciclu constant de îmbunătățire este ceea ce conduce la inovare și eficiență, indiferent de aplicație. „Fie că este vorba de un bot de tranzacționare sau de o platformă de agricultură de precizie, bătăile inimii sunt identice: simți, decide, învață și îmbunătățește”, concluzionează el. „Aceasta este esența ingineriei – închiderea buclei dintre intenție și realitate cât mai repede și mai inteligent posibil.” Traducerea logicii de mare viteză a piețelor digitale în lumea răbdătoare a agriculturii nu este despre a face fermele mai rapide. Este despre a le face mai inteligente, mai reziliente și mai bine echipate pentru a face față incertitudinilor profunde ale unei lumi în schimbare. 
 
 Acest articol a fost publicat în cadrul programului de blogging de afaceri al HackerNoon. Acest articol a fost publicat în cadrul programului de blogging de afaceri al HackerNoon. Acest articol a fost publicat în HackerNoon's . Business Blogging Program Programul de blogging de afaceri Programul de blogging de afaceri

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

Acest audio este produs în limba originală a poveștii!

Logica de tranzacționare se întâlnește cu agricultura: construirea unor sisteme alimentare mai inteligente cu AI

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

Elon Just Made Gambling Define the News - And It's More Honest Than Journalism Ever Was

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (2/28/2024)

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

Elon Just Made Gambling Define the News - And It's More Honest Than Journalism Ever Was

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (2/28/2024)

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps