Versteckt zwischen all den Nachrichten über COVID-19, Wirbelstürme und die Präsidentschaftswahlen haben Sie vielleicht eine der wichtigsten Nachrichten des Jahres verpasst.
Im Zentrum seines Campus in Gainesville, der Die University of Florida baut den leistungsstärksten Supercomputer für künstliche Intelligenz im US-Hochschulbereich. Dies war eine große Neuigkeit an der UF, da es aufregende neue Möglichkeiten für Fakultäten, Studenten und Forscher schaffen wird. Aber was bedeutet das für Erzeuger und Interessengruppen in Florida?
Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines Computersystems, Muster zu erkennen, Sprache zu verstehen, aus Erfahrungen zu lernen, Probleme zu lösen und komplexe Aufgaben auszuführen. Mit anderen Worten, es ist die Fähigkeit einer Maschine, wie ein menschliches Gehirn zu denken, aber schneller, genauer und in großem Umfang.
Wenn Sie ein Erzeuger sind, kümmern Sie sich um jede Pflanze und jedes Tier auf Ihrer Farm. Mit genügend Zeit und Arbeitskräften, die Ihnen zur Verfügung stehen, würden Sie jede Pflanze und jedes Tier genau unter die Lupe nehmen und jedem die genauen Ressourcen geben, die erforderlich sind, um ihr maximales Potenzial auszuschöpfen. Mit KI können Sie genau das tun, indem Sie Millionen von Variablen im Auge behalten und riesige Datenmengen sofort und mit höchster Genauigkeit koordinieren.
KI erfordert eine enorme Menge an Rechenleistung. Aus diesem Grund wurde die Partnerschaft von UF mit NVIDIA und das Geschenk des 70-Millionen-Dollar-Supercomputers von UF-Alumnus Chris Malachowsky mit dem Namen HiPerGator, ist ein so wichtiges Werkzeug für die Landwirtschaft.
Um Ihnen eine Vorstellung von der Kapazität des neuen HiPerGator 3.0-Computersystems von UF zu geben, wenn jeder UF-Student, der Hausaufgaben macht, jedes Fakultätsmitglied und jeder Wissenschaftler, der Forschung betreibt, jede Einrichtung, die die Logistik betreibt, und jedes Haushaltsbüro, das Zahlen verarbeitet, alle gleichzeitig HiPerGator verwenden würden, es würde nur etwa 15 Prozent seiner vollen Kapazität anzapfen.
Was kann es mit anderen 85 Prozent anfangen? Das müssen wir alle entscheiden.
Hier bei UF/IFAS sind wir begeistert von den Möglichkeiten der Anwendung von KI zur Lösung alltäglicher Probleme im Zusammenhang mit der Unterstützung der Agrarindustrie Floridas, der Ernährung der wachsenden Weltbevölkerung und der nachhaltigen Nutzung natürlicher Ressourcen. KI hat das Versprechen, unsere Fähigkeit zur Stärkung von Nahrungskettensystemen, zur Entwicklung der Präzisionszüchtung von Pflanzen und Tieren, zur Anwendung von Robotik in Lebensmittel- und Landwirtschaftsbetrieben, zur Verfolgung des Standorts und der Ausbreitung von Schädlingen und Krankheitserregern und zur Erfassung von Daten über Agrarökosystemleistungen erheblich voranzutreiben.
Tatsächlich wendet UF/IFAS KI bereits seit vielen Jahren zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktion an. HiPerGator wird dazu dienen, diese Bemühungen zu beschleunigen und neue Ressourcen bereitzustellen, um die Fähigkeiten der KI zu erweitern, um den Erzeugern in Florida zu helfen, produktiver zu sein und Ressourcen zu sparen. Im Folgenden sind nur einige der Bereiche aufgeführt, in denen UF/IFAS Extension Floridas Erzeugern hilft, KI-Forschung auf ihre Produktion anzuwenden.
Zitrusgewächs
Yiannis Ampatzidis und sein Forschungsteam am Southwest Florida REC haben eine KI-basierte Software namens Agroview entwickelt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren, die von UAVs oder Drohnen gesammelt wurden. Anstelle von Stichproben können UAVs Bilder von Tausenden von einzelnen Pflanzen aufnehmen und sie in eine Cloud-basierte Software hochladen, die die Daten analysiert, um auf Pflanzenqualitäten, -mengen und Wachstumsfaktoren oder -auswirkungen zuzugreifen. Die Software hat eine breite Palette von Anwendungen für Floridas Landwirtschaft, einschließlich unserer legendären Zitrusindustrie. Agroview wurde entwickelt, um Produzenten dabei zu helfen, ihre Pflanzen besser zu pflegen und gleichzeitig Geld zu sparen. Es ist eine so revolutionäre Innovation, dass es kürzlich von UF als Erfindung des Jahres ausgezeichnet wurde.
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Erdnuss
Um die Reife von Erdnusssamen zu bestimmen, müssen derzeit die Schalen von Testproben geschält und eine subjektive Schätzung basierend auf der Samenfarbe vorgenommen werden. Jetzt haben Diane Rowland, Vorsitzende der Agronomieabteilung, und ihr Forschungsteam eine Methode entwickelt, die hyperspektrale Bildgebung und KI verwendet, um die Qualität von Erdnusssamen durch die Schale zu bestimmen, sodass Erdnussbauern reife Samen mit weitaus größerer Genauigkeit und weniger Zeit- und Arbeitsaufwand auswählen können.