शोधकर्ताओं ने जैतून किसानों को फसल कटाई के समय का अनुमान लगाने में मदद करने के लिए एआई टूल पेश किया।
मशीन लर्निंग का उपयोग करके मॉडल फार्मों से प्राप्त विभिन्न डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करने पर, शोधकर्ताओं ने 90 प्रतिशत सटीकता के साथ जैतून की कटाई का समय पूर्वानुमानित किया।
तीन वर्षों से अधिक के विकास के बाद, Predic 1 परिचालन समूह के कार्य के परिणाम पिछले महीने जाएन के मेंगिबार में एक सम्मेलन में प्रस्तुत किए गए थे।
समूह का दायित्व एक ऐसी प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करने का था जो पूरे एक मौसम के लिए जैतून की फसल का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम हो, एक ऐसा लक्ष्य जिसे उन्होंने 90 प्रतिशत तक की सटीकता के साथ पूरा किया।
यह कार्य जेन विश्वविद्यालय, सेटेमेट, सिटोलिवा, कोओपेरेटिवस एग्रो-एलिमेंटारियास डी एंडालुसिया, एक किसान संघ, और नुटेस्का से मिलकर बने एक संघ द्वारा, जेन, कोर्दोबा और ग्रेनाडा में पारंपरिक पिकुअल जैतून के बागानों को परीक्षण मामलों के रूप में उपयोग करके किया गया।
यह भी देखें: अंडालूसिया के शोधकर्ताओं ने सिंचाई दक्षता में सुधार के लिए एआई टूल विकसित कियाजाएन विश्वविद्यालय के कार्टोग्राफिक, जियोडेटिक और फोटोग्रामेट्रिक इंजीनियरिंग विभाग की प्रोफेसर और इस तकनीक के बारे में 2022 के एक अध्ययन की संबंधित लेखिका मारिया इसाबेल रामोस के अनुसार, भविष्यवाणी करने वाली प्रणालियाँ जैतून क्षेत्र के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण हैं।
उन्होंने कहा, "वैज्ञानिक स्तर पर, फसल कटाई की भविष्यवाणी सटीक कृषि के भीतर सबसे जटिल समस्याओं में से एक है।" "ऐसे कई अध्ययन हैं जो पराग के उत्सर्जन और फल उत्पादन के बीच घनिष्ठ संबंध के आधार पर ये भविष्यवाणियाँ करते हैं, अन्य एरोबायोलॉजिकल, फेनोलाजिकल और मौसम संबंधी चरों से, सभी में जुलाई से कुशल और स्वीकार्य सटीकता के साथ।"
"हमारा इरादा इस भविष्यवाणी को आगे बढ़ाना है और फूल खिलने से पहले की अवधि में इष्टतम भविष्यवाणियाँ करने में सक्षम होना है… इससे बहुत पहले कि किसान अपने रणनीतिक योजना और फार्म में आर्थिक निवेश को अंजाम दे," रामोस ने आगे कहा।
समूह ने पूर्वानुमानित स्वास्थ्य देखभाल परियोजनाओं में पहले इस्तेमाल की गई डेटा माइनिंग पद्धतियों का उपयोग करके, प्रारंभिक लक्षित क्षेत्र से मौसम संबंधी डेटा और ऐतिहासिक फसल कटाई डेटा से प्रतिगमन मॉडल बनाए।
इसे थर्मोग्राफिक सेंसर और मल्टी-स्पेक्ट्रल कैमरों से लैस ड्रोन, उपग्रह इमेजरी, फेनोलॉजिकल आकलन, पर्ण और मृदा विश्लेषण तथा मॉडल फार्मों से एकत्र किए गए डेटा से प्राप्त वर्तमान डेटा के साथ जोड़ा गया।
यह मॉडल मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का सबसे स्थापित क्षेत्र है और जिसका कृषि में एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है, ताकि फसल की उपज का यथासंभव सटीक अनुमान लगाया जा सके।
सपोर्ट वेक्टर मशीन एल्गोरिदम का उपयोग करके कई कर्नेल, अर्थात् रैखिक और गाउसीयन कर्नेल, का उपयोग करना संभव हो गया। यह एल्गोरिदम के लिए डेटा की प्रकृति के अनुकूल होने को आसान बनाता है, जिससे अनंत रूपांतरण किए जा सकते हैं।
यह प्लेटफ़ॉर्म SIGPAC, जो कृषि भूखंडों के लिए स्पेनिश सरकार का भौगोलिक सूचना प्रणाली है, के समान एक वेब-आधारित एप्लिकेशन के रूप में मुफ्त में उपलब्ध होगा।
यह भी देखें: शोधकर्ताओं ने जलवायु डेटा से फसल उपज क्षमता का पूर्वानुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम विकसित कियाउपयोगकर्ता अनुरोधित जानकारी का एक इंटरैक्टिव ग्राफिकल प्रतिनिधित्व देख सकते हैं और डेटा निर्यात कर सकते हैं।
जेन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर ग्राफिक्स और जियोमैटिक्स के अध्यक्ष और परियोजना के तकनीकी समन्वयक, फ्रांसिस्को रामोन फेइतो हिगुएरुआला ने समझाया कि जैसे-जैसे उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ेगी और भविष्य की फसलों के परिणामों को सिस्टम में वापस डाला जाएगा, पूर्वानुमानों की सटीकता में सुधार होगा। प्रत्येक क्षेत्र के लिए अनुकूलित अधिक कुशल मॉडल संभव होंगे।
कोओपेरेटिवस एग्रो-अलमेंटेरियस डे अंडालुसिया के जोस मेनार पाचेको ने हितधारकों तक परियोजना के परिणामों और ज्ञान को फैलाने में अपनी संस्था की भूमिका के महत्व पर प्रकाश डाला।
वह अपने सदस्यों के फार्म प्रबंधन और संसाधन अनुकूलन में सुधार के लिए परियोजना के निष्कर्षों के व्यापक जागरूकता और अपनाने को सुनिश्चित करने की उम्मीद करते हैं। उन सदस्यों का वार्षिक कारोबार €11 मिलियन से अधिक और अंडालूसिया के कुल जैतून तेल उत्पादन का 70 प्रतिशत से अधिक हिस्सा है।
इस परियोजना को ग्रामीण विकास के लिए यूरोपीय कृषि निधियों और एंडालुसियाई क्षेत्रीय सरकार द्वारा, जैतून क्षेत्र में कृषि उत्पादकता और स्थिरता पर यूरोपीय नवाचार साझेदारी के क्षेत्रीय परिचालन समूहों के आह्वान के हिस्से के रूप में वित्तपोषित किया जाता है।टोर।
"सामान्य कृषि नीति के तहत, नए सुधारों की एक श्रृंखला लागू की जा रही है, जिसमें इन पर्यावरणीय उद्देश्यों के साथ जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई शामिल है, साथ ही किसानों का समर्थन करके एक स्थायी और प्रतिस्पर्धी कृषि क्षेत्र की उपलब्धि, और इन सभी के साथ इन उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए जैतून क्षेत्र के डिजिटलीकरण के लिए एक मजबूत प्रतिबद्धता है," रामोस ने कहा।
उन्होंने आगे कहा, "इन उद्देश्यों की पूर्ति क्षेत्र में शामिल प्रत्येक अभिनेता द्वारा उचित निर्णय लेने पर निर्भर करती है। इसलिए, पूर्वानुमान प्रणाली प्रबंधन और निर्णय लेने में एक महत्वपूर्ण उपकरण है।"