د مدیر یادونه: د د ویژن کنفرانس 2022 پراخې سپړنې به وړاندې کړي چیرې چې نوښت په ګړندۍ توګه بدلون رامینځته کوي ، پشمول د لوړ ارزښت لرونکي ځانګړتیاو فصلونو رجحانات ، پایښت او د کاربن استخراج پروګرامونه ، او د لوړ ټیک کنټرول چاپیریال تولید سیسټمونه. په اړه یوه راپورته شوې موضوع اجندا بصری معلومات دی. لاندې یو داخلي نظر دی چې څنګه بصری سینسرونه او کمپیوټر لید به د ټول صنعت سره د نړۍ د مخ پر ودې نفوس د خواړو غوښتنې پوره کولو کې د مرستې لپاره مهم وي.
د کمپیوټر لید یو ریښتینی بوم تجربه کړی. د بې پیلوټه الوتکو، سپوږمکیو او الوتکو څخه د معلوماتو له لارې راټول شوي بصیرت د آسمان څخه ډاټا راټولوي. د تجهیزاتو نصب شوي سینسرونه د دې وړتیا لري چې د نبات په ځانګړتیاو یا د خاورې پیرامیټرو کې د نظری انعکاس سینسنګ سره بدلون اندازه کړي. د LiDAR سینسر اوس د دې توان لري چې په 3D کې د نباتاتو جوړښت اندازه کړي.
د معلوماتو په برخه کې د کرنې پوهانو سره د مرستې سربیره، د کمپیوټر لید په ساحه کې د خپلواکو ماشینونو د فعالولو په برخه کې هم دی، د ماشینونو سره مرسته کوي چې په ساحه کې حالاتو ته غبرګون وښيي یا حتی د خنډونو کشف کړي. ټیکنالوژي حتی موږ ته دا وړتیا راکوي چې د هایپر - دقیق ځای عکس العمل وښیو د سپوږمکۍ انځورونو څخه ډاټا، کوم چې کولی شي د سانتي مترو په کچه توضیحات راوړي. زموږ په اختیار کې د دې ټولو ټیکنالوژۍ سره، ایا د انسان سترګې حتی اړتیا لري؟
یوځل چې دا کیمرې ، سینسرونه او سپوږمکۍ په کروندو او شنو خونو کې په پیمانه ځای په ځای شي ، دوی به د ساعت په اوږدو کې 100٪ نظارت پوښښ چمتو کړي. کله چې دا پیښ شي، لیرې پرتو زراعت او تر ډیره حده لیرې پرتې کرهنه یو واقعیت شي. لکه څنګه چې خودمختاره ماشینونه او روبوټونه په ډیریدونکي شمیر رولونه ترسره کوي، د لوی کاري ځواک اړتیا ممکن نور اړتیا ونلري. پداسې حال کې چې نن ورځ ډیری میوې او سبزیجات د لاس په واسطه راټولیږي او بسته کیږي، د S&P ګلوبل راپور وړاندوینه کوي چې تر 2025 پورې به د ادراک سیسټمونه او د راټولولو الګوریتمونه د کنټرول شوي چاپیریال کرنې (CEA) کې د خودمختاره حاصلاتو اړخونه فعال کړي.
د کمپیوټر لید کې دا وده نه یوازې په کرنه کې اړینه ده. په حقیقت کې، په عصري AI کې د خورا بالغ ساحې په توګه، دا د اقتصاد هر سکتور ته وده ورکوي. هغه فرصتونه چې د بصري وړتیاوو اتومات کول په هر سکتور کې د بازار نه ختمیدونکي فرصتونه راوړي. د انسانانو په توګه، لید زموږ ترټولو پرمختللی احساس دی - هغه یو چې موږ یې د شاوخوا نړۍ د پوهیدو لپاره ډیری کاروو. د طبي نظریاتو پروفیسور ډیویډ ویلیمز تشريح کوي دا چې "د 50 سلنې څخه ډیر کورټیکس، د دماغ سطح، د بصری معلوماتو پروسس کولو ته وقف شوی دی."
دا کومه تصادفي نه ده چې د انسان دماغ هغه برخه چې د بصري معلوماتو د تحلیل مسولیت لري د نورو حواسونو په پرتله ترټولو لویه برخه ده. مصنوعي عصبي شبکې د ماشین زده کړې لازمي برخه او د عصري بصري ټیکنالوژیو ملا ده. د پروفیسور ویلیامز په وینا، "د لید لید څنګه کار کوي درک کول ممکن د دې پوهیدو لپاره کلیدي وي چې دماغ څنګه په بشپړ ډول کار کوي."
بصری ټیکنالوژي لا دمخه د خواړو او کرنې په برخه کې پرمختګونه رامینځته کوي چې دا به د نړۍ وده ، تولید ، ټرانسپورټ او خواړو مصرف کولو لاره بدله کړي. د کمپیوټر لید په حقیقت کې ترټولو ټیکنالوژیکي پرمختللی ساحه ده کله چې AI ته راځي. د بصری معلوماتو دا بې ساري شتمني د ماشین زده کړې له لارې کارول کیدی شي او پروسس کیدی شي او بیا د خواړو بزګرانو یا خپلواکو ماشینونو لکه د اوبولګولو محورونو ته ورکول کیدی شي. حتی د حاصلاتو وروسته، د کمپیوټر لید ټیکنالوژي چمتو کوي کوم چې دمخه د مهمو مهمو دندو لکه د پروسې لپاره کارول کیږي. د میوو او سبزیجاتو ترتیب او درجه بندي، یو کار چې کله د انسانانو لخوا ترسره کیږي متضاد ، وخت مصرفونکی ، متغیر او ګران دی.
د دې ټیکنالوژۍ اغیز خورا لوی دی. بصری سینسرونه او د کمپیوټر لید به د ټول صنعت سره د نړۍ د مخ پر ودې نفوس د خواړو غوښتنې پوره کولو کې د مرستې لپاره خورا مهم وي. د نړیوال بانک ارقام وړاندیز کوي چې تر 2025 پورې به د خوړو او کرنې ډیری برخې د بصری ټیکنالوژیو لکه د عکس پیژندنې، کیمرې، روبوټکس او نور ډیر څه په کارولو سره ژوره اغیزه وکړي. دا د حیرانتیا خبره نده چې د کمپیوټر لید او AI ټیکنالوژي د نوي په زړه کې دي د ژمنې تخنیکي پیل څپې په ډیری عمودی برخو کې د پرچون، ساختماني، بیمې، امنیت، او کرنې په شمول.
د انقلاب پیل کولو لپاره د پیل ټکي په توګه د موجوده پروسو ښه کول
د خواړو بزګرانو لپاره د لید ټیکنالوژیو ډیری شتون شتون لري. پدې کې هر هغه وسیله یا وسیله شامله ده چې بصری ډاټا نیول، تحلیل، فلټرونه، نندارې، یا توزیع کوي. دا سیسټمونه د کمپیوټر لید، ماشین زده کړې، یا مصنوعي استخباراتو څخه د ګټې اخیستنې لپاره ډیزاین شوي ترڅو د ټولو بصري معلوماتو احساس وکړي، او یا د عمل وړ بصیرت وړاندې کړي یا په خپلواکه توګه عمل وکړي.
وروستي راپور د LDV پلازمینې څخه د بصری ټیکنالوژیو په اړه ځینې مهم راتلونکي راتلونکي رجحانات په ګوته کوي چې په راتلونکو پنځو کلونو کې به د خواړو کروندګرو ترمینځ د بصري ټیکنالوژیو له پلي کیدو څخه رامینځته شي. د دې په اړه ترټولو په زړه پورې خبره دا ده چې دوی اکثرا د موجوده ټیکنالوژیو په ښه والي او غوره کولو ټینګار کوي. دا به یو انقلاب نه وي بلکه یو پرمختللی تکامل وي ځکه چې بصری ټیکنالوژي اصلي جریان کیږي. د مثال په توګه، راپور د ماشین زده کړې الګوریتمونو ته اشاره کوي چې د ډرون، الوتکې، او سپوږمکۍ عکسونه د زیات شوي ریزولوشن او لوی سپیکٹرل سلسلې څخه جذبوي، چې د لیرې پرتو کرهنې نور هم فعالوي. همدارنګه، لکه څنګه چې د پروسس سرعت زیاتیږي، د تجهیزاتو نصب شوي سینسنګ به د نبات په کچه پریکړې وړ کړي لکه د زیان رسوونکو واښو پاکول او د تخم ځای پرځای کول.
ایا هره موجوده پروسه په لیرې توګه اتومات او اداره کیدی شي؟
د ډیری "سترګو" څارنې او ارزونې بوټو 24/7 سره، او د بصری ټیکنالوژیو سره چې په پراخه توګه ټولې ځمکې یا شنو خونو پوښلي، ایا کرنه او زراعت په نږدې راتلونکي کې له لیرې اداره کیدی شي؟ زموږ د پیرودونکو سره د تجربې څخه ، زه پوهیږم چې د خواړو ډیری بزګران دمخه اړتیا لري ساحې ته ډیر لږ سفرونه وکړي د بصیرت یا عکسونو څخه مننه چې د ماشینونو لخوا اخیستل شوي او دوی ته سپارل شوي. نور څه دي، د آفتونو په څیر د ستونزو سره د مبارزې لپاره د دوی وړتیا خورا په نښه شوي او دقیق دي. د معمول ځای چیک کولو پرځای، دا وسایل د دې توان لري چې د دوی د فصلونو 100٪ څارنه وکړي، 100٪ وخت.
پداسې حال کې چې د کمپیوټر لید یو لوی پرمختګ دی چې دا به هغه لاره بیا تعریف کړي چې خواړه کرل کیږي او پروسس کیږي، دا ټول پای نه دی. نورو تکمیلي ټیکنالوژیو ته اړتیا ده ترڅو موږ وکولی شو د پاڼي لاندې او د خاورې لاندې وګورو، کوم چې د بشپړ انځور ترلاسه کولو لپاره خورا مهم دي. د مثال په توګه، د وقف شوي سینسرونو له لارې د مایکروبیوم څارنه او تحلیل چې د ځمکې په پورتنۍ او لاندې نباتاتو ارګانونو کې د مایکروجنیزمونو کثرت، تنوع او استعمار اندازه کوي.
د دې ټولو معلوماتو راټولول، یوځای کول، او احساس کول به د مخ پر ودې ټیکنالوژۍ سټیک ځواک کارولو لپاره یوه کلیدي ننګونه وي چې د خواړو بزګران به پرې تکیه وکړي. د خواړو کروندګرو تل د ساحې څخه په سلګونو سیګنالونو تکیه کړې ، مګر دا راپورته کیدونکي وسیلې او پلیټ فارمونه پدې معنی دي چې دوی به د مخ په ډیریدونکي شمیر سرچینو څخه لیدونو ته اړتیا ولري. وروستی هدف د یو متحد سیسټم رامینځته کول دي چې د غوره لوړې کچې کرهنیز پریکړو وړولو لپاره اړین بشپړ، روښانه انځور راوړي.