ບັນທຶກຂອງບັນນາທິການ: The ກອງປະຊຸມວິໄສທັດ 2022 ຈະມີການຂະຫຍາຍການຂຸດຄົ້ນບ່ອນທີ່ນະວັດຕະກໍາເປັນການຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງວ່ອງໄວ, ລວມທັງທ່າອ່ຽງຂອງການປູກພືດພິເສດທີ່ມີມູນຄ່າສູງ, ໂຄງການຄວາມຍືນຍົງ ແລະການກັກຄາບອນ, ແລະລະບົບການຜະລິດສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ມີການຄວບຄຸມດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີສູງ. ຫນຶ່ງຫົວຂໍ້ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນກ່ຽວກັບ ກອງປະຊຸມ ແມ່ນຂໍ້ມູນສາຍຕາ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການເບິ່ງພາຍໃນວິທີການເຊັນເຊີສາຍຕາແລະການວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຈະມີຄວາມສໍາຄັນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ອຸດສາຫະກໍາທັງຫມົດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການອາຫານຂອງປະຊາກອນໂລກທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.
ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໄດ້ປະສົບກັບການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ແທ້ຈິງ. ຂໍ້ມູນເຈາະເລິກເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກ drones, ດາວທຽມ, ແລະຍົນເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກທ້ອງຟ້າ. ເຊັນເຊີທີ່ຕິດຕັ້ງອຸປະກອນສາມາດວັດແທກການປ່ຽນແປງຂອງຄຸນລັກສະນະຂອງພືດຫຼືຕົວກໍານົດການຂອງດິນດ້ວຍການຮັບຮູ້ການສະທ້ອນແສງ. ເຊັນເຊີ LiDAR ໃນປັດຈຸບັນສາມາດວັດແທກໂຄງສ້າງຂອງພືດໃນ 3D ໄດ້.
ນອກ ເໜືອ ໄປຈາກການຊ່ວຍເຫຼືອນັກກະສິ ກຳ ກັບຂໍ້ມູນ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຍັງເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງເຄື່ອງຈັກໃນພາກສະ ໜາມ, ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກມີປະຕິກິລິຍາຕໍ່ສະຖານະການໃນສະ ໜາມ ຫຼືແມ້ກະທັ້ງກວດພົບອຸປະສັກ. ເຕັກໂນໂລຊີເຖິງແມ່ນວ່າເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດຕອບສະຫນອງກັບສະຖານທີ່ hyper-accurate ຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບດາວທຽມ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາເອົາລາຍລະອຽດໃນລະດັບ centimeter. ດ້ວຍເທັກໂນໂລຍີທັງໝົດນີ້ຢູ່ໃນການກໍາຈັດຂອງພວກເຮົາ, ແມ່ນແຕ່ຕ້ອງການຕາຂອງມະນຸດບໍ?
ເມື່ອກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເຊັນເຊີ, ແລະດາວທຽມເຫຼົ່ານີ້ຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນຂອບເຂດທົ່ງນາແລະເຮືອນແກ້ວ, ພວກເຂົາຈະສະຫນອງການເຝົ້າລະວັງ 100% ຕະຫຼອດໂມງ. ເມື່ອເປັນເຊັ່ນນັ້ນ, ການປູກຝັງທີ່ຫ່າງໄກສອກຫຼີກ ແລະ ການກະສິກໍາຫ່າງໄກສອກຫຼີກໃນຂອບເຂດຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດກາຍເປັນຄວາມເປັນຈິງ. ຍ້ອນວ່າເຄື່ອງຈັກ ແລະ ຫຸ່ນຍົນປົກຄອງຕົນເອງມີບົດບາດເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບແຮງງານຂະຫນາດໃຫຍ່ອາດຈະບໍ່ຈໍາເປັນ. ໃນຂະນະທີ່ປະຈຸບັນນີ້ ໝາກ ໄມ້ແລະຜັກສ່ວນໃຫຍ່ຖືກເກັບແລະບັນຈຸດ້ວຍມື, ບົດລາຍງານຈາກ S&P Global ຄາດຄະເນວ່າໃນປີ 2025, ລະບົບການຮັບຮູ້ແລະວິທີການເກັບກ່ຽວຈະຊ່ວຍໃຫ້ມີລັກສະນະຂອງການເກັບກ່ຽວແບບອັດຕະໂນມັດໃນກະສິ ກຳ ທີ່ມີການຄວບຄຸມ (CEA).
ການຂະຫຍາຍຕົວໃນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການກະສິກໍາ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ໃນຖານະທີ່ເປັນຂົງເຂດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ, ມັນກໍາລັງແຜ່ລາມໄປສູ່ທຸກໆຂະແຫນງເສດຖະກິດ. ໂອກາດທີ່ອັດຕະໂນມັດຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງເຫັນໄດ້ນໍາເອົາໂອກາດຕະຫຼາດທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດໃນທົ່ວທຸກຂະແຫນງການ. ໃນຖານະເປັນມະນຸດ, ວິໄສທັດແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ພັດທະນາທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາ — ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດເພື່ອຮັບຮູ້ໂລກອ້ອມຂ້າງພວກເຮົາ. ສາດສະດາຈານຂອງ Optics ທາງການແພດ David Williams ອະທິບາຍ ວ່າ "ຫຼາຍກວ່າ 50 ເປີເຊັນຂອງ cortex, ດ້ານຂອງສະຫມອງ, ແມ່ນອຸທິດຕົນເພື່ອການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຕາ."
ມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງບັງເອີນທີ່ສ່ວນຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດທີ່ຮັບຜິດຊອບໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງສາຍຕາແມ່ນໃຫຍ່ທີ່ສຸດຈາກຄວາມຮູ້ສຶກອື່ນໆ. ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະກະດູກສັນຫຼັງຂອງເຕັກໂນໂລຊີສາຍຕາທີ່ທັນສະໄຫມ. ໃນຄໍາເວົ້າຂອງສາດສະດາ Williams, "ການເຂົ້າໃຈວິທີການເຮັດວຽກຂອງວິໄສທັດອາດຈະເປັນກຸນແຈເພື່ອເຂົ້າໃຈວິທີການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງໂດຍລວມ."
ເທັກໂນໂລຍີທີ່ເຫັນພາບແມ່ນກຳລັງພັດທະນາທາງດ້ານສະບຽງອາຫານ ແລະ ການກະເສດ ທີ່ຈະປ່ຽນວິທີການຈະເລີນເຕີບໂຕຂອງໂລກ, ການຜະລິດ, ການຂົນສົ່ງ ແລະ ການບໍລິໂພກອາຫານ. ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແມ່ນເປັນພາກສະຫນາມທີ່ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບ AI. ຂໍ້ມູນພາບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນນີ້ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ ແລະປະມວນຜົນຜ່ານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນສົ່ງຄືນໃຫ້ກັບຜູ້ປູກອາຫານ ຫຼືເຄື່ອງຈັກທີ່ເປັນເອກະລາດ ເຊັ່ນ: ທໍ່ສົ່ງຊົນລະປະທານ. ເຖິງແມ່ນວ່າຫຼັງຈາກການເກັບກ່ຽວ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີສະຫນອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ແລ້ວສໍາລັບວຽກງານທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ຂະບວນການ ການຈັດລຽງແລະຈັດປະເພດຫມາກໄມ້ແລະຜັກ, ວຽກງານທີ່ມະນຸດເຮັດແລ້ວແມ່ນບໍ່ສອດຄ່ອງ, ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ປ່ຽນແປງໄດ້, ແລະລາຄາແພງ.
ຜົນກະທົບຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແມ່ນໃຫຍ່ຫຼວງ. ເຊັນເຊີສາຍຕາແລະການວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຈະເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ອຸດສາຫະກໍາທັງຫມົດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການອາຫານຂອງປະຊາກອນໂລກທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ຂໍ້ມູນຂອງທະນາຄານໂລກຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ: ຮອດປີ 2025, ຂະແໜງອາຫານ ແລະ ກະສິກຳສ່ວນໃຫຍ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງເລິກເຊິ່ງຈາກການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຊີດ້ານສາຍຕາ ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ຫຸ່ນຍົນ ແລະ ອື່ນໆ. ມັນບໍ່ແປກໃຈທີ່ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະເຕັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນຈຸດໃຈກາງຂອງສິ່ງໃຫມ່ ຄື້ນຂອງການເລີ່ມຕົ້ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ໂດດເດັ່ນ ໃນທົ່ວຫຼາຍແນວຕັ້ງລວມທັງການຄ້າປີກ, ການກໍ່ສ້າງ, ການປະກັນໄພ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະກະສິກໍາ.
ການປັບປຸງຂະບວນການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການປະຕິວັດ
ມີ plethora ຂອງເຕັກໂນໂລຊີສາຍຕາທີ່ມີຢູ່ກັບຜູ້ຜະລິດອາຫານ. ນີ້ຮວມເຖິງອຸປະກອນ ຫຼືເຄື່ອງມືທີ່ຈັບພາບ, ວິເຄາະ, ກັ່ນຕອງ, ການສະແດງຜົນ ຫຼືແຈກຢາຍຂໍ້ມູນທາງສາຍຕາ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຫຼືປັນຍາປະດິດເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນຕາທັງຫມົດ, ແລະສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຫຼືປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງ.
ບໍ່ດົນມານີ້ ລາຍງານຈາກ LDV Capital on Visual Technologies ຊີ້ໃຫ້ເຫັນບາງທ່າອ່ຽງທີ່ກໍາລັງປະເຊີນໃນອະນາຄົດອັນສໍາຄັນທີ່ຈະມາຈາກການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຊີສາຍຕາໃນບັນດາຜູ້ຜະລິດອາຫານໃນໄລຍະຫ້າປີຂ້າງຫນ້າ. ສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍທີ່ສຸດກ່ຽວກັບສິ່ງເຫຼົ່ານີ້, ແມ່ນວ່າພວກເຂົາສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເນັ້ນຫນັກໃສ່ການປັບປຸງແລະການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຢູ່. ມັນຈະບໍ່ແມ່ນການປະຕິວັດ, ແຕ່ວ່າວິວັດການທີ່ກ້າວຫນ້າທີ່ເຕັກໂນໂລຊີການສາຍຕາກາຍເປັນປະຈຸບັນ. ຕົວຢ່າງ, ບົດລາຍງານຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ເອົາ drone, ຍົນ, ແລະຮູບພາບດາວທຽມທີ່ມີຄວາມລະອຽດເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະລະດັບຄວາມກວ້າງໃຫຍ່ກວ່າ, ເຮັດໃຫ້ການປູກຝັງທາງໄກໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເມື່ອຄວາມໄວການປຸງແຕ່ງເພີ່ມຂຶ້ນ, ການຮັບຮູ້ທີ່ຕິດຢູ່ກັບອຸປະກອນຈະຊ່ວຍໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໃນລະດັບພືດເຊັ່ນ: ການສີດພົ່ນຫຍ້າທີ່ຊັດເຈນແລະການວາງເມັດພືດ.
ທຸກໆຂະບວນການທີ່ມີຢູ່ສາມາດອັດຕະໂນມັດແລະການຄຸ້ມຄອງໄລຍະໄກ?
ດ້ວຍການຕິດຕາມແລະການປະເມີນ "ຕາ" ພືດຫຼາຍ 24/7, ແລະເຕັກໂນໂລຢີສາຍຕາທີ່ກວມເອົາພື້ນທີ່ຫຼືເຮືອນແກ້ວຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ການປູກຝັງແລະການປູກຝັງສາມາດຖືກຄຸ້ມຄອງຫ່າງໄກສອກຫຼີກໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້ບໍ? ຈາກປະສົບການກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຮູ້ວ່າຜູ້ປູກສະບຽງອາຫານຈໍານວນຫຼາຍແລ້ວຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເດີນທາງຫນ້ອຍລົງໄປພາກສະຫນາມຍ້ອນຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼືຮູບພາບທີ່ຖ່າຍໂດຍເຄື່ອງຈັກແລະສົ່ງໃຫ້ພວກເຂົາ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ສັດຕູພືດແມ່ນເປົ້າຫມາຍແລະຊັດເຈນກວ່າ. ແທນທີ່ຈະເຮັດການກວດສອບຈຸດເປັນປົກກະຕິ, ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສາມາດຕິດຕາມ 100% ຂອງພືດຂອງເຂົາເຈົ້າ, 100% ຂອງເວລາ.
ໃນຂະນະທີ່ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແມ່ນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະກໍານົດວິທີການທີ່ອາຫານແມ່ນການຂະຫຍາຍຕົວແລະປຸງແຕ່ງ, ມັນບໍ່ແມ່ນທີ່ສຸດທັງຫມົດ. ເທັກໂນໂລຍີເສີມອື່ນໆແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດເບິ່ງເຫັນພາຍໃຕ້ໃບແລະໃຕ້ດິນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນຫຼາຍເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮູບພາບເຕັມ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການຕິດຕາມແລະການວິເຄາະ microbiome ຜ່ານເຊັນເຊີທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອວັດແທກຄວາມອຸດົມສົມບູນ, ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ແລະການເປັນອານານິຄົມຂອງຈຸລິນຊີໃນອະໄວຍະວະພືດເທິງແລະລຸ່ມ.
ການລວບລວມ, ປະສົມປະສານ, ແລະການເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນທັງຫມົດນີ້ຈະເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະໃຊ້ພະລັງງານຂອງ stack ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເຕີບໃຫຍ່ທີ່ຜູ້ຜະລິດອາຫານຈະອີງໃສ່. ຜູ້ຜະລິດສະບຽງອາຫານສະເຫມີອີງໃສ່ຫຼາຍຮ້ອຍສັນຍານຈາກພາກສະຫນາມ, ແຕ່ເຄື່ອງມືແລະເວທີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຫຼົ່ານີ້ຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາຈະຕ້ອງສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຈໍານວນແຫຼ່ງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ເປົ້າຫມາຍສຸດທ້າຍແມ່ນການສ້າງລະບົບເອກະພາບທີ່ນໍາເອົາຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນ, ເຕັມທີ່ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານກະສິກໍາໃນລະດັບສູງທີ່ດີກວ່າ.