Sürdürülebilir tarıma odaklanan Alphabet’s Mineral Projesi, sadece resmi olarak kurumsal terfi etti Silikon Vadisi devine bağlı. Onun amacı : ” araçlar geliştirmek gezegeni korurken insanlığın nüfusunu beslemesine yardımcı olun “.
X Moonshot Fabrikasının bir projesi
Alphabet’in inovasyon laboratuvarı X Moonshot Factory, bu projeyi 2018’de makine öğrenimi mahsul üretimine nasıl uygulanabilir?. 2020 yılında ise resmi olarak Mineral adını almış ve kendi başına bir şirket haline gelmiştir. İkincisi, gıda üretim sistemindeki şirketlerle ortaklıklar kurarak işbirlikçi bir yaklaşımı benimsiyor.
” Misyonumuz, sürdürülebilir tarımın geliştirilmesine yardımcı olmaktır. Bunu yapmak için, bitkiler dünyası hakkında daha önce hiç bilinmeyen veya anlaşılmayan bilgileri toplamaya, düzenlemeye ve anlamaya izin veren bir platform ve araçlar geliştiriyoruz.ve onları faydalı ve kullanılabilir hale getirmek için Genç şirketin CEO’su Elliot Grant şöyle yazıyor: bir blog yazısı. Bunu başarmak için Mineral, üretken yapay zekaya, makine öğrenimine ve çevresel bilgi işlem gücüne güveniyor.
Şirket, üç farklı eksene odaklandığını açıklıyor: algılama teknolojilerinin geliştirilmesi zengin bitki ve mahsul veri kümeleri oluşturabilen, makine öğrenimi için çeşitli kaynaklardan tarımsal verileri organize edebilen ve güçlü algoritmaların geliştirilmesive sonunda, bitki dünyasına ilişkin temel anlayışımızı önemli ölçüde geliştirebilecek araştırmalar yapmak.
Çevreye saygı gösterirken ürün verimini artırın
Mineral bir ” elde etmek istiyor bitki genleri, çevre ve çiftlik yönetimi uygulamaları arasındaki karmaşık etkileşimlerin daha derinden anlaşılması ” ile çiftçilerin çevreye saygı gösterirken verimlerini optimize etmelerine yardımcı olmak. Son birkaç yılda, bunu keşfetti “ çoğu şirket, makine öğreniminden tam olarak yararlanmak için gereken miktarda, çeşitlilikte veya kalitede veri toplamaz “.
Şirket, işi için gerekli verileri toplamak amacıyla tarlalara konuşlandırılan güneş enerjisiyle çalışan bir gezici geliştirdi ve artık sensörlerini robotlar, dronlar ve hatta akıllı telefonlar ve tarım ekipmanları gibi diğer makinelere kurarak daha da ileri gitmek istiyor. Bu çok formatlı bilgi koleksiyonu sayesinde, tasarladığı veritabanları büyük ölçüde zenginleştirilmiştir.
Mineral için tarımda makine öğreniminin potansiyeli çok büyük
Mineral’in yaptığı işin ne kadar faydalı olabileceğini anlamak için şu konulara ilgi duymanız yeterli. Kaliforniyalı şirket Driscoll’s ile işbirliği, çilek yetiştiriciliğinde uzmanlaşmıştır. Maden mühendisleri ile ortaklaşa, ekipleri, makine öğrenimi aracılığıyla her tesis için verim tahminlerinin doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirmeyi başardı.. Tahminleri de çok daha sık ve çok daha doğruydu.
” Yetiştirme projesinin bir parçası olarak, robotlara milyonlarca bitki hakkında veri toplama görevi verildi ve bu da çalışanların daha üst düzey görevlere odaklanmalarını sağladı. Verim tahmini projesi, tahminin doğruluğunu, sıklığını ve ufkunu iyileştirmiştir. Sonunda, kalite kontrol projesi daha hızlı, daha tutarlı ve daha az maliyetli süreçlerle sonuçlanmıştır. “diyor Maden.
Küresel ısınmanın nedenlerinden biri olarak kabul edilen tarım da bundan etkileniyor. ” İklime daha dayanıklı ekin çeşitleri bulmak, daha az kimyasal ve fosil yakıt yoğun uygulamalara geçmek, toprak sağlığını iyileştirmek ve biyolojik çeşitliliği eski haline getirmek için kaybedecek zaman yok. “diyor şirket.
