google-site-verification=s4MOymLoYTc2UwfwvkG5ShpCUEdvfbJ7QHnhNavHfi4 인공지능 스토리 :: 인공지능 스토리

카테고리 없음 2020. 11. 8. 00:19

전세계 모바일 인공지능 예측

2027년 인공지능 모바일 시장은 어떨까?

2027년 인공지능 모바일 시장은 어떨까? 전세계 모바일 인공지능 시장은 2020년에서 2027년까지 엄청난 성장을 할 것으로 예측되고 있습니다. 인텔리전스 인공지능 시장에 대한 데이터 브리지 시장 조사 보고서는 분석 및 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 미치는 영향을 제공하면서 예측 기간 동안 널리 퍼질 것으로 예상되는 다양한 요인에 대해 설명합니다. 인공지능은 독립적으로 결정을 내릴 수있는 시스템입니다. 데이터가 시스템에 제공되고 그에 따라 인공지능 시스템을 만들기 위해 훈련되는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 프로세스 자동화 및 고급 기계 학습과 같은 다양한 범주로 구분됩니다. 인공지능은 또한 우수한 카메라, 인공지능 기반 얼굴 인식, 효율적인 배터리 등을 제공하기 위해 매일 당사의 모바일 프로세서에서 사용됩니다. 따라서 모바일 칩셋 제조업체가 출시 한 최신 칩은 인공지능 기능으로 가득 차 있습니다. 인공지능에 대한 소비자의 수요 증가는 모바일 프로세서, 모바일 기술 발전 활성화 프로세서 제조업체와의 상승 클라우드 기반 서비스와 함께 인공 지능의 입양 성장, 인지의 IoT 글로벌 모바일 성장하는 구동 요인을 계산하고 가장자리를 인공지능 시장. 숙련 된 인력 부족과 높은 인공지능 프로세서 비용은 글로벌 모바일 인공지능 시장의 제약 요인입니다. 카메라 애플리케이션을 위한 저렴한 전용 칩과 연구 개발에 대한 더 많은 투자는 글로벌 모바일 인공지능 시장의 새로운 기회입니다. 인공지능 알고리즘의 불규칙성과 개인 정보 보호 및 보안 문제는 여전히 전세계 모바일 인공지능 시장에 주어진 과제입니다. 이 모바일 인공지능 시장은 새로운 최근 개발, 무역 규정, 수입 수출 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 현지 시장 참여자의 영향에 대한 세부 정보를 제공하고, 새로운 수익 주머니, 변화 측면에서 기회를 분석합니다. 모바일 인공지능 시장은 기술, 구성 요소 및 응용 프로그램을 기반으로 분류됩니다. 세그먼트 간의 성장은 틈새 시장 성장과 전략을 분석하여 시장에 접근하고 핵심 애플리케이션 영역과 목표 시장의 차이를 결정하는 데 도움이 됩니다. 위에서 언급 한 바와 같이 글로벌 모바일 인공지능 시장을 분석하고 시장 규모, 볼륨 정보를 국가, 기술, 구성 요소 및 응용 프로그램별로 제공합니다. 모바일 인공지능 시장 보고서에서 다루는 국가는 북미, 브라질, 아르헨티나 및 남미의 일부인 남미, 독일, 이탈리아, 영국, 프랑스, 스페인, 네덜란드의 미국, 캐나다 및 멕시코입니다. 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 유럽의 나머지 유럽, 일본, 중국, 인도, 대한민국, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양의 나머지 아시아 태평양, 사우디 아라비아, 아랍에미리트, 남아프리카, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카의 일부도 포함됩니다. 아시아 태평양 지역은 스마트 폰 사용자의 증가와 함께 인터넷 서비스의 보급이 증가함에 따라 모바일 인공지능 시장의 성장을 지배 할 것입니다. 또한 주요 통신 제공 업체의 존재로 인해 이 지역은 막대한 투자를 유치하고 있습니다. 보고서의 국가 섹션은 또한 시장의 현재 및 미래 동향에 영향을 미치는 국내 시장의 개별 시장 영향 요인 및 규제 변화를 제공합니다. 다운 스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석과 같은 데이터 포인트, 사례 연구는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 포인터 중 일부입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재와 가용성, 국내 및 국내 브랜드와의 경쟁이 크거나 부족하여 직면 한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향을 고려하여 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공합니다. 모바일 인공지능 시장 경쟁 환경은 경쟁사별로 세부 정보를 제공합니다. 포함 된 세부 사항에는 회사 개요, 회사 재무, 수익 창출, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 회사 강점 및 약점, 제품 출시, 제품 폭과 폭, 애플리케이션 우위가 포함됩니다. 위의 데이터 포인트는 모바일 인공지능 시장과 관련된 기업의 초점에만 관련이 있습니다. 데이터 브리지 시장 조사컨설팅 및 고급 조형 연구 분야의 리더입니다. 우리는 기존 및 신규 고객에게 그들의 목표와 일치하고 적합한 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 생산 비용 분석, 무역 경로 분석, 추가 국가의 시장을 이해하는 대상 브랜드의 가격 추세 분석, 수입 수출 및 회색 영역 결과 데이터, 문헌 검토, 소비자 분석 및 제품 기반 분석. 대상 경쟁자의 시장 분석은 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략까지 분석 할 수 있습니다. 원하는 형식과 데이터 스타일로 데이터가 필요한 경쟁 업체를 원하는 만큼 추가 할 수 있습니다. 전세계 모바일 인공지능은 시장은 앞으로 예측 할 수 없는 변화를 맞이하게 될 것입니다. 인공지능이 가져올 비극에 대해 여전히 논란이 많지만 그럼에도 불구하고 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어 줄 것이라 예측하고 있습니다. 단순 반복적인 작업은 인공지능에 맡기고 인간은 고차원의 중요한 선택의 기로에 있는 것들에 집중하면서 더욱 좋은 세상이 되리라 생각됩니다. 세계는 끊임없이 변화하는 복잡하고 혼란스러운 시스템이며, 이 세계를 이해하는 것은 엄청난 경제적 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에서 인공지능이 도입되어 조직이 원인, 결과, 데이터 및 잠재력을 결정할 수 있습니다. 경제의 인과 구조를 이해할 수 있으면 기업이 미래를 더 잘 예측하고 프로세스를 최적화 할 수 있습니다. 글로벌 경제의 복잡성으로 인해 금융 회사는 전 세계의 수많은 네트워크를 모델링하기 위해 데이터 분석가와 과학자로 구성된 전체 팀을 필요로 합니다. 우리가 많은 위기에서 보았듯이 잘못되면 경제가 크게 타격을받습니다. 이 플랫폼은 대규모 자율 모델링을 수행하고 금융 부문에서 작업하는 팀의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

카테고리 없음 2020. 11. 7. 01:23

인공지능과 자율 주행 차

자율 주행차의 현재는 어떨까요?

자율 주행차의 현재는 어떨까요? 인공지능은 수백 개의 서로 다른 센서에서 생성 된 실제 단어 데이터에 신속하게 대응 할 수 있지만 거리에 도달 할 때까지는 시간이 많이 걸릴 것입니다. 최근에 자율 주행 차가 뉴스를 장식하고 기술 관련 커뮤니티를 지배하고 있습니다. 이는 공공 출퇴근 및 상품 운송에 대한 우버 이후의 중단으로 간주됩니다. 무인 자동차를 보완하는 데 사용되는 인공지능 시대에 그것들은 분명히 상상에 불과한 것이 아닙니다. 테슬라와 같은 회사는 무인 자동차에 많은 투자를하고 있습니다. 현재 웨이모는 2017년에 멈춘 후 무인 자동차 테스트를 다시 시작했습니다. 테스트는 완전히 무인 솔루션으로 이동하기에 충분한 데이터를 얻을 수 있을 때 까지 차량 내부의 운전자를 대상으로 수행됩니다. 그러나 더 자세히 알아보기 전에 자율이 무엇을 의미하는지에 논의를 해봐야 합니다. 한 업체는 최근에 고객을 위해 운전 자동화 수준이라는 표준을 명확히 하는 것을 목표로 하는 시각적인 차트를 업데이트 했습니다. 이 표준은 자동 차량의 기준 역할을 하므로 다음 항목을 포함합니다. 첫째는 운전자 지원을 위한 자동화로 이 시스템은 운전자를 지원하지만 차량을 제어하지 않는 차량 자동화의 예비 수준 또는 시작점입니다. 두번째로로는 부분 자율 주행입니다. 시 시스템은 부분적으로 제어되지만 운전자는 주로 차량의 작동을 담당합니다. 세번째로는 고도로 자동화 된 운전입니다. 이를 통해 사용자는 시스템이 더 오랜 시간 동안 차량을 제어 할 수 있습니다. 네번째로는 완전 자동 운전 시스템으로 사람의 간섭없이 차량을 운전 할 책임이 있습니다. 그러나 운전자의 존재는 여전히 필요합니다. 다섯번째로 완전 자동화 된 자동차 차량은 운전자의 도움없이 한 지점에서 다른 지점으로 완전히 이동할 수 있습니다. 그런데 자동화 수준에 따라 자율의 정의가 다릅니다. 운전자 지원 및 부분 자동화 자동차를 위한 자동화가 상업적으로 사용되는 동안 나머지 단계는 여전히테스트 조건에 있습니다. 이 글의 목적을 위해 고도로 자동화 된 운전에서 인공지능의 영향과 인공지능을 활용하여 완전 자율 주행을 현실로 구현하는 방법에 대해서 설명하여야 합니다. 자율 주행 차 사용을 보완하는 인공지능의 역할을 알아보면 규제 및 사회적 수용에 따라서 완전 자율 주행 자동차의 영향은 대중 교통 시스템의 혼란에 국한되지 않고 다른 산업을 뒤흔들 가능성도 있습니다. 자율 주행 차에 대해 이야기 할 때 인공지능에 대해 이야기하지 않는 것은 거의 불가능합니다. 인공지능은 차량이 교통 상황을 탐색하고 복잡한 상황을 처리 할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 또한 인공지능 소프트웨어와 카메라와 같은 기타 LoT센서를 결합하면 적절하고 안전한 운전을 보다 쉽게 보장 할 수 있습니다. 인공지능의 잠재력에 대해 논의한 후 인공지능이 자율 주행 차량의 성공을 향한 게임 체인저로 간주되는 상위 4가지 영역에 대해 이야기 해 보겠습니다. 먼저 자율 주행 차 안전을 위한 인공지능입니다. 인공지능이 운전석을 완전히 차지하기 전에 사용자, 규제 기관, 제조업체의 신뢰를 얻기 위해 부조종사로 사용되고 있습니다. 센서 전체의 데이터 피드를 분석함으로써 인공지능은 육체 및 혈액 운전자가 인적 오류를 일으키기 쉬운 상황에서 유용 할 수 있습니다. 인공지능은 차량의 비상 제아, 교차 트래픽 감지, 교통 신호와 동기화, 비상시 중단, 사각 지대에 대한 능동적 모니터링과 같은 영역에서 매우 높은 점수를 받을 수 있습니다. 이러한 기능은 운전 작업에 대한 운전자의 주의를 유지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 차량을 운전하는 데 필요한 처리 능력은 엄청납니다. 외부 환경의 통제 없이는 수많은 변수가 있으므로 인공지능은 많은 학습이 필요합니다. 운전에 인공지능의 적용 가능성을 테스트 하는 많은 회사가 있지만 가장 주목할만한 성과는 테슬라가 수행 한 것입니다. 웨이모의 인공지능 알고리즘에는 센서, GPS, 레이더, 라이더, 카메라 및 클라우드 서비스의 실시간 데이터가 제공됩니다. 이러한 데이터는 차량 작동에 사용되는 제어 신호를 생성하기 위해 처리됩니다. 그리고 개인을 위한 선별된 클라우드 서비스에 주목해야 합니다. 인공지능은 차량의 물리적 상태를 정확하게 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 사용에서 수집 된 데이터는 예측 유지 보수, 처방적 유지관리에 대해 처리 될 수 있습니다. 세번째로는 규제 기관 및 보험회사를 위한 정화한 피드입니다. 자동화 된 자동차의 데이터를 사용하여 교통 위반 및 클레임을 확인할 수 있습니다. 보험 관점에서 인공지능은 운전자 위험 평가, 위험도에 따라 보험 비용 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 차량의 데이터는 사고 발생시 청구를 더 빠르게 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 그 예로 아트 파이낸셜은 인공지능 기반 동영상 앱을 통해 사용자가 스마트 폰 카메라를 사용하여 차량의 손상 영역을 스캔하여 자동 손상에 액세스 할 수 있도록 합니다. 네번째로는 드라이버 및 사용자 행동 모니터링이 가능해집니다. 자율 주행 차에서 인공지능의 적용 가능성은 안전과 같은 더 엄격한 요구 사항에 국한되지 않습니다. 인공지능은 차량 내부의 다양한 제어 및 엔터테인먼트에 사용될 수 있습니다. 인공지능은 여행 중 맞춤형 엔터테인먼트를 제공하는 데 도움이됩니다. 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터를 기반으로 AI는 사용자 행동을 기반으로 선호도를 예측하고 처방 할 수 있습니다. 여기에는 좌석 위치 조정, 거울 조정, 에어컨 조절, 재생할 노래 등이 포함될 수 있습니다. 인공지능은 사람들이 손쉬운 이동을 경험할 수 있도록 자율 주행을 발전시키고 있습니다. 정부도 경쟁에 뛰어 들면서 투자자들이 인공지능을 기반으로 한 무인 자동차를 상업적으로 사용할 수 있도록 촉구했습니다. 2018년 8월 영국 정부는 자율 주행 차 테스트에 유리한 목적지로 기업을 유치 할 목적으로 인공지능 시뮬레이터 계획을 발표하기도 했습니다. 세상은 변화하고 있으며 인공지능은 매일 더 똑똑해지고 있습니다. 하지만 완전한 자율 주행은 아직 갈 길이 먼것이 현실입니다.

카테고리 없음 2020. 11. 5. 14:28

농업 분야에서의 인공지능 활용

농업에서 인공지능을 어떻게 활용할까?

농업에서 인공지능을 어떻게 활용할까? 인공지능은 대부분의 산업의 영역에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 지능형 기계를 사용하여 특정 작업을 자동화 하려는 모든 산업이 포함됩니다. 농업은 인류의 역사상 가장 오래되고 가장 중요한 직업 중 하나입니다. 또한 경제 부문에서 매우 중요한 역할을합니다. 전 세계적으로 농업은 5조 달러 규모의 큰 산업입니다. 전 세계 인구는 2050년까지 90억명 이상에 이를 것으로 예상되며 수요를 충족하려면 농업 생산량을 지금보다 70% 늘려야합니다. 세계 인구가 증가함에 따라서 토지나 물과 자원이 수요 공급 사슬을 충족하기에는 부족합니다. 따라서 우리는 더 현명한 접근 방식이 필요하고 우리가 농사를 짓는 방법에 대해 더 효율적이되고 가장 생산적이 될 수 있습니다. 이 글에서는 전통적인 농업 방법을 사용하여 농부들이 직면한 도전과 인공지능이 전통적인 방법을 보다 효율적인 방법으로 대체하고 세상이 더 나은 곳이되도록 돕는 방법으로 농업에 혁명을 일으키는 방법을 다루게 될 것입니다. 농업의 과정은 여러 부분으로 나눌 수 있습니다. 첫째는 토양 준비 과정입니다. 농민이 씨를 뿌리기 위해 토양을 준비하는 농업의 초기 단계입니다. 이 과정에는 큰 토양 덩어리를 부수고 막대기, 바위 및 뿌리와 같은 파편을 제거하는 것이 포함됩니다. 또한 농작물에 이상적인 상황을 만들기 위해 농작물의 종류에 따라 비료와 유기물을 추가합니다. 두번째로는 종자 파종 단계입니다. 이 단계에서는 두 종자 사이의 거리, 종자 심기 깊이를 관리해야 합니다. 이 단계에서 온도, 습도 및 강우와 같은 기후 조건이 중요한 역할을합니다. 세번째로는 비료 추가 단계입니다. 토양 비옥도를 유지하는 것은 농부가 영양가 있는 작물과 건강한 작물을 계속 재배 할 수 있도록 하는 중요한 요소입니다. 이러한 물질에는 질소, 인 및 칼륨과 같은 식물 영양소가 포함되어 있기 때문에 농부들은 비료를 사용합니다. 비료는 단순히 토양에서 자연적으로 발견되는 필수 요소를 보충하기 위해 농업 분야에 적용되는 심은 영양소입니다. 이 단계는 또한 작물의 품질을 결정합니다. 네번째로는 관개의 단계입니다. 이 단계는 토양을 촉촉하게 유지하고 습도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 수중이나 과수는 작물의 성장을 방해 할 수 있으며 제대로 하지 않으면 작물이 손상 될 수가 있습니다. 다섯번째로는 잡초를 보호하는 단계입니다. 잡초는 농작물 근처 또는 농장 경계에서 자라는 원치 않는 식물입니다. 잡초가 수확량을 감소시키고, 생산 비용을 증가시키고, 수확을 방해하고, 작물 품질을 낮추기 때문에 잡초 보호가 중요합니다. 여섯번째로는 수확하는 단계입니다. 이제는 밭에서 잘 익은 작물을 수확 하는 과정입니다. 이 활동에는 많은 일꾼이 필요하므로 노동 집약적인 활동입니다. 이 단계에는 청소, 분류, 포장 및 냉각과 같은 수확 후 처리도 포함됩니다. 일곱번째로는 수확한 작물은 저장하는 단계입니다. 수확 후에 시스템의 이 단계에서 제품이 농업 기간이 아닌 다른 식량을 안전하게 보장하는 방식으로 보관됩니다. 여기에는 작물 포장 및 운송도 포함됩니다. 전통적인 농업 방법을 사용하여 농부가 직면한 과제에 도전하고 있습니다. 농업 분야에 존재하는 일반적인 문제를 나열해 보면 다음과 같습니다. 농업에서 강우량, 온도 및 습도와 같은 기후 요인은 농업 라이프 사이클에서 중요한 역할을 합니다. 삼림 벌채와 오염의 증가는 기후 변화를 가져 오므로 농부들이 토양을 준비하고 씨앗을 뿌리고 수확을 결정하기가 어렵습니다. 그리고 모든 작물은 토양에 특정한 영양분이 필요합니다. 토양에 필요한 주요 영양소는 질소, 인, 칼륨 3가지입니다. 이러한 영양소의 결핍은 작물의 품질을 저하시킬 수 있습니다. 또한 농업 라이프 사이클에서 알 수 있듯이 잡초 보호가 중요한 역할을합니다. 통제하지 않으면 생산 비용이 증가하고 토양에서 영양소를 흡수하여 토양의 영양 결핍을 유발할 수 있습니다. 이러한 문제들에 있어서 농업에 인공지능을 응용할 수가 있습니다. 농업 업계는 인공지능 기술로 전환하여 더 건강한 작물을 생산하고, 해충을 제어하고, 토양 및 재배 조건을 모니터링 하고, 농부를 위한 데이터를 구성하고, 작업량을 지원하고, 전체 식품 공급망에서 광범위한 농업 관련 작업을 개선하고 있습니다. 현재는 기후 조건의 변화와 오염 증가로 인해 농민이 종자를 파종 할 적절한 시기를 결정하기가 어렵습니다. 인공지능 덕분에 농민은 농작물 종류를 계획하는 데 도움이 되는 일기 예보를 사용하여 기상 조건을 분석 할 수 있습니다. 그리고 토양의 종류와 토양의 영양은 작물의 종류와 작물의 품질에 중요한 요소입니다. 증가로 인해 삼림 벌채 토양의 질이 저하되고 토양의 질을 결정하기가 어렵습니다. 독일에 기반을 둔 기술 스타트업은 식물 해충 및 질병을 포함한 토양의 영양 결핍을 식별 할 수 있는 인공지능 기반 애플리케이션을 개발했습니다. 이를 통해 농부는 수확 품질을 개선하는 데 도움이 되는 비료 사용 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 앱은 이미지 인식 기반 기술을 사용합니다. 농부는 스마트폰을 사용하여 식물의 이미지를 캡처 할 수 있습니다. 이 응용 프로그램에 대한 짧은 비디오를 통해 팁 및 기타 솔루션으로 토양 복원 기술을 볼 수도 있습니다. 그리고 드론으로 작물 건강을 분석할 수가 있습니다. 현재 한 회사는 작물 건강 모니터링을 위한 드론 기반 에리얼 이미징 솔루션을 도입했습니다. 이 기술에서는 드론이 현장에서 데이터를 캡처 한 다음 USB 드라이브를 통해 드론에서 컴퓨터로 데이터를 전송하고 전문가가 분석을 합니다. 이 회사는 알고리즘을 사용하여 캡처 된 이미지를 분석하고 농장의 현재 상태가 포함 된 자세한 보고서를 제공합니다. 농부가 해충과 박테리아를 식별하여 해충 방제 및 기타 방법을 적시에 사용하여 필요한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 농업의 인공지능 애플리케이션은 농부에게 물 관리, 작물 순환, 적시 수확, 재배 할 작물 유형, 최적의 식재, 해충에 대한 적절한 지침을 제공함으로써 농부가 부정확하고 통제 된 농업을 돕는 애플리케이션과 도구를 개발했습니다. 인공위성 및 드론으로 캡처한 이미지와 관련하여 기계 학습 알고리즘을 사용하는 동안 인공지능 지원 기술은 기상 조건을 예측하고, 작물 지속 가능성을 분석하고, 온도, 강수, 강수 등의 데이터를 사용하여 농장에서 질병이나 해충의 존재 여부 및 식물 영양 부족을 평가합니다. 연결이 없는 농부는 문자 지원 전화 및 소윙 앱과 같은 간단한 도구를 사용하여 지금 인공지능 혜택을 받을 수 있습니다. 한편 와이파이 액세스 권한이있는 농부는 인공지능 애플리케이션을 사용하여 토지에 대한 지속적으로 인공지능 맞춤형 계획을 얻을 수 있습니다. 이러한 LoT 및 인공지능 기반 솔루션을 통해 농부는 귀중한 천연 자원을 고갈시키지 않고 지속적으로 증가하는 식량 생산 및 수익에 대한 세계의 요구를 충족 할 수 있습니다. 미래에 인공지능은 농부들이 데이터를 사용하여 개별 식물 열까지 수확량을 최적화하여 농업 기술자로 진화하도록 도울 것입니다. 인공지능 기업은 농업 분야에서 여러 작업을 쉽게 수행 할 수 있는 로봇을 개발하고 있습니다. 이 유형의 로봇은 인간에 비해 더 빠른 속도로 잡초를 제어하고 작물을 수확하도록 훈련 되었습니다. 이러한 유형의 로봇은 작물의 품질을 확인하고 작물을 따고 포장하는 동시에 잡초를 감지하도록 훈련되었습니다. 이 로봇은 또한 농업 노동력이 직면 한 도전에 맞서 싸울 수 있습니다. 해충은 농작물에 피해를 주는 가장 최악의 적 중 하나입니다. 인공지능 시스템은 위성 이미지를 사용하고 인공지능 알고리즘을 사용하여 과거 데이터와 비교하고 곤충이 착륙했는지 여부와 메뚜기, 메뚜기 등과 같이 어떤 종류의 곤충이 착륙했는지 감지합니다. 그리고 농부가 가져갈 수 있도록 스마트 폰으로 농부에게 경고를 보냅니다. 필요한 예방 조치를 취하고 필요한 해충 방제를 사용하므로 인공지능은 농부가 해충과 싸우는 데 도움이됩니다. 결론적으로 농업의 인공 지능은 농부들이 농업을 자동화하도록 도울뿐만 아니라 더 적은 자원을 사용하면서 더 높은 작물 수확량과 더 나은 품질을 위해 정확한 재배로 전환합니다. 기계 학습 또는 인공 지능 기반 제품 또는 농업, 드론 및 자동화 기계 제작을 위한 교육 데이터와 같은 서비스를 개선하는 데 관여하는 회사는 향후 기술 발전을 통해 이 분야에 더 유용한 응용 프로그램을 제공하여 전 세계가 식품 생산 문제를 해결할 수 있도록 지원할 것입니다.