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L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) si occupano di un dominio come la biologia, l'informatica, la psicologia, la matematica e altri campi di ingegneria alleati. Trova anche la sua applicazione in agricoltura per migliorare il tasso di coltivazione con un uso ottimale della manodopera e di altre risorse. Gioca un ruolo vitale nell'agricoltura di precisione e nell'identificazione dei diversi tipi di malattie diffuse nelle piante. Rileva anche i parassiti e la cattiva alimentazione delle aziende agricole e suggerisce i pesticidi e i fertilizzanti appropriati. I sensori basati sull'apprendimento automatico possono rilevare e indirizzare le erbacce: consiglia l'erbicida adatto da applicare nella zona delle aziende agricole per migliorare la coltivazione. Quindi l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico convertono il metodo convenzionale di coltivazione in un'agricoltura moderna. Questa monografia discute le possibilità e le sfide dell'implementazione dei concetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning nell'agricoltura moderna.
About the author
Dr. L. Anand, Dr. L. N. B. Srinivas und Dr. G. Maragatham sind derzeit mit der School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Indien, verbunden. Ihr Forschungsgebiet umfasst Algorithmen für maschinelles Lernen, Blockchain-Management, Data Mining, Sensornetzwerke und Big Data Analytics. Sie haben ihre Forschungsartikel in renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht.
