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L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) concernent des domaines tels que la biologie, l'informatique, la psychologie, les mathématiques et d'autres domaines d'ingénierie connexes. Elle trouve également son application dans l'agriculture pour améliorer le taux de culture avec une utilisation optimale de la main-d'oeuvre et des autres ressources. Elle joue un rôle essentiel dans l'agriculture de précision et l'identification des différents types de maladies qui se propagent dans les plantes. Il détecte également les parasites et la mauvaise nutrition des fermes et suggère les pesticides et les engrais appropriés. Les capteurs basés sur l'apprentissage automatique peuvent détecter et cibler les mauvaises herbes : ils recommandent l'herbicide approprié à appliquer dans la zone de l'exploitation pour améliorer la culture. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment donc la méthode conventionnelle d'agriculture en agriculture moderne. Cette monographie examine les possibilités et les défis de la mise en oeuvre des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique dans l'agriculture moderne.
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.
