این ویدئو یک سمینار تحقیقاتی آنلاین است که توسط مرکز تحقیقات مشترک غذا و چابکی (Food Agility CRC) در استرالیا برگزار شده و بر کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در کشاورزی (Ag) با عنوان “هوش مصنوعی برای هوش کشاورزی” (AI for Ag Intelligence) تمرکز دارد. سخنران اصلی، پروفسور ریچارد ژو، دانشیار یادگیری ماشین در دانشگاه فناوری سیدنی، درباره پتانسیلهای هوش مصنوعی در تحول صنعت کشاورزی-غذایی صحبت میکند.
پارت اول: دیوید لمب، دانشمند ارشد Food Agility CRC، سمینار را معرفی میکند. او توضیح میدهد که این مرکز با همکاری بیش از هشت دانشگاه و سه نهاد دولتی، بر استفاده از فناوریهای دیجیتال برای تحول صنعت کشاورزی-غذایی تمرکز دارد. محورهای اصلی تحقیقاتی شامل منابع داده و حسگرها، تحلیل دادهها و سیستمهای غذایی پایدار است. Food Agility CRC با بیش از ۳۰۰ محقق و دسترسی به بیش از ۱۲,۰۰۰ پژوهشگر در حوزههای مرتبط، به دنبال حل چالشهای پیچیده کشاورزی آینده است. لمب هدف سمینار را به اشتراک گذاشتن استعدادها و فعالیتهای جامعه تحقیقاتی معرفی میکند و از شرکتکنندگان، شامل محققان و فعالان صنعت، دعوت میکند تا از طریق تب پرسشوپاسخ با سخنران تعامل کنند. ریچارد ژو بهعنوان سخنران معرفی میشود که با سابقه درخشان در نوآوریهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، درباره کاربردهای آن در کشاورزی صحبت خواهد کرد.
پارت دوم: ریچارد ژو ارائه خود را با توضیح مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آغاز میکند. او هوش مصنوعی را فناوری شبیهسازی تفکر انسانی، یادگیری ماشین را استخراج الگوهای داده با استفاده از آمار، و یادگیری عمیق را زیرمجموعهای از یادگیری ماشین با استفاده از شبکههای عصبی چندلایه تعریف میکند. ژو مثالهایی از کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره (مثل تشخیص چهره، فیلتر هرزنامه، و ترجمه خودکار) ارائه میدهد و تاریخچهای مختصر از پیشرفتهای هوش مصنوعی، از جمله چالش ImageNet و الگوریتم AlphaGo، مطرح میکند. او رشد سریع هوش مصنوعی را به عواملی مثل دسترسی به دادههای بزرگ، بهبود الگوریتمها و استفاده گسترده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) نسبت میدهد. ژو سپس به کاربردهای هوش مصنوعی در حوزههای غیرکشاورزی مثل پردازش زبان طبیعی (NLP)، تولید موسیقی، و تشخیص اشیا در ویدئوها اشاره میکند و نمونههایی از کارهای تیمش، مانند ترجمه زبان به تصویر و شمارش خودکار قایقها و خودروها، ارائه میدهد. در بخش کشاورزی، او به کاربردهای رایج مثل آبیاری دقیق، تشخیص بیماری گیاهان، و شمارش دامها اشاره میکند و مثال جالبی از مرتبسازی خیار در ژاپن با شبکههای کانولوشنی میآورد. او همچنین به شبکههای مولد رقابتی (GAN) میپردازد که میتوانند برای شبیهسازی ویژگیهای محصولات کشاورزی (مثل ظاهر میوه پس از ذخیرهسازی) استفاده شوند.
پارت سوم: ژو به کاربردهای پیشرفتهتر هوش مصنوعی در کشاورزی میپردازد، از جمله بهینهسازی محدود شده برای مدیریت مزرعه (مشابه زمانبندی اتوبوسهای جایگزین)، پردازش زبان طبیعی برای تولید خودکار توضیحات محصول یا پیشبینی تقاضای بازار از طریق تحلیل اخبار، و یادگیری تقویتی برای تصمیمگیری در شرایط بدون دادههای برچسبدار مشخص (مثل درمان ورم پستان یا مدیریت آفات). در بخش پرسشوپاسخ، او به سؤالاتی درباره سطح دانش موردنیاز برای استفاده از هوش مصنوعی پاسخ میدهد و تأکید میکند که ابزارهای مدرن مثل TensorFlow و PyTorch هوش مصنوعی را برای افراد با دانش اولیه برنامهنویسی قابلدسترس کردهاند. او به محققان توصیه میکند با یادگیری پایتون و استفاده از آموزشهای آنلاین شروع کنند. درباره اعتماد به هوش مصنوعی، ژو میگوید اعتمادسازی نیازمند ترکیب روشهای علمی (مثل اعتبارسنجی دادههای آزمایشی) و تعامل فرهنگی است. او همچنین به مسئله سوگیری (Bias) در الگوریتمها اشاره میکند (مثل تشخیص اشتباه گربه بهعنوان سگ به دلیل شرایط نوری دادههای آموزشی) و بر اهمیت کیفیت داده تأکید میکند. در نهایت، ژو توضیح میدهد که تفاوت انتظارات کاربران از الگوریتمها اغلب یک مسئله ارتباطی است و نیاز به گفتوگوهای مکرر با شرکای صنعتی دارد. او همچنین امکان ترکیب ورودیهای انسانی (مثل تجربههای سنتی) با مدلهای هوش مصنوعی را تأیید میکند، بهویژه در مواردی مثل هرس انگور که دادههای ثبتشده کمیاباند.
این ویدئو برای چه کسانی مناسب است؟ این ویدئو برای گروههای زیر مناسب و مفید است:
دانشجویان و محققان حوزه کشاورزی و فناوری: افرادی که در زمینه کشاورزی دقیق، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا تحلیل داده مطالعه میکنند و به دنبال درک کاربردهای عملی این فناوریها در کشاورزی هستند.
کشاورزان و فعالان صنعت کشاورزی-غذایی: کسانی که میخواهند با ابزارهای دیجیتال مثل آبیاری دقیق، تشخیص بیماری یا مدیریت مزرعه آشنا شوند تا بهرهوری و پایداری را بهبود دهند.
متخصصان فناوری و برنامهنویسان: افرادی که در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا توسعه نرمافزار فعالیت میکنند و علاقهمند به پروژههای کشاورزی هستند، بهویژه با ابزارهایی مثل پایتون، TensorFlow یا PyTorch.
سیاستگذاران و مدیران کشاورزی: کسانی که در تدوین استراتژیهای کشاورزی پایدار یا حمایت از نوآوریهای دیجیتال نقش دارند و به دنبال درک پتانسیلهای هوش مصنوعی هستند.
سرمایهگذاران در فناوری کشاورزی: افرادی که به استارتاپها و فناوریهای نوظهور در کشاورزی (مثل هوش مصنوعی برای پیشبینی تقاضا یا بهینهسازی مزرعه) علاقهمندند.
علاقهمندان به پایداری و نوآوری: کسانی که به چگونگی استفاده از فناوری برای کاهش اثرات زیستمحیطی، افزایش امنیت غذایی و بهبود مدیریت منابع کنجکاو هستند.
مربیان و اساتید: افرادی که میخواهند مفاهیم هوش مصنوعی و کاربردهای آن در کشاورزی را به دانشجویان آموزش دهند. این ویدئو برای هر کسی که به آینده کشاورزی دیجیتال، نقش هوش مصنوعی در افزایش بهرهوری و پایداری، یا ترکیب فناوری و تجربه انسانی علاقهمند است، اطلاعات الهامبخشی ارائه میدهد و راههایی عملی برای شروع کاوش در این حوزه پیشنهاد میکند.
مشخصات ویدئو
عنوان
VIRTUAL SEMINAR: Artificial Intelligence for Agricultural Intelligence Professor Richard Xu
