人工知能の過去のサイクルからの教訓を振り返ると、農業産業は歴史的な過ちを繰り返さずに新興技術を採用する方法を慎重に検討しなければなりません。AI winterの経験は、堅牢なデータ管理インフラストラクチャを農業の本質的にGeospatialな性質と整合させる重要性を強調しており、多様な農業運営やサプライチェーンを支援できる信頼性が高く中央集権的でありながら柔軟なシステムの必要性を示しています。簡単に標準化できるセクターとは異なり、農業の断片化と世界市場の圧力に対する感受性は、データの完全性と相互運用性を優先し、気候や経済の変動に適応しながら効率化を可能にするソリューションを求めています。<\/P>
では、それらをどのように構築するのでしょうか？<\/P>
それは、農業がその本質的な性質として土地管理のビジネスであることを認識することから始まります。 そして、土地を管理する最良の方法はGISを使うことではないでしょうか？<\/P>
完全な記事についてはTrusted Applications of Geospatial AI for Agricultureをご覧ください。<\/P>
