Terugkijkend op de lessen uit eerdere cycli in artificial intelligence, moet de landbouwsector zorgvuldig overwegen hoe nieuwe technologieën kunnen worden geïmplementeerd zonder historische fouten te herhalen. De ervaring van de 1 AI winter7 benadrukt het belang van het afstemmen van een robuuste data management infrastructuur op het inherent geospatiale karakter van landbouw, waarbij de nadruk ligt op de noodzaak van vertrouwde, gecentraliseerdemaar flexibelesystemen die diverse landbouwactiviteiten en toeleveringsketens kunnen ondersteunen. In tegenstelling tot sectoren die gemakkelijk kunnen standaardiseren, vereist de fragmentatie en gevoeligheid van landbouw voor wereldwijde marktinvloeden oplossingen die prioriteit geven aan data-integriteit en interoperabiliteit, waardoor efficiëntie mogelijk wordt gemaakt terwijl wordt ingespeeld op klimaat- en economische volatiliteit.<\/P>
Dus, hoe bouwen we die? <\/P>
Het begint met het besef dat landbouw van nature inherent bezig is met landbeheer. En wat is een betere manier om land te beheren dan met een GIS? <\/P>
Zie Trusted Applications of Geospatial AI for Agriculture voor het volledige artikel.<\/P>
