వ్యవసాయంలో డిజిటల్ కవలలు:
పురోగతి లేదా హైప్?

లాభదాయకత కోసం వనరులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం: డిజిటల్ ట్విన్ టెక్ అవసరమా? 

ఏదైనా సాంకేతికత విలువ అంతిమంగా ఖర్చులు మరియు వనరులను ఆప్టిమైజ్ చేయగల సామర్థ్యంలో ఉంటుంది. ఫలితాలను ముందస్తుగా నిరోధించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండటం ఆహార పెంపకందారులకు దూరదృష్టి యొక్క ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, దానిని నిజ జీవితంలో అన్వయించవచ్చు. డిజిటల్ ట్విన్ టెక్నాలజీ యొక్క నిజ-జీవిత అనువర్తనం మరియు వాణిజ్యీకరణకు ఉదాహరణ మెకానిస్టిక్ టామ్ డి స్వెఫ్ అభివృద్ధి చేసిన మోడల్ గాంట్ విశ్వవిద్యాలయంలో. బెల్జియన్ కంపెనీ 2Grow టొమాటో మొక్కలలో నీటి ప్రవాహం మరియు కాండం మందంలో వైవిధ్యాలను కొలవడానికి ఈ మోడల్‌ను ప్రభావితం చేస్తుంది. ది కంపెనీ లక్ష్యాలు మొక్కల ఉత్పత్తికి ఖర్చు చేసిన 20% ఉపరితల వైశాల్యాన్ని తగ్గించడానికి.

It కమ్యూనిటీ డిజిటల్ కవలలను దత్తత తీసుకునే ప్రయత్నం చేస్తుందో లేదో ఇప్పటికీ అస్పష్టంగా ఉంది దాని కార్యకలాపాలలో. ఇంకా ఏమిటంటే, చాలా సందర్భాలలో డిజిటల్ ట్విన్ టెక్నాలజీ వాస్తవానికి అవసరం లేదని వాదించవచ్చు. మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో పురోగతి, పూర్తి మోడల్‌ను రూపొందించకుండానే కీలకమైన ఈవెంట్‌లను అంచనా వేయడం సాధ్యం చేసింది, దీనికి పెద్ద మొత్తంలో అధిక నాణ్యత గల డేటా అవసరం, ఇది పొందడం కూడా ఖరీదైనది. కొన్ని లక్షణాలను అంచనా వేయాలనుకునే ఆహార పెంపకందారుడిగా, విజయవంతమైన ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌ను రూపొందించడానికి కీలకమైన మార్పులను కొలవడం మరియు పర్యవేక్షించడంపై దృష్టి పెట్టడం అవసరం. ఇంకా ఏమిటంటే, ఇది నాటకీయంగా మరింత సరసమైనది, ఇది ఆహార పెంపకందారులకు అందుబాటులో ఉండేలా చేస్తుంది, ఇది ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌ల అమలుపై తక్షణ ROIని చూడాలి.

ఉదాహరణకు, మీరు బంగాళాదుంపలను పండిస్తే, సరైన నియంత్రణ చర్యలు తీసుకోకుంటే, తక్కువ వ్యవధిలో పంట వైఫల్యానికి దారితీసే ఫంగస్ లాంటి జీవి వల్ల ఏర్పడే లేట్ బ్లైట్ డిసీజ్ వంటి తెగుళ్లకు సూచికలను కలిగి ఉండటం ముఖ్యం. పెద్ద ఎకరాల బహిరంగ మైదానంలో ఈ రకమైన వరుస పంటల కోసం, పైవట్ ఇరిగేషన్ సిస్టమ్‌లపై కెమెరాలు అమర్చడం వల్ల వ్యాధులు లేదా సమస్యలను సమర్ధవంతంగా మరియు ప్రభావవంతంగా గుర్తించవచ్చు. బంగాళాదుంపల బహిరంగ క్షేత్రం కోసం డిజిటల్ జంటను సృష్టించడానికి అవసరమైన డేటా చాలా ఖర్చు అవుతుంది మరియు సరళమైన మరియు మరింత సరసమైన సాంకేతికతతో పొందగలిగే అంతర్దృష్టులను పొందడానికి అటువంటి స్కేల్‌లో మొత్తం మోడల్‌ను రూపొందించడం సమంజసం కాదు.

• వీడియో గేమ్ సిమ్‌సిటీ 90వ దశకంలో విరిగింది, ఆటగాళ్ళు వారి స్వంత నగరానికి హీరో అయ్యారు, వారు డిజిటల్‌గా అందమైన, సందడిగా ఉండే మహానగరాన్ని రూపొందించారు. 30 సంవత్సరాలు వేగంగా ముందుకు సాగండి మరియు వాస్తవ ప్రపంచ చెట్లు, పొలాలు లేదా తోటల యొక్క అద్భుతమైన డిజిటల్ ప్రాతినిధ్యాలను రూపొందించే సాంకేతికతను మేము కలిగి ఉన్నాము. సిమ్‌సిటీలో మాదిరిగానే, గేమ్‌లో మనం “పెట్టుబడి” చేసే దాని ఆధారంగా మహానగరం ఎలా అభివృద్ధి చెందుతుందో మనం అనుకరించగలము, మేము ఇప్పుడు వివిధ దృశ్యాలలో ఒక మొక్క ఎలా పెరుగుతుందో అనుకరణలను సృష్టించవచ్చు - అపూర్వమైన దూరదృష్టితో వ్యవసాయ ప్రయత్నాలను చక్కగా తీర్చిదిద్దడంలో మాకు సహాయపడుతుంది.
• డిజిటల్ ట్విన్ అనేది వాస్తవ-ప్రపంచ విషయం యొక్క డిజిటల్ ప్రాతినిధ్యం. ఇది నిజమైన 'విషయాన్ని' రిమోట్‌గా పర్యవేక్షించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. వాస్తవ-ప్రపంచ జంట కోసం ఖచ్చితమైన మరియు వాస్తవిక సర్రోగేట్‌ను అందించడానికి, డిజిటల్ జంట వాస్తవ సంస్థ యొక్క డిజిటల్ కొలత ద్వారా తప్పనిసరిగా డేటా-సమాచారాన్ని అందించాలి. వ్యవసాయంలో ఇది మట్టి సెన్సార్లు, మొక్కల ఇమేజింగ్, వాతావరణ డేటా మొదలైన సాధనాల ద్వారా వచ్చే డేటా కావచ్చు.
• కొత్త డిజిటల్ ప్రాతినిధ్యం, లేదా డిజిటల్ జంట, మొత్తం వ్యవసాయ కృషిని ప్రతిబింబించాలి: భౌతిక ఆస్తులు, ప్రక్రియలు, వ్యవస్థలు, వనరులు, ప్రతిదీ. బదులుగా, ఇది గతంలో ఊహించని స్థాయిలో వ్యవసాయ ప్రక్రియలను అనుకరించడానికి, ప్లాన్ చేయడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి మాకు వీలు కల్పిస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఆహార పెంపకందారులు ఈ ఖరీదైన అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అమలు చేయడం నిజంగా అవసరమా - లేదా వారు కీలక ఫలితాలను పర్యవేక్షించడంలో మరియు అంచనా వేయడంలో సహాయపడే మరింత ప్రాప్యత మరియు సరసమైన సెన్సార్‌ల నుండి వారికి అవసరమైన అంతర్దృష్టులను పొందగలరా?

డిజిటల్ కవలల పెరుగుదల మరియు దత్తత మరియు వ్యవసాయంలో వారి సంభావ్యత

గార్ట్‌నర్ 2021 నాటికి సగం పెద్ద పారిశ్రామిక కంపెనీలు ఉపయోగించుకుంటాయని అంచనా వేసింది డిజిటల్ కవలలు, ఇది ఆ సంస్థలకు ప్రభావంలో 10% మెరుగుదలకు అనువదిస్తుంది. అయితే, డిజిటల్ కవలల భావన దశాబ్దాలుగా ఉంది. 30 సంవత్సరాలకు పైగా, ఉత్పత్తి మరియు ప్రక్రియ ఇంజనీరింగ్ బృందాలు 3D రెండరింగ్‌లను ఉపయోగించాయి కంప్యూటర్ సహాయక రూపకల్పన (CAD) నమూనాలు, ఆస్తి నమూనాలు మరియు ఉత్పాదకతను నిర్ధారించడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి అనుకరణలను ప్రాసెస్ చేయండి. ఉదాహరణకు, NASA దశాబ్దాలుగా క్లిష్టమైన అంతరిక్ష నౌక అనుకరణలను అమలు చేసింది. అయినప్పటికీ, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AIలో ఆవిష్కరణలు డిజిటల్ ట్విన్ భావనను తెరపైకి తెస్తున్నాయి, సమీప భవిష్యత్తులో విస్తృత ప్రభావంతో విఘాతం కలిగించే ధోరణిగా చాలా హైప్‌ను సృష్టిస్తున్నాయి.

వ్యవసాయ ప్రక్రియల విషయానికి వస్తే, డిజిటల్ కవలలను ఉపయోగించడం వ్యవసాయ నిర్వహణకు కేంద్ర సాధనంగా దాని ప్రణాళిక మరియు నియంత్రణ నుండి భౌతిక ప్రవాహాలను విడదీయడాన్ని ప్రారంభించవచ్చు. ఫలితంగా, రైతులు నేరుగా పరిశీలన మరియు ఆన్-సైట్ మాన్యువల్ పనులపై ఆధారపడకుండా (సమీపంలో) రియల్ టైమ్ డిజిటల్ సమాచారం ఆధారంగా రిమోట్‌గా కార్యకలాపాలను నిర్వహించవచ్చు. ఇది (ఊహించిన) వ్యత్యాసాల విషయంలో వెంటనే పని చేయడానికి మరియు నిజ జీవిత డేటా ఆధారంగా జోక్యాల ప్రభావాలను అనుకరించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, పండ్లతోట యొక్క డిజిటల్ జంట ఆ రైతు తోటను పరిశీలించాల్సిన అవసరం లేకుండానే అధిక నీటిపారుదల తోటను అప్రమత్తం చేయగలదు.

ఆలోచన a డిజిటల్ ఆర్చర్డ్ పండ్ల చెట్ల ఆరోగ్యం మరియు వాటి పంట నాణ్యతను పర్యవేక్షించడం, అంచనా వేయడం మరియు నియంత్రించడం వంటి శ్రమ-ఇంటెన్సివ్ స్వభావాన్ని అర్థం చేసుకునే రైతులకు ఇది చాలా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది. క్వీన్స్‌లాండ్ విశ్వవిద్యాలయంలోని శాస్త్రవేత్తలు మామిడి మరియు మకాడమియా వంటి నెమ్మదిగా పెరుగుతున్న పంటలతో కూడిన పండ్ల తోట కోసం ఒక నమూనాను అభివృద్ధి చేశారు. ఇది కొత్త ఆలోచనలను వేగంగా ట్రయల్ చేయడానికి మరియు ఉత్పత్తి వ్యవస్థలను ఉత్తమంగా ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయాలనే దానిపై అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ప్రాజెక్ట్‌లోని పరిశోధకులు ఈ తక్షణ అనుకరణలు ముఖ్యంగా పండ్ల చెట్ల వంటి నెమ్మదిగా పెరుగుతున్న పంటలకు ఎలా ప్రయోజనం చేకూరుస్తాయో నొక్కి చెప్పారు.

మొక్కల పెంపకం వంటి డిజిటల్ జంటలను నిర్మించడం ఆర్థికంగా అర్థవంతంగా ఉండే నిర్దిష్ట ఉపయోగ సందర్భాలు ఉన్నాయి, ఇక్కడ నిర్దిష్ట రకం వాణిజ్యపరంగా లాభదాయకం కాకపోతే ముందుగానే అంచనా వేయడానికి మోడల్ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. కానీ చాలా సందర్భాలలో, ఒక స్లెడ్జ్‌హామర్‌తో గింజను పగులగొట్టాల్సిన అవసరం లేదు.

• రవివ్ ఇత్జాకీ సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు CTO ప్రోస్పెరా టెక్నాలజీస్, డేటా సైన్స్ మరియు AIని ఉపయోగించి ఆహారాన్ని పండించే విధానాన్ని మార్చే సంస్థ యొక్క సాంకేతిక దృష్టికి నాయకత్వం వహిస్తుంది. అతను వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అల్గారిథమ్ డెవలప్‌మెంట్, మ్యాథమెటిక్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తన నైపుణ్యాన్ని ఉపయోగిస్తాడు. ప్రోస్పెరాకు ముందు, రవివ్ సైబర్‌ సెక్యూరిటీ కంపెనీ బయోక్యాచ్‌లో అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేశాడు మరియు IDFతో సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ ఇంజనీర్‌గా పనిచేశాడు. అతను హిబ్రూ విశ్వవిద్యాలయం నుండి భౌతికశాస్త్రంలో BSc మరియు అప్లైడ్ ఫిజిక్స్‌లో MScని కలిగి ఉన్నాడు.

వార్తలు / భవిష్యత్తు / స్మార్ట్