Slovensko nacionalno superračunalniško omrežje

Spletni seminar »Revolutionising Agriculture with HPC and AI: Real-World Applications« spodbudil k inovacijam v kmetijstvu

V torek, 24. septembra 2024, so partnerji Nacionalnega kompetenčnega centra SLING izvedli spletni seminar “Revolucioniranje kmetijstva s HPC in UI: Praktične aplikacije”.

Dogodek je bil namenjen podjetjem, inženirjem, tehnološkim strokovnjakom, raziskovalcem in kmetom, ki želijo nadgraditi svoje znanje ter spoznati možnosti uporabe visokozmogljivega računalništva (HPC) in umetne inteligence (UI) v kmetijstvu.

Uporaba tovrstnih naprednih tehnologij postaja v kmetijstvu vse bolj ključna, saj spodbuja inovacije, izboljšuje pridelavo pridelkov, zatiranje bolezni, optimizacijo upravljanja virov in podpira trajnostne kmetijske prakse.

Dogodek je otvorila Tina Črnigoj Marc, projektna vodja v podjetju Arcturja, ki je predstavila projekt EUROCC 2 in vlogo NCC SLING. Sledile so štiri predstavitve primerov uporabe HPC in UI v kmetijstvu.

Prvi je bil Stevan Čakić, raziskovalec iz podjetja DigitalSmart in asistent na Univerzi Donja Gorica, ki je pokazal, kako z uporabo IoT sistemov, robnega računalništva, HPC in UI spremljajo življenjske znake piščancev na farmah, s čimer optimizirajo rast in skrbijo za zdravje živali.

Tomaž Bokan, mednarodni tehnični strokovnjak iz ITC MS, je predstavil tri razvojne projekte, kjer implementirajo UI orodja v agroživilski industriji. Poudaril je, kako inovacije, ki jih poganja AI, preoblikujejo precizno kmetovanje, predelavo hrane in optimizacijo dobavnih verig, kar prispeva k večji učinkovitosti in trajnosti.

Federico Battini, podatkovni specialist iz IFAB-a, je spregovoril o razvoju klasifikatorja vremena, ki na podlagi dveh numeričnih modelov napovedovanja izbere najnatančnejši model za vsako mrežno celico in časovni korak napovedi, s čimer se bistveno izboljša kakovost vremenskih napovedi.

Prof. dr. Janez Perš s Fakultete za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani, je zaključil s predstavitvijo uporabe HPC in UI pri spremljanju rasti paradižnikov za optimizacijo pridelave. Poudaril je praktične izzive pri uporabi segmentacije slik in multispektralnega slikanja, zlasti pri podrobnem zbiranju podatkov na terenu.

Oglejte si posnetek spletnega seminarja:

Dostopnost