Konferencija „AI in Agriculture“
U okviru konferencije za primenjenu veštačku inteligenciju održane u Kragujevcu prezentovan je rad:M. Kovacevic, P. Burasc, B. Bajat, M. Kilibarda , AI in Agriculture, 11st Serbian
U rimsko doba poljoprivrednicima je dobro donosila boginja Ceres, a savremenim ratarima puno dobrog pružiće projekat koji nosi njeno ime. Ceres (CERES) projekat za poljoprivrednike u Srbiji tek će da znači mnogo – pomoći će im da na osnovu podataka dobijenih primenom novih tehnologija donesu korisne i pravovremene odluke važne za uspešnu proizvodnju, to jest uspešan biznis. Zahvaljujući veštačkoj inteligenciji moći će da povećaju prinose, smanje ili izbegnu štetu, procene rizike, isplaniraju proizvodnju…
Reč je o projektu stručnjaka Građevinskog fakulteta i Matematičkog fakulteta Univerziteta u Beogradu, kojim se, uz pomoć Fonda za nauku, razvijaju algoritmi zasnovani na veštačkoj inteligenciji kako bi na osnovu brojnih dostupnih podataka i satelitskih snimaka poljoprivrednici mogli da planiraju i unapređuju proizvodnju. Formalni naslov projekta CERES je “Informacije bazirane na satelitskom osmatranju Zemlje za pametniju poljoprivredu i regenerativnu poljoprivredu”.
-Koriste se informacije dobijene na osnovu satelitskog posmatranja Zemlje kojih ima veoma mnogo, sa različitih satelitskih misija, kao i meteorološki i drugi podaci vezani za useve, prinose, bolesti. Analiziraju se metodama veštačke inteligencije i izdvajaju one korisne za poljoprivrednike, objašnjava Dr Dragutin Protić docent na Građevinskom fakultetu.
Pročitajte još na linku.
U okviru konferencije za primenjenu veštačku inteligenciju održane u Kragujevcu prezentovan je rad:M. Kovacevic, P. Burasc, B. Bajat, M. Kilibarda , AI in Agriculture, 11st Serbian
Istraživači sa projekta CERES su učestvovali na konferenciji Open Data Science Europe workshop 2022 https://opendatascience.eu/workshop-2022/ . U okviru konrerencije Milan Kilibarda je održao predavanje na temu „Introduction to Web
Milan Kilibarda i Ognjen Antonijević su učestvovali u istraživanju publikovanom pod naslovom „A spatiotemporal ensemble Machine Learning framework for generating land use/land cover time-series maps
U okviru projekta CERES publikovan je rad na temu transfera znanja mašinskog učenja za proračun organskog ugljenika u zemljištu kada su poznati drugi fizički i
Terms of use
Privacy Policy