కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవసాయంలో దిగుబడిని 26% పెంచే సామర్థ్యం ఉంది, నీటి వినియోగాన్ని 41% తగ్గించవచ్చు, రసాయనాల వినియోగాన్ని 33% తగ్గించవచ్చు. అయినప్పటికీ, ఈ పరిష్కారాలు ఖచ్చితమైన డేటా లేకుండా పనిచేయవు. డేటా పునాది బలహీనంగా ఉంటే, AI తప్పుడు సూచనలు ఇస్తుంది, ఇది పంటలకు నష్టం కలిగిస్తుంది.
వ్యవసాయ సంస్థలు రియల్ టైమ్ డేటాను సేకరించడానికి డ్రోన్లు, సెన్సార్లు, స్వయంచాలక ట్రాక్టర్లను ఉపయోగిస్తున్నాయి. కానీ ఈ డేటా వివిధ మూలాల నుండి వస్తుంది — వాతావరణ ఫీడ్లు, US వ్యవసాయ శాఖ డేటా, థర్డ్-పార్టీ మార్కెట్ సమాచారం. ఈ డేటాలను ఒకే ప్లాట్ఫారమ్లో కలపడం ఒక పెద్ద సవాలుగా మారింది.
AI ప్రతి తప్పు సూచన పొలంలో నష్టంగా మారుతుంది. ఉదాహరణకు, పాత, అస్థిరమైన డేటాతో శిక్షణ పొందిన మోడల్ ఎక్కువ ఎరువులు వేయమని సూచిస్తుంది. లేదా నీటిపారుదల వ్యవస్థ నీటిని వృధా చేసే నిర్ణయాలు తీసుకుంటుంది. ఇలాంటి తప్పులు పరిసర పరిస్థితులకు హాని కలిగిస్తాయి.
ప్రతి వ్యవసాయ పంపిణీదారు తన కస్టమర్లు ఏ పొలాల్లో పంటలు పండిస్తున్నారో, వారికి ఏ ఇన్పుట్లు అవసరమో, వాటి సరఫరాదారులు ఎవరో ఖచ్చితంగా తెలుసుకోవాలి. ఈ సమాచారం వివిధ సిస్టమ్లలో పొందుపరచబడకుండా, సంస్థ అంతటా ఒకే ప్లాట్ఫారమ్లో ప్రస్తుతంగా ఉండాలి. లేకుండా, AI మీరు అనుకున్నట్లు పనిచేయదు.
వ్యవసాయంలో AI వాగ్దానాలు పెద్దవి, కానీ వాటి క్రింద ఉన్న డేటా పునాది ఎంత బలంగా ఉందో పరిశీలించాలి. డేటా క్లీన్ కాకపోతే, అది గార్బేజ్ ఇన్, గార్బేజ్ అవుట్ అవుతుంది. ప్రతి పొలం ఒకేలా కాదు — నేల రకం, GPS కోఆర్డినేట్లు, సరిహద్దులు అన్నీ గణనలోకి తీసుకోవాలి. లేకుండా, AI ప్రతికూల ఫలితాలు ఇస్తుంది.
