بهینه سازی سیستم های آبیاری در مکانیزاسیون کشاورزی: نقش هوشمصنوعی و یادگیری ماشینی

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 197

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ASACONF05_009

تاریخ نمایه سازی: 7 تیر 1403

چکیده مقاله:

این تحقیق تاثیر تحول آفرین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین(ML) را بر بهینه سازی سیستم های آبیاری در قلمرو مکانیزاسیون کشاورزی بررسی می کند. این مطالعه با استفاده از یک روشتحقیق جامع، از جمله آمار توصیفی، آمار استنباطی و الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشینی، بر عواملکلیدی موثر بر کارایی مصرف آب، عملکرد محصول و بازده اقتصادی در زمینه کشاورزی مدرن متمرکزاست.آمار توصیفی تنوع در عملکرد محصول و کارایی مصرف آب را در مجموعه متنوعی از ۲۰ مزرعه نشان می دهد. آمار استنباطی، از جمله آزمون های t و ANOVA ، بر تفاوت های قابل توجهی بین مزارع پذیرفته شده و غیرمتخصص تاکید می کند و تاثیر فناوری های هوش مصنوعی و ML را در افزایش کارایی مصرف آب روشن می کند. تجزیه و تحلیل رگرسیون بیشتر به روابط بین وضعیت پذیرش،پارامترهای تکنولوژیکی، عوامل اقتصادی و کارایی مصرف آب می پردازد و بینش هایی را در موردتعاملات ظریف بین این متغیرها ارائه می دهد.پیامدهای یافته ها نشان می دهد که پذیرش فناوری های هوش مصنوعی و ML به طور مثبت بر کارایی مصرف آب و بازده اقتصادی تاثیر می گذارد. این تحقیق بر اهمیت پیچیدگی فن آوری در بهینه سازیشیوه های آبیاری تاکید می کند. پیامدهای سیاست نیاز به مداخلات هدفمند برای تشویق پذیرش فناوریدر کشاورزی را برجسته می کند.این تحقیق به درک عمیق تر نقش هوش مصنوعی و ML در متحول کردن شیوه های مدیریت آب و افزایش پایداری در کشاورزی کمک می کند. همانطور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می دهد، اینیافته ها بینش های ارزشمندی را برای سیاست گذاران، محققان و متخصصان با هدف استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی و ML در مکانیزاسیون کشاورزی ارائه می دهد.

نویسندگان

رضا احمدپور

کارشناسی ارشد در رشته ریاضی کاربردی،گرایش آنالیزعددی،دانشکده علوم،دانشگاه آزاد اسلامی،واحد بیرجند،ایران