این روزا اگه اخبار تکنولوژی رو دنبال کرده باشی، حسابی درباره تغییرات عجیب و غریب تو کشاورزی چین شنیدی. کشاورزی دیجیتال که جای خودش رو به یه چیز خفن‌تر داده به اسم کشاورزی هوشمند. حالا چیزی که خیلی واضحه اینه که پای هوش مصنوعی مولد یا همون AIGC تو این داستان حسابی وسط اومده.
AIGC یا Generative AI یعنی همون هوش مصنوعی‌ای که خودش می‌تونه محتوا تولید کنه؛ مثل وقتی یه ربات می‌تونه خودش گزارش بنویسه یا عکس بسازه و به کشاورزا تو تصمیم‌گیری کمک کنه. اما این وسط یه چالش خیلی بزرگ داریم: کیفیت داده‌ها! یعنی اگه داده‌ها درست نباشن یا تمیز نباشن، کل سیستم هوشمند کشاورزی میره رو هوا.
تو این تحقیق، اومدن یه روش سه مرحله‌ای واسه بهبود کیفیت داده‌ها معرفی کردن که خیلی جالبه:
۱. اول سراغ تمیز کردن داده‌ها رفتن. یعنی هر چی نویز و آشغال داده بود (مثلاً اطلاعات اشتباه یا اضافی که سیستم رو گیج می‌کنه) رو با تکنیک‌های پیشرفته و کمی جادو حذف کردن. این کار باعث میشه داده‌هایی که وارد سیستم میشن، تمیز و قابل اعتماد باشن. نویز داده‌ای مثلاً می‌تونه برداشت اشتباه دما توسط یه سنسور خراب باشه یا اگه یه دستگاه چند ساعت خاموش بوده، اطلاعات اون مدت حساب نشه.
۲. بعدش گفتن باید استانداردسازی بشه. یعنی فرمت و مدل داده‌ها رو یکسان کنیم تا هر منبع داده‌ای (مثلاً از سنسورهای مختلف یا ماهواره) هر چی فرستاد، سیستم بتونه راحت با همه‌شون کار کنه. مثلاً اگه یه سنسور دما رو به سانتی‌گراد بده و اون یکی به فارنهایت، سیستم باید بتونه خودش همه رو هماهنگ کنه. این راه حل باعث میشه داده‌ها راحت‌تر کنار هم قرار بگیرن و تصمیم‌گیری‌ها دقیق‌تر باشه.
۳. مرحله بعدی که خیلی مهمه تقویت زیرساخت‌های کشاورزیه. یعنی بیان همه‌ی بخش‌ها و دستگاه‌ها رو جوری به هم وصل کنن که چیزی به اسم “جزیره داده” نداشته باشیم. جزیره داده یعنی وقتی یه سری داده فقط تو یه دستگاه یا بخش خاص گیر کرده و هیچ‌کی بهش دسترسی نداره؛ این کار جلوی گردش راحت اطلاعات رو می‌گیره. اگه زیرساختای داده‌ای قوی باشه، اطلاعات عادلانه بین همه پخش میشه و هر کی هر جایی باشه می‌تونه بهش دسترسی داشته باشه.
طبق بررسی‌هایی که انجام شده، اگه داده‌ها کیفیتشون پایین باشه (مثلاً پر از نویز باشن)، کشاورزی دقیق هم دچار مشکل میشه. یعنی تصمیم‌هایی که میگیرن بر اساس داده‌های خراب هست و باعث هدر رفتن کلی منابع میشه. حتی یه مشکل دیگه هم مطرح شده به اسم داده مه‌آلود یا Data Fog. این اصطلاح یعنی وقتی داده‌ها از منابع خیلی مختلف میان و هیچ جوری با هم هماهنگ نیستن و ارتباط قوی بینشون نیست؛ در نتیجه تصمیم‌گیری خیلی سخت میشه.
جالب‌تر اینجاست که تو مناطق مختلف، سطح توسعه داده یکسان نیست و همین باعث میشه همه چیز درست به اشتراک گذاشته نشه و داده‌ها تو بعضی جاها گیر کنن. برای رفع این مشکلات، لازمه که استانداردهای کنترل کیفیت داده‌ها به شکل جدی و کاملاً سیستماتیک اجرا بشن.
تو کل این مسیرم، محقق‌ها از مدل بهبود کیفیت Juran استفاده کردن. این مدل راه و رسم تخصصی برای بهتر کردن کیفیت داده‌هاست؛ طوری که کشاورزی هوشمند بتونه پایدار بمونه و در آینده هم رشد کنه.
خلاصه اگه دوست داری کشاورزی هوشمند تو ایران یا هر جای دیگه موفق باشه، لازمه حسابی حواست به کیفیت داده‌ها باشه و نمی‌تونی فقط به هوش مصنوعی تکیه کنی. داده درست و تمیز همیشه پایه اصلی کاره!
منبع: +
