AnthroKrishi: proyecto piloto de Google para validar su modelo de IA para AnthroKrishi

Google está poniendo a prueba proyectos en telangana y Maharastra para validar la precisión de su innovación impulsada por la IA AnthroKrishi que está respaldado por un tienes un modelo que pueden ayudar a detectar límites de campo y límites de agua para permitir prácticas agrícolas sostenibles y mejorar el rendimiento de los cultivos. La compañía agregó que buscaba no solo escalar estas soluciones a todo el país, sino también llevarlas a APAC y más allá.

AnthroKrishi utiliza sistemas de inteligencia artificial para analizar imágenes satelitales para mapear los límites de granjas individuales y monitorear cultivos, rendimientos y actividades agrícolas. La capacidad proporciona datos completos para permitir una agricultura más inteligente, desde bancos que emiten préstamos basados ​​en los rendimientos esperados hasta gobiernos que optimizan los programas de subsidios.

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«Hemos realizado pruebas piloto con el estado de Telangana donde nos han dado retroalimentación sobre dónde hay algunos errores, (aquí es donde) se ha realizado alguna segmentación excesiva o insuficiente, pero en su mayor parte, validó que el Los modelos eran bastante precisos», dijo Manish Gupta, director de Google Research APAC, durante una sesión virtual llamada Google AI Now.

Gupta agregó que el gigante de las búsquedas también ha estado realizando una prueba piloto en Maharashtra con IIT Bombay en la que está trabajando con el Departamento de Registros de Tierras y tratando de ver si los patrones basados ​​en el uso brindan información razonablemente buena sobre la propiedad de las granjas.

Dijo que hay muchos «datos reales» en la India, pero destacó que tienden a ser «muy ruidosos», lo cual es uno de los principales desafíos cuando se trata de este proyecto. Por ejemplo, algunos gobiernos estatales realizan una encuesta anual, pero Gupta dijo que cuando el equipo analizó esos datos, tendió a haber muchos errores.

Además, estaba la cuestión de no sólo construir el primer modelo que proporcione esta comprensión del paisaje y segmentación de granjas para todo el país, sino también seguir adelante y validarlo, que es donde, dijo, los pilotos con los gobiernos fueron útiles.

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Gupta dijo que una comprensión del paisaje, que sea capaz de identificar los límites de las granjas y también analizar cosas como las fuentes de agua para cada granja, etc., era un elemento fundamental para una pila agrícola digital, que es lo que, según dijo, era la visión que se crearía. en países como India y más allá.»En India, por ejemplo, hemos tenido este ecosistema muy próspero para pagos móviles», explicó. «La capa fundamental de toda esa pila móvil proviene de Aadhaar ID. Entonces, de manera análoga, a través de este trabajo, estamos tratando de asignar una identificación única a cada granja y permitir que las diversas soluciones basadas en la agricultura se construyan sobre esa base. «.

Gupta agregó que una vez que se ha identificado cada granja, lo siguiente que se debe hacer es identificar cuáles son los cultivos que se están cultivando y monitorear diversas actividades relacionadas con la agricultura, como la siembra de semillas, la cosecha, etc.

«Para eso hemos construido ese modelo llamado AMED – Monitoreo Agrícola y Detección de Eventos – y a través de él podemos identificar, por ejemplo, los cultivos que se están cultivando», dijo. «Esto puede desbloquear muchos casos de uso que pueden beneficiar a los agricultores. Por ejemplo, si un agricultor quiere solicitar un préstamo, hoy en día es un proceso muy engorroso. Pero ahora, con un simple clic, una vez que el agricultor comparte la información de propiedad de su tierra, el banco puede tener una visión bastante completa de lo que el agricultor ha estado cultivando en su finca, así como también estimar sus probables ingresos en el momento de la cosecha y, por lo tanto, proporcionar ese préstamo o ese seguro de cosecha a los agricultores».

Continuó diciendo que los gobiernos también pueden empezar a tomar decisiones sobre temas como subsidios y demás basándose en lo que los agricultores están haciendo realmente en sus granjas.

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