| Popis: |
Umjetna inteligencija (AI) postala je sveprisutna u današnjem svijetu, od asistenata za komunikaciju do alata za modeliranje i predviđanje. Primjena modela strojnog i dubokog učenja u području poljoprivrede omogućuje proizvođačima da unaprijede učinkovitost proizvodnje, smanje troškove i optimiziraju procese dorada i proizvodnje. U tom smislu, algoritmi umjetne inteligencije i strojnog učenja, obrađujući prirodni jezik, zaključivanjem i planiranjem, mogu se koristiti kao nelinearni modeli za prepoznavanje uzoraka i rješavanje složenih problema. Ovi modeli omogućuju olakšanu automatizaciju procesa kao i sposobnost ubrzanog donošenja odluka. U poljoprivredi se mogu koristiti različiti nelinearni modeli za optimizaciju procesa proizvodnje koristeći tehnike učenja. S obzirom na to, primjenom umjetnih neuronskih mreža (UNM), odabirom ispravne strukture, algoritama učenja i prijenosnih funkcija, moguće je optimizirati procese u tehnologiji proizvodnje krmnih smjesa. Pri tome je potrebno uzeti u obzir proizvodno postrojenje, skladištenje i transport sirovina, kao i sve čimbenike koji utječu na krajnju kvalitetu proizvoda. |
