વર્ણન
ખનિજ: એઆઈ અને મશીન પર્સેપ્શન સાથે કૃષિમાં ક્રાંતિ લાવી
જેમ જેમ આબોહવા પરિવર્તન આપણા ગ્રહને જોખમમાં મૂકે છે, તેમ ખોરાકનું ઉત્પાદન કરવા માટે ટકાઉ અને કાર્યક્ષમ રીતો શોધવી એ પહેલા કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ બની ગયું છે. એક કંપની, મિનરલ, કૃષિમાં ક્રાંતિ લાવવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીનની ધારણાની શક્તિનો ઉપયોગ કરીને પડકારનો સામનો કરવા માટે કટિબદ્ધ છે.
ખાદ્ય ઉત્પાદનની પુનઃકલ્પના
ખનિજનું મિશન વિશ્વના મૂલ્યવાન કૃષિ ડેટાને મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિમાં ફેરવીને ખેતીની જમીનની ઉત્પાદકતામાં ટકાઉ વધારો કરવાનું છે. કંપનીનો જન્મ આલ્ફાબેટની "મૂનશોટ ફેક્ટરી," Xમાંથી થયો હતો, અને તે તેની કુદરતી જિજ્ઞાસા અને પ્રશ્નો પૂછવાના જુસ્સાથી પ્રેરિત છે:
- પૃથ્વીના ઓછા સંસાધનોનો ઉપયોગ કરતી વખતે શું આપણે વધુ ખોરાક ઉત્પન્ન કરી શકીએ?
- પાકની સ્થિતિસ્થાપકતામાં સુધારો કરવા માટે આપણે ઝડપથી બદલાતી આબોહવા સાથે કેવી રીતે અનુકૂલન કરી શકીએ?
- શું ગ્રહને સાજા કરવા માટે ઉત્પાદક રીતે જૈવવિવિધતાને સુધારવાની તક છે?
ખનિજ જ્ઞાન એન્જિન
મિનરલનું સદા-શિક્ષણ અને હંમેશા-સુધારતું નોલેજ એન્જિન કંપનીના અભિગમનો મુખ્ય ભાગ બનાવે છે. આ એન્જિનમાં ઘણા ઘટકો છે:
ડેટા સ્ત્રોતો
ખનિજ સ્ત્રોતોની વિશાળ શ્રેણીમાંથી ડેટા એકત્રિત કરે છે, જેમ કે:
- ખનિજ ધારણા
- રિમોટ સેન્સિંગ
- સાધનસામગ્રીનો ડેટા
- FMIS ડેટા
- આબોહવા ડેટા
- માટી ડેટા
- IoT ડેટા
- ટેક્સ્ટ/વોઇસ ડેટા
- અને ઘણું બધું…
મિનરલ પર્સેપ્શન અને રિમોટ સેન્સિંગ
મિનરલ પર્સેપ્શન એજ પર્સેપ્શન ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને છોડના સ્તરે નવી સમજ ઊભી કરવા માટે ઈમેજરીમાંથી ઉચ્ચ-ગુણવત્તાની માલિકીના ડેટા સ્ટ્રીમ્સ કાઢવામાં આવે છે. રિમોટ સેન્સિંગ પાઇપલાઇન્સ ઉચ્ચ સચોટતા સાથે સેટેલાઇટ ડેટા સ્ત્રોતોમાંથી નવા, મોટા પાયે ડેટા સ્તરોનું મોડેલ બનાવે છે.
વિશ્લેષણાત્મક અને જનરેટિવ એન્જિન
આ એન્જિનો વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી વિવિધ મલ્ટિ-મોડલ ડેટાને સાફ કરે છે, ગોઠવે છે, જોડાય છે, સંશ્લેષણ કરે છે અને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરે છે. સતત વિસ્તરતું જ્ઞાન એનાલિટીકલ એન્જિનમાં પાછું વળે છે, તેના મોડલ, ઝડપ અને સચોટતામાં સતત કૃષિ પડકારોને ઉકેલવામાં સુધારો કરે છે.
ભલામણો અને ક્રિયાઓ
ભાગીદારો તેમના નિર્ણયોને આકાર આપવા અને તેમના ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને પ્લેટફોર્મને શક્તિ આપવા માટે નવી જનરેટ કરેલી આંતરદૃષ્ટિનો ઉપયોગ કરી શકે છે. આ ક્રિયાઓ વધુ ડેટા ચલાવે છે, જે પછી નોન-સ્ટોપ લર્નિંગ માટે વિશ્લેષણાત્મક એન્જિનમાં જાય છે.
મિનરલ્સ ટેક્નોલોજીની એપ્લિકેશન્સ
ખનિજની તકનીકમાં વિવિધ એપ્લિકેશનો છે, જેમ કે:
- ઉપજની આગાહી: નાના પાયે પાક પરીક્ષણોથી લઈને ઉત્પાદન-પાયે કૃષિ સુધીના મોટા ડેટાસેટ્સમાંથી પાકની ઉપજની સચોટ આગાહી.
- નીંદણ સ્કાઉટિંગ: મલ્ટિમોડલ નીંદણ સ્કાઉટીંગ સોલ્યુશન્સ પાકની ઉપજ અને પૂર્ણ-સીઝનના નીંદણ નકશા વિઝ્યુલાઇઝેશનને વધારવા માટે પ્રારંભિક, સચોટ અને ચોક્કસ હસ્તક્ષેપને સક્ષમ કરે છે.
- વેચાણ સક્ષમતા: પાકની આંતરદૃષ્ટિના અભૂતપૂર્વ સ્તરો અને પ્રારંભિક-એક્સેસ ફીલ્ડ ડેટા સાથે બીજ અને ઇનપુટ પ્રદાતાઓને સશક્તિકરણ, પ્રાદેશિક અને સપ્લાય ચેઇન વિસ્તરણને અનલૉક કરવું.
વિઝન અને ભાવિ વિકાસ
ખનિજનું વિઝન પાકની તંદુરસ્તી, ટકાઉપણું અને કૃષિની આગલી કૂદકો માટે કેવી રીતે જાણવું તે માટેના સંસાધન બનવાનું છે. તેઓ પ્લાન્ટ ડેટાની જટિલતાને ડીકોડ કરવા, કૃષિ પડકારોને ઉકેલવા માટે નિષ્ણાતો સાથે ભાગીદારી કરવા અને જે શક્ય છે તેની સીમાઓને આગળ વધારવા માટે સમર્પિત છે.
વિશ્વની ખેતીની જમીનના 10% અને ત્રણ મુખ્ય ગ્રાહકોના ડેટા સાથે, આલ્ફાબેટનું એજટેક સ્ટાર્ટઅપ મિનરલ કૃષિના ભવિષ્યમાં મહત્ત્વની ભૂમિકા ભજવવા માટે તૈયાર છે. AI અને મશીન પર્સેપ્શનની શક્તિનો લાભ લઈને, મિનરલ આપણે છોડના જીવનને કેવી રીતે સમજીએ છીએ અને તેનું રક્ષણ કરીએ છીએ તે બદલી રહ્યું છે, આખરે આપણને માનવજાતને વધુ સારી રીતે ખવડાવવામાં મદદ કરે છે.
મિનરલ મુખ્યત્વે એક ટેકનોલોજી અને સોફ્ટવેર કંપની છે જે ટકાઉ કૃષિ માટે મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ અને ઉકેલો પ્રદાન કરવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, મશીન લર્નિંગ અને અદ્યતન ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે. જ્યારે તેમનું ધ્યાન ખાસ કરીને રોબોટિક્સ અથવા ડ્રોન પર નથી, તેમની ટેક્નૉલૉજીને સંભવિતપણે આવી સિસ્ટમો સાથે સંકલિત કરી શકાય છે જેથી કૃષિ પ્રણાલીઓને આગળ વધારી શકાય.
Mineral.ai પોતે રોબોટિક્સનું ઉત્પાદન કરતું નથી. તેના બદલે, તે ટકાઉ કૃષિ માટે મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ અને ઉકેલો પ્રદાન કરવા માટે AI-સંચાલિત તકનીક, મશીનની ધારણા અને અદ્યતન ડેટા વિશ્લેષણ વિકસાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
મુલાકાત mineral.ai