Artificial Intelligent IoT-Based Cognitive Hardware for Agricultural Precision Analysis

Der Artikel stellt einen neuartigen Ansatz für die Präzisionslandwirtschaft unter Einsatz von KI- und IoT-Technologien vor. Es führt ein intelligentes Treibhaussystem ein, das Umweltparameter wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Bodenfeuchtigkeit in Echtzeit überwacht und steuert. Das System setzt maschinelle Lernalgorithmen ein, um optimale Wachstumsbedingungen vorherzusagen und Bewässerung und Klimatisierung zu automatisieren. Die Studie hebt die Vorteile künstlicher Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft hervor, darunter verbesserte Ressourceneffizienz, höhere Ernteerträge und geringere Umweltauswirkungen. Experimentelle Ergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Systems bei der Optimierung der Ernteproduktivität. Der Artikel diskutiert auch die Herausforderungen bei der Erzielung präziser Analysen in der Landwirtschaft und die Rolle der Technologie bei der Überwindung dieser Hindernisse. Darüber hinaus bietet es eine eingehende Analyse verschiedener Vorhersagetechniken, die in Smart Farming eingesetzt werden, einschließlich ARIMA-, LSTM- und SVR-Modellen. Der Artikel schließt mit einer Diskussion über die Vorteile des vorgeschlagenen Systems gegenüber herkömmlichen Methoden und sein Potenzial für Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit in verschiedenen landwirtschaftlichen Umgebungen.