AI TEXNOLOGIYALARI - TAHLILIY IMKONIYATLAR ESHIGI
Аннотация
AI texnologiyalari faqat tasvir emas, balki vaqt qatlamidagi ma’lumotlar bilan ishlash, yoki bir-biriga bog‘liq ko‘p o‘lchovli datasetlarni integratsiya qilishda ham yordam beradi. Misol uchun, zararkunanda populyatsiyasining kelgusi haftalardagi dinamikasini oldindan aytish uchun rekurrent neyron tarmoq (RNN) yoki lSTM modellaridan foydalanish mumkin – bunda hozirgi momentdagi entomologik holat, ob-havo prognozi, agrotexnik chora-tadbirlar kiritilib, model keyingi trendni bashorat qiladi. Ba’zi tajribalarda AI asosida sintez qilingan shunday bashorat modeli uch oygacha oldindan zararkunanda rivojlanishini 90 %ga yaqin aniqlikda to‘g‘ri taxmin qilgani qayd etilgan (bu borada AI texnologiyalari agronomik qarorlar qabul qilishda kuchli vosita sifatida ko‘rilmoqda).
Библиографические ссылки
Shermatov M.R. va boshqalar. Farg‘ona vodiysi tangachaqanotli hasharotlar faunasining agroekotizimlarda taqsimlanish xususiyatlari. – CyberLeninka elektron kutubxonasi (2022).
Saidov N. va boshqalar. First report of invasive South American tomato leaf miner Tuta absoluta in Tajikistan. – Florida Entomologist jurnalidagi maqola (2018).
EPPO (European Plant Protection Organization) ma’lumotlari. First report of Tuta absoluta in Tajikistan (2018) – EPPO Global Database xabarnomasi.
AVRDС (World Vegetable Center) faktlar varag‘i: Tuta absoluta – Tomato Leaf Miner (2016).
