Les pensées de l'homme suspendu

Votre quatrième révolution manufacturière (4IR) commence à améliorer la façon dont chaque acteur agricole, des agriculteurs membres de votre famille à votre conglomérat international, crée des produits alimentaires et des produits connexes. L’agriculture distribuée dans les huit innovations technologiques cruciales nommées – par exemple l’IA, la blockchain, les drones, ainsi que la ligne de points (IoT) – à l’agriculture entraîne des rendements élevés, des coûts réduits et un effet environnemental réduit. Ces outils peuvent également permettre aux exploitations agricoles de découvrir de nouvelles inventions à structure végétale et d’accroître leur résilience aux activités climatiques extrêmes et au réchauffement climatique. Des sommes importantes sont en jeu. En 2018, les startups agritech ont rapporté 16,9 milliards de dollars, une augmentation de 43% par rapport à l’année précédente. Alors que les technologies compatibles et les réseaux de réseaux sans fil à vitesse élevée se distribuent plus rapidement – les opérateurs de télécommunications ont l’intention d’investir jusqu’à 1 billion de dollars dans le système 5G d’ici 2025 – l’adoption d’innovations technologiques liées à l’agriculture augmentera. Néanmoins, cette innovation en agriculture impose de nouveaux appels aux fournisseurs ainsi qu’aux organisations qui les accompagnent. Pour réussir en 2030 et au-delà, les entreprises agricoles doivent choisir très soigneusement parmi les technologies, pour éviter de dépenser de l’argent et du temps ou – pire encore – de laisser passer des opportunités cruciales. Certaines entreprises devraient également changer leur façon de se gérer et de gérer leurs collections afin d’utiliser au mieux ces innovations technologiques. L’approche correcte de toutes ces difficultés nécessite que les entreprises déterminent leur place dans le domaine numérisé de l’agriculture, puis reconnaissent et développent le programme de fonctionnalités correctes pour y réussir. Nous ne pouvions pas savoir exactement comment la communauté apparaîtra en 2030, mais les mégatendances actuelles indiquent la probabilité que plus de gens vivent dans des villes; des conditions beaucoup plus intenses de chocs et de catastrophes naturelles; tension accrue sur l’eau douce, les terres arables et d’autres ressources organiques; et la surpêche, la surchauffe et la croissance des océans. Cela peut sembler sombre, mais avec la meilleure stratégie, les organisations agricoles peuvent mieux nourrir cela à proximité d’une terre potentielle, en diminuant la tension sur les sources. Une énorme variété d’innovations technologiques sont actuellement en cours d’amélioration. Une entreprise brésilienne, par exemple, propose un processus qui utilise des drones et des dispositifs IoT pour obtenir des informations sur les porcs ainsi que sur leur environnement. Il permet aux éleveurs de porcs d’entrer plus d’informations, par exemple le poids ou la naissance des porcs, dans le programme simplement en communiquant avec leur téléphone portable. Google Analytics, synchronisé sur le fonctionnement complet d’un éleveur de porcs, fournit des graphiques sur chaque point de production. Les agriculteurs peuvent partager les données avec les fournisseurs d’aliments et de médicaments, ou mettre en place des signes de performance globale essentiels pour les superviseurs et les administrateurs. D’autres fabricants ont des options connexes sur le marché pour d’autres types de bétail. Certaines technologies agricoles 4IR proviennent souvent directement de la science-fiction. Une seule entreprise fabrique un essaim de robots autonomes miniatures capables de faire pousser des graines de plantes. Utilisé avec la tablette PC portable d’un agriculteur, qui se trouve être contrôlée à l’aide de satellites et d’un logiciel informatique dépendant du cloud, l’essaim sera en mesure de placer chaque graine au meilleur endroit avec une précision et une précision accrues par rapport aux stratégies récentes. Ce n’est pas par hasard que les technologies supprimeront les besoins des planteurs de boîtes de nuit, incentive a Bordeaux des tracteurs et des opérateurs de tracteurs. Parce que l’essaim peut ajuster les emplacements des semences pour transformer les conditions, il peut augmenter le rendement, avec des frais de diminution, des vitesses de plantation plus rapides, ainsi qu’un impact réduit sur l’environnement. D’innombrables nouvelles technologies, biens et services se développent que l’ensemble du domaine sera méconnaissable aux individus d’une époque antérieure. Pour se préparer à ce potentiel particulier, les entreprises agricoles doivent prendre les bonnes mesures pour le moment.

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Les neurorobots se sont révélés utiles pour étudier la locomotion des animaux de compagnie et la poignée de moteur électrique, puis pour créer des contrôleurs de robot. Des modèles neuronaux de générateurs de motifs clés, des pools de motorneurones qui poussent à un comportement répétitif, ont déjà été utilisés pour gérer la locomotion chez les robots. Kimura et ses pairs ont démontré comment la neurorobotique peut offrir un remplissage parmi les neurosciences et la biomécanique en affichant une locomotion émergente à 4 pattes en fonction des éléments générateurs électriques de modèle central modulés par des réflexes. Leur groupe de personnes a créé un type de générateur électrique de style apprenable et a montré sa viabilité à l’aide de plusieurs illustrations automatiques synthétiques et humanoïdes. Ijspeert et ses collègues ont créé un robot amphibie en forme de salamandre capable de pêcher et de se promener, et représente pour cette raison une étape importante dans le développement de la locomotion à pattes de vertébrés. Une exécution neurorobotique s’est avérée essentielle pour (1) tester si les conceptions pouvaient produire une locomotion à la fois dans l’eau et aussi sur le sol et (2) analyser comment les commentaires sensoriels affectent la génération de routine dynamique. Une motivation neuronale intéressante pour la conception de contrôleurs de robot est la méthode des neurones miroirs observée chez les primates. Les neurones de correspondance dans le cortex prémoteur sont productifs, chaque fois qu’un singe saisit ou manipule des objets et quand il regarde au poignet une faune supplémentaire effectuant des mesures très similaires (Rizzolatti et Arbib, 1998). Les neuroroboticistes, appliquant cette notion de neurones miroirs, ont indiqué que des mouvements complexes, par exemple pour atteindre et locomotion, pourraient être obtenus via de faux. Un système basé sur la tête avec un hippocampe simulé et ses particularités autour des territoires. Darwin XI est représenté à la raison de choix pour son réglage en plus labyrinthe. Darwin XI a commencé un test alternativement au bras gauche de départ Est ou Ouest, et a appliqué ses moustaches artificielles pour suivre le bras gauche du labyrinthe jusqu’à ce qu’il atteigne le point de sélection. Parce qu’il suivait la surface du mur du labyrinthe, ses moustaches détectaient des motifs de chevilles, sa caméra détectait des cartes de repère de couleur sur la bordure, son cap fourni par la boussole et sa lumière laser particulière offrait des informations sur la collection. Au départ de l’entraînement, Darwin XI a reçu un stimulus gratifiant dans le cas où il choisirait le bras gauche cible sud. Après avoir trouvé cette tâche avec succès, le stimulus satisfaisant a été modifié sur le bras gauche de l’objectif nord. Adapté de (Fleischer et al., 2007). Une autre stratégie de gestion des unités motrices dans les robots influencés par les neurones consiste à essayer d’utiliser un contrôle prédictif pour transformer des mouvements inconfortables et susceptibles de se confondre en mouvements propres et précis. Les derniers concepts de contrôle moteur proposent que le cervelet apprenne à commuter des réflexes primitifs avec des signes moteurs prédictifs. Le concept serait que les résultats des instructions motrices réflexives fournissent des signes d’erreur pour obtenir un contrôleur prédictif, qui découvre alors pour produire un moteur droit gérer la transmission avant la réponse réflexe beaucoup moins adaptative. Les conceptions d’inspiration neurale incluent l’utilisation de ces conseils dans la conception de robots qui déterminent comment éviter les défis (McKinstry et al., 2006; Porr et Worgotter, 2003), développent un œil précis (Dean et al., 1991) et produisent des actions des bras (Dean et al., 1991; Eskiizmirliler et al., 2002; Hofstotter et al., 2002). La forme 1 affiche un gadget dépendant de la tête, composé d’un gadget du cervelet et de la région corticale MT, qui a appris à prédire les collisions en fonction des signaux de mouvement visibles et a modifié ses mouvements en conséquence.

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