နေအစီရင်ခံစာအရ Intel မှ IQကွန်ပျူတာအမြင်၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော အစာအေးကွင်းဆက်နည်းပညာများသည် အစားအသောက်စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို လျှော့ချရန်အတွက် လယ်ကွင်းမှ လတ်လတ်ဆတ်ဆတ်ထွက်ကုန်များကို ကုန်တင်ကားများအထိ သိမ်းဆည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။
လယ်ကွင်းထဲမှာ စတော်ဘယ်ရီခူးပြီးတာနဲ့ ဆွေးမြေ့စပြုလာပါတယ်။ အဲဒီကနေပြီးတော့ စားသုံးသူတွေဆီ လတ်လတ်ဆတ်ဆတ် ပို့ပေးဖို့ အပြေးပြိုင်ပွဲတစ်ခုပါ။ လူအများစုသည် စိုက်ပျိုးရေးတွင် လုပ်ကိုင်ကြပြီး အစားအစာထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် နီးကပ်စွာနေထိုင်ကြသောအခါ လွန်ခဲ့သည့် မျိုးဆက်အနည်းငယ်က ယင်းသည် ပိုမိုလွယ်ကူခဲ့သည်။ စားသုံးသူများ အစားအစာရရှိရန် စူပါမားကတ်များကို ပိုမိုမှီခိုအားထားနေရသောကြောင့် ယနေ့ခေတ်တွင် အစားအသောက်ဖြန့်ဝေခြင်းသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် ပုပ်သိုးပျက်စီးလွယ်သော အစားအစာများ ပေးပို့ခြင်းသည် food cold chain ဟုခေါ်သည့် အရာကို အားကိုးနေပါသည်။ လယ်ယာမှ ခက်ရင်းခွအထိ ရိက္ခာဖြန့်ဝေမှု အလွန်ရှုပ်ထွေးပြီး သီးနှံများ၏ အရည်အသွေးနှင့် အသက်ရှည်မှုအမြင့်မားဆုံးအပေါ် မူတည်သည်။
အစားအစာစစ်ဆေးခြင်း၊ ထရပ်ကားတင်ခြင်းနှင့် အအေးခန်းများတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် cloud computing အတုထည့်ခြင်းတို့သည် အစားအသောက်ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးတွင် ထိရောက်မှုရှိလာပါသည်။
“ပန်းတိုင်က ရိုးရှင်းပြီး တော်တော်ရိုးရှင်းပါတယ်” လို့ လက်တွဲဖော်တစ်ဦးဖြစ်တဲ့ Dan Hodgson က ပြောပါတယ်။ Linn Grove VenturesFargo၊ မြောက်ဒါကိုတာအခြေစိုက် စိုက်ပျိုးရေးအကျိုးတူအရင်းအနှီးအဖွဲ့။ “ထရပ်ကားပေါ်မှာပဲဖြစ်ဖြစ် လေယာဉ်နဲ့ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ အဲဒီသီးနှံရဲ့ပတ်ဝန်းကျင်က သူ့ရဲ့ခရီးတလျှောက်လုံး မှန်နေဖို့ လိုပါတယ်၊ ဒါဟာ ရှုပ်ထွေးတဲ့ခရီးမှာပါပဲ။”
စတော်ဘယ်ရီသီးများကို မှန်ကန်သော အပူချိန်၊ စိုထိုင်းဆနှင့် လေ၀င်လေထွက်ကောင်းအောင် ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် ပြဿနာတစ်ခုသာဖြစ်သည်။ အသီးအနှံများကို မှန်ကန်သော ပမာဏဖြင့် မှန်ကန်သော နေ့ရက်များတွင် မှန်ကန်သော စျေးကွက်များသို့ တင်ပို့ရန် လိုအပ်ပြီး အမှန်တကယ် ဝယ်ယူမည့်သူများ၊
"အရည်အသွေးကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုသည်မှာ ဖြန့်ဖြူးမှုအဆင့်တစ်ခုစီတွင် မတူညီသောလူများစွာကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ၎င်းတွင်ဖြစ်ပေါ်သည့် မတူညီသောအမြန်နှုန်းများကို ဆိုလိုသည်" ဟု Hodgson က ပြောကြားခဲ့သည်။
"အာရုံခံကိရိယာများနှင့် cloud computing တို့သည် ၎င်းကို အမှန်တကယ်ကိုင်တွယ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။"
အစားအသောက်စစ်ဆေးရေးမှူးများအတွက် စမတ်ဖုန်းအက်ပ်က ကူညီပေးနိုင်သည့်နေရာတွင်ရှိကြောင်း သိရသည်။ AgShiftကယ်လီဖိုးနီးယား၊ Santa Clara ရှိ agtech AI ကုမ္ပဏီ။ ကုမ္ပဏီသည် ဖြန့်ဖြူးမှုအဆင့်အမျိုးမျိုးတွင် အစားအသောက်စစ်ဆေးခြင်းကို အထောက်အကူပြုရန် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။
AgShift ၏ CEO ဖြစ်သူ Miku Jha က “ကျွန်တော်တို့ စတော်ဘယ်ရီသီး အလုံး 20 ကို ကြည့်နေတယ် ဆိုပါစို့။ “မတူညီတဲ့ စစ်ဆေးရေးမှူးနှစ်ဦးဟာ မတူညီတဲ့ ရလဒ်နှစ်ခုနဲ့ ပြန်လာနိုင်ပါတယ်။ နည်းပညာရဲ့လုပ်ဆောင်မှုက အဲဒီစစ်ဆေးရေးမှူးတွေကို ပိုပြီးရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ စောင့်ကြည့်လေ့လာနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။”
ဓာတ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် cloud သို့ ဓာတ်ပုံများထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ပေးပို့ခြင်းသည် AgShift သည် ၎င်း၏ခရီးတွင် စစ်ဆေးချိန်တိုင်း ထုတ်ကုန်များ၏ အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
"ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်သည် ထိရောက်မှုအပေါ် အမှန်တကယ် သက်ရောက်မှုဖြစ်စေသည်" ဟု Jha က ပြောကြားခဲ့သည်။
ပိုမိုတိကျသောစစ်ဆေးခြင်းများသည် ရောင်းသူအား သိုလှောင်မှုသက်တမ်းနှင့် တိကျသောထုတ်ကုန်တင်ပို့မှု၏စျေးနှုန်းများအကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးသည်။ စတော်ဘယ်ရီသီးတစ်ဗူးချင်းစီ၏ အရည်အသွေး—နှင့် အခြားပျက်စီးနိုင်သောပစ္စည်းများ—ကို သိရှိခြင်းသည် အစားအသောက်အအေးကွင်းဆက်ရှိ ဆုံးဖြတ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အခြေခံအချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
မစိုက်ပျိုးမီ နည်းပညာ
အစေ့များကို မြေ၌ပင်မစိုက်မီ အစာထောက်ပံ့မှုကွင်းဆက်သည် ကောင်းမွန်စွာစတင်သည်။ လယ်သမားများ စိုက်ပျိုးထုတ်လုပ်ထားသော လယ်မြေတိုင်းကို GPS နည်းပညာဖြင့် လက်တွေ့ကျကျ မြေပုံရေးဆွဲပြီး မည်သည့်အချက်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်ကို သိရှိပြီးဖြစ်သည်။