ក្នុងវិធីដូចគ្នានេះដែរជំនួយការនិម្មិតជួយយើងរកឃើញបទចម្រៀងដែលយើងចូលចិត្តបន្ទាប់កញ្ចប់សូហ្វវែរថ្មីបានប្រើការរៀនម៉ាស៊ីនទំនើបដើម្បីជួយកសិករនិង agronomists ចង្អុលបង្ហាញនូវអ្វីដែលដំណាំនិងដីរបស់ពួកគេត្រូវការដើម្បីបង្កើនទិន្នផលតាមរបៀបប្រកបដោយនិរន្តរភាព។ អត្ថបទនេះ ចេញផ្សាយដោយគេហទំព័រ AGDaily ។
ក្រុមវិទ្យាសាស្រ្តនៃ វិទ្យាសាស្ត្រដំណាំបាយ័ន និង ក្រុមហ៊ុនផលិតជីវមាត្រ បានសាកល្បងនិងបង្ហាញនូវកម្មវិធីដំបូងនៃបច្ចេកវិទ្យាបើកការដ្ឋាននេះ ជីវឧស្ម័ន។។ ការសិក្សានិងលទ្ធផលនៃក្រដាសវិទ្យាសាស្ត្រលម្អិតអំពីការវិភាគមីក្រូជីវម៉ាស់ដីដើម្បីវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃមីតជីវាណូរបស់មីទីវ។ ជាក់ស្តែងកម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីនបានអនុញ្ញាតឱ្យ Bayer CS ព្យាករណ៍ពីការបង្កើនទិន្នផលដំឡូងមុនពេលអនុវត្តការបញ្ចូល។ លទ្ធផលដែលបានព្យាករណ៍គឺផលចំណេញដល់ទៅ ៤០% នៅក្នុងវាលមួយក្នុងចំណោមវាលដែលត្រូវបានសាកល្បងនៅរដ្ឋអៃដាហូ។
លោក Varghese Thomas ប្រធានគម្រោងនៅ Bayer CS បានមានប្រសាសន៍ថា“ វាជាវិធីសាស្រ្តពិសេសមួយក្នុងការប្រើប្រាស់ជីវវិទ្យាដីនិងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការប្រើប្រាស់ធាតុចូលដំណាំដែលកំពុងឆ្ពោះទៅរកដំណោះស្រាយប្រកបដោយចីរភាពនិងសេដ្ឋកិច្ចដើម្បីលើកកម្ពស់ផលិតភាពដំណាំ។
បច្ចេកវិទ្យានេះគឺជាជំហានឆ្ពោះទៅមុខដ៏ធំសម្រាប់អ្នកក្សេត្រសាស្ត្រដែលរហូតមកដល់ពេលនេះខ្វះទិន្នន័យដែលត្រូវការដើម្បីកំណត់ដំណោះស្រាយជីវសាស្ត្រត្រឹមត្រូវសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តលើដីនិងដំណាំតាមរដូវរបស់ពួកគេ។ ដីគឺជាទ្រព្យសម្បត្តិដ៏មានតំលៃក្នុងការបង្កើនទិន្នផលនិងគុណភាពដំណាំប៉ុន្តែដូចដែលវាកំពុងឈរបច្ចុប្បន្ននេះអនុសាសន៍កសិកម្មគឺផ្អែកលើចំណេះដឹងតិចតួចនៃដំណើរការជីវសាស្រ្តដែលកើតឡើងនៅក្នុងវា។ ប៉ុន្តែសព្វថ្ងៃនេះដោយមានជំនួយការនិម្មិត AI ជួយក្នុងការព្យាករណ៍ពីប្រសិទ្ធិភាពនៃដំណោះស្រាយផ្សេងៗគ្នាគឺការផ្លាស់ប្តូរល្បែងហើយដំណើរការឆ្ពោះទៅរកប្រព័ន្ធកសិកម្មដែលមានផលិតភាពនិងនិរន្តភាពជាងមុន។
អេអាយអេគឺជាធនធានដែលមានការវិវត្តជានិច្ចហើយបច្ចុប្បន្នកំពុងត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីដោះស្រាយកង្វល់កសិកម្មផ្សេងទៀតរួមមានសំណួរអំពីការផលិតអាយុកាលធ្នើគុណភាពសារធាតុចិញ្ចឹមរបស់ផលិតផលនិងឥណទានកាបូនដែលផ្អែកលើការប្រើប្រាស់ផ្សេងៗគ្នា។ ផលិតផលឬការអនុវត្តការគ្រប់គ្រង។ អ្នកផលិតបញ្ចូលអាចបន្ថែមដំណោះស្រាយផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេទៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្តល់អនុសាសន៍អេអាយអេដោយសាកល្បងវាក្រោមភាពតឹងរឹង ហ្គេម ពិធីសារសាកល្បងវាល។