Qazanclar:
- Fermer məlumatlarına sahiblik, məxfilik və alqoritmik qərəz kimi etik riskləri tanımaq və idarə etmək bacarığı
- Modulun bütün əlaqələrini bir mövsümi uçdan-uca iş prosesində birləşdirmək imkanı
- Süni intellekt məhsulunun təhlükəsizlik baxımından kritik kənd təsərrüfatı qərarlarında səlahiyyətli aqronom təsdiqini əvəz etmədiyi bir keyfiyyət sisteminin qurulması
Modul imtahanı
1. Süni intellekt məhsulunu kənd təsərrüfatı mühəndisliyində qərara daxil etməzdən əvvəl tətbiq edilən “üç lövbər”in doğrulanmasının əsasları hansılardır?
- A) Ölçü diapazonu, aqronomik məqsədəuyğunluq və sahə sübutu ✔
- B) Modelin populyarlığı, cavabın uzunluğu və dilin səlisliyi
- C) Qiymət, sürət və istifadəçi interfeysi
- D) Brendin etibarlılığı, internet bağlantısı və fayl formatı
Təsvir: Üç lövbər; Nəticənin gözlənilən 10 gücü daxilində olub-olmadığını yoxlayan böyüklük sırası, məhsulun məhsul və iqlimlə uyğunluğuna baxan aqrotexniki əsaslandırma və nüvə/nümunədən daha çox sahədə təsdiqi təmin edən sahə sübutu. Mənbənin markası, modelin populyarlığı və ya mətnin səlisliyi yoxlama meyarları deyil.
2. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) əsasən nəyi ölçür?
- A) Torpağın dəqiq rütubət faizini santimetrlə müəyyən edin
- B) Yaşıl, canlı bitki örtüyünün sıxlığı və möhkəmliyi ✔
- C) Növlər səviyyəsində hansı xəstəlik törədicisi mövcuddur?
- D) Məhsul yığımından sonrakı son məhsulun qiyməti
Təsvir: NDVI yaxın infraqırmızı (NIR) və qırmızı zolaq əks etdirmələri arasındakı fərqi normallaşdırmaqla yaşıl, fotosintetik canlı bitki örtüyünün sıxlığını və gücünü ölçür. Sağlam bitkilər NIR-i güclü şəkildə əks etdirdiyindən və qırmızı rəngi intensiv şəkildə udduğundan, NDVI artır; Stressli və ya seyrək örtükdə dəyər azalır. O, məhsuldarlığı, torpağın nəmini və ya xəstəliyin növünü birbaşa ölçmür; bunlar əlavə məlumat tələb edir.
3. Peyk şəkli aşağı NDVI dəyəri olan ərazini göstərir. Bu anomaliya mühəndislik qərarına çevrilməzdən əvvəl aşağıdakılardan hansı ən yaxşı addımdır?
- A) Dərhal həmin nahiyəyə funqisid tətbiq edin
- B) Əraziyə gübrə dozasının ikiqat artırılması
- C) Səbəbi sahə nəzarəti, meteorologiya və fenologiya ilə təsdiqləyin ✔
- D) Anomaliyaya məhəl qoymayın və bütün sahəyə ortalama tətbiq edin
İzahat: Aşağı NDVI su stressi, xəstəlik, qida çatışmazlığı, nadir hallarda ortaya çıxma, bulud kölgəsi və ya təzə şumlanmış torpaq nəticəsində yarana bilər. Biz bu qeyri-müəyyənliyi yalnız sahəyə nəzarət, meteorologiya və fenologiya vasitəsilə ayırd edə bilərik; Təkcə xəritə bunun səbəbini demir. Pestisidlərin və ya gübrələrin tətbiqi birbaşa yanlış səbəbə müdaxilə riskini daşıyır.
4. Fermer sahəsinin koordinatlarını, məhsuldarlıq və xərc məlumatlarını ictimaiyyətə açıq olan AI alətinə daxil edərkən ən dəqiq yanaşma hansıdır?
- A) Bütün məlumatları onun ID və koordinatları ilə olduğu kimi yapışdırmaq
- B) Müəyyənləşdirici məlumatları anonimləşdirmək və yalnız zəruri texniki məlumatları paylaşmaq ✔
- C) Verilənlərin ümumiyyətlə yoxlanılmadan ümumi cədvələ yüklənməsi
- D) Fermerin icazəsi olmadan məlumatların model təliminə verilməsi
Açıqlama: Fermer məlumatları kommersiya və şəxsi baxımdan həssasdır; Koordinat, şəxsiyyət və xərc məlumatları mülkiyyət və məxfilik məsələsidir. Düzgün yanaşma, identifikasiyaedici məlumatları təmsil edən etiketlərlə (Plot-A, X koordinatı) anonimləşdirmək və yalnız təhlil üçün tələb olunan texniki məlumatları paylaşmaqdır. Verilənlərin olduğu kimi paylaşılması və ya icazəsiz təhsilə açılması etik və hüquqi risklər yaradır.
5. Torpağın təhlili hesabatında pH 4.8 olaraq göstərilir. Bu dəyər aqronomik baxımdan nə deməkdir?
- A) Əksər bitkilər üçün neytral və ideal torpaq
- B) Güclü turşuluq; Qida qəbulunu məhdudlaşdıra bilən və düzəliş tələb edən vəziyyət ✔
- C) Güclü qələvi; əhənglənməni tələb edən vəziyyət
- D) Torpaqda şoranlığın həddindən artıq yüksək olması deməkdir.
Təsvir: pH 4.8 güclü turşulu torpağı göstərir; Bu şəraitdə fosfor və molibdenin udulması azalır, alüminium/manqan toksikliyi riski artır və bir çox bitkilərdə kök inkişafı yatırılır. Əksər tarla bitkiləri üçün 6,0-7,0 uyğun diapazondur. Buna görə də, əhənglənmə kimi bir düzəliş nəzərdə tutulur; Turşu torpaq "ideal" deyil və özlüyündə yüksək məhsuldarlığa zəmanət vermir.
6. AI buğda sahəsi üçün dekara 60 kq saf azot tövsiyə etdi; Regional praktiki və hədəf məhsuldarlıq dekara təxminən 12-16 kq təmiz azotu göstərir. Ən yaxşı davranış nədir?
- A) Tövsiyəni olduğu kimi yerinə yetirmək, çünki AI hesablanmışdır
- B) Təhlükəsiz olmaq üçün dozanın daha da artırılması
- C) Bunu böyüklük xəbərdarlığı sırası kimi baxın və girişləri və yerli kalibrləməni yoxlayın ✔
- D) Torpaq analizini nəzərə almadan təklifin yarıya bölünməsi
Təsvir: Tövsiyə gözlənilən diapazondan təxminən dörd dəfə çoxdur; Bu, miqyaslı bir xəbərdarlıqdır. Həddindən artıq azot həm iqtisadi zərər, həm də depressiya, xəstəlik və nitrat çirklənməsi riski deməkdir. Düzgün davranış tövsiyəni rədd etmək və girişləri (vahid, məhsuldarlıq, hədəf məhsuldarlıq, torpaq N) və yerli kalibrləməni yoxlamaqdır. Kor tətbiq ekoloji və aqrotexniki ziyana səbəb olur.
7. Suvarma qərarlarında istifadə olunan “bitki suyu sərfi” (buxarlanma, ET) nə deməkdir?
- A) Yalnız yağıntılar vasitəsilə torpağa daxil olan suyun miqdarı
- B) Torpaqdan buxarlanma və bitkidən transpirasiya yolu ilə ümumi su itkisi ✔
- C) Qruntun elektrik keçiriciliyi
- D) Suvarma borusunda təzyiqin qiyməti
İzahat: Evapotranspirasiya bitkidən buxarlanma və transpirasiya yolu ilə torpaqdan atmosferə ümumi su itkisidir. İstinad ET-ni məhsul əmsalı (Kc) ilə vurmaqla məhsulun faktiki suya ehtiyacı (ETc) təxmin edilir və bu su balansına uyğun olaraq suvarma planlaşdırılır. ET yağış və ya torpağın şoranlığı deyil; Su büdcəsinin çıxış tərəfini təmsil edir.
8. Yarpaqda simptomları görən mühəndis AI-yə foto təsvirini verib və ilkin diaqnozu alıb. Bu diaqnozu zərərvericilərə qarşı mübarizə qərarına çevirməzdən əvvəl hansı məcburidir?
- A) Agentin sahədə/laboratoriyada təsdiqlənməsi və lisenziyalı və etiketli dərman vasitəsinin seçilməsi ✔
- B) Təhlükəsiz olmaq üçün bir neçə fərqli dərmanı birlikdə qəbul etmək
- C) AI nə deyirsə, dərhal aktiv tərkib hissəsini tətbiq edin.
- D) Ən ucuz pestisidi seçin və onu bütün sahəyə tətbiq edin
İzahat: Oxşar simptomlara səbəb olan müxtəlif amillər (göbələk, bakterial, virus, qida çatışmazlığı, abiotik stress) səbəbindən təkcə şəkildən ilkin diaqnoz kifayət deyil. Agent sahə nümunəsi və zəruri hallarda laboratoriya diaqnostikası ilə təsdiqlənməlidir, sonra yalnız həmin agent və həmin məhsul üçün lisenziyalı və onun etiketinə uyğun olan dərman seçilməlidir. Geniş spektrli pestisidlərin yoxlanılmadan tətbiqi müqavimət və qalıq riski yaradır.
9. Kənd təsərrüfatında qərarların verilməsində tez-tez istifadə olunan GDD (Growth Degree Day) konsepsiyasının məqsədi nədir?
- A) Torpağın pH dəyərinə uyğun olaraq
- B) İstilik yığılması ilə bitkilərin inkişaf mərhələlərinin və zərərvericilərin əmələ gəlməsinin proqnozlaşdırılması ✔
- C) Suvarma borusunun axın sürətinin ölçülməsi
- D) Məhsulun bazar qiymətinin hesablanması
Təsvir: GDD gündəlik orta temperaturdan baza temperaturu çıxılmaqla yığılan ümumi istilikdir və bitkinin inkişaf (fenologiya) mərhələlərini və bəzi zərərvericilərin meydana çıxma vaxtını qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. Beləliklə, çiləmə, gübrələmə və məhsul yığım pəncərələri təqvimdən çox istilik yığılmasına görə planlaşdırıla bilər. GDD torpağın pH və ya birbaşa yağış miqdarı deyil.
10. Aşağıdakılardan hansı maşın öyrənməsi ilə qurulmuş gəlir proqnozlaşdırma modeli üçün ən dəqiq ifadədir?
- A) Gələcəyi dəqiq və səhvsiz proqnozlaşdırır
- B) Keçmiş nümunələrə əsaslanır; Qeyri-müəyyənlik aralığı ilə verilməli və təsdiqlənməlidir ✔
- C) Təlim məlumatlarından başqa şərtlərdə həmişə eyni dəqiqliklə işləyir.
- D) Aqronomik məlumatı olmayan yeganə yekun qərar qəbul edən şəxsdir
Təsvir: Maşın öyrənmə modeli tarixi məlumatlarda gördüyü nümunələrə əsaslanır; Giriş şərtləri təlim məlumatlarından kənara çıxdıqda (yeni çeşid, qeyri-adi iqlim) güvən azalır. Buna görə də, nəticə bir nöqtə ilə deyil, qeyri-müəyyənlik diapazonu ilə verilməli və tarixi gəlir və etalonlarla yoxlanılmalıdır. Model gələcəyi əminliklə bilmir və bütün şərtlərdə eyni dəqiqliklə işləmir.
11. AI tərəfindən yaradılmış Python/pandas analiz kodunu işə salmazdan əvvəl ən yaxşı təcrübə hansıdır?
- A) Kodu oxumadan birbaşa bütün verilənlər toplusuna tətbiq etmək
- B) Məlum nəticələrə malik kiçik nümunə məlumatı ilə sınaqdan keçirilməsi və düsturların və vahidlərin yoxlanılması ✔
- C) Nəzərə alsaq ki, sadəcə səhvsiz işləmək kifayətdir.
- D) Çıxışın ümumiyyətlə yoxlanılmadan hesabata daxil edilməsi
Təsvir: Süni intellekt tərəfindən yaradılan kod düzgün görünsə də, o, vahid, sütun adı, indeks düsturu və ya filtr məntiqi xətalarını ehtiva edə bilər. Yaxşı təcrübə, nəticəni bildiyiniz məlumatların kiçik bir nümunəsinə qarşı əl ilə işə salmaq, onu gözlənilən nəticə ilə müqayisə etmək və NDVI kimi düsturları mənbə ilə müqayisə etməkdir. Böyük verilənlərə kodu görmədən tətbiq etmək səssiz səhvləri istehsala köçürür.
12. Nə üçün dərmanların administrasiyası dəftəri izləmə qeydlərində kritikdir?
- A) Sadəcə vergi endirimi almaq üçün
- B) MRL uyğunluğu, sertifikatlaşdırma və toplu izləmə üçün yoxlanıla bilən qeydlər təqdim edir ✔
- C) Yalnız qonşu yataqlarla müqayisə üçün
- D) Reklam broşürlərinin hazırlanması
Təsvir: Dərmanların idarə edilməsi kitabı; Hansı məhsulu, hansı aktiv maddəni, hansı dozada və tarixdə istifadə edildiyini və son tətbiqdən məhsul yığımına qədər olan gözləmə müddətini sənədləşdirir. Bu qeyd maksimum qalıq limitinə (MRL) uyğunluq, yaxşı aqronomiya/üzvi sertifikatlaşdırma və problem baş verərsə, partiyanın izlənməsi üçün məcburidir. Yalnız xərclərin izlənilməsi və ya reklam üçün saxlanmır.
13. Süni intellekt aləti ərazidə tapılmayan zərərvericini “ümumi təhlükə” kimi əminliklə bildirdi. Hansı konsepsiya bu vəziyyəti ən yaxşı izah edə bilər?
- A) Sensorun kalibrlənməsi xətası
- B) Halüsinasiya: təhlükəsiz dildə mövcud olmayan məlumatların istehsalı ✔
- C) Şəbəkə əlaqəsinin kəsilməsi
- D) Yağış məlumatlarının olmaması
İzahat: Modelin əslində mövcud olmayan və ya kontekstlə uyğun gəlməyən, sanki real, səlis və özünə inamlı məlumat çıxarması hallüsinasiya adlanır. Aqronomik inandırıcılıq süzgəci (bölgənin iqlimi və məhsul nümunəsi həmin zərərvericiyə uyğundurmu?) və sahə sübutları imzadan əvvəl belə səhvləri aşkar edir. Bu sensor nasazlığı və ya vahid xətası deyil.
14. Təhlükəsizlik və keyfiyyət üçün vacib olan kənd təsərrüfatı qərarlarında (məsələn, pestisidlərin dozası, gübrə resepti, suvarma planı) süni intellektin rolu necə müəyyən edilməlidir?
- A) Yekun qərarı tək qəbul edən səlahiyyətli orqan
- B) Səlahiyyətli aqronom təsdiqini əvəz edən avtomatlaşdırılmış sistem
- C) Qaralama və təkliflər hazırlayan və qərarı ekspertin öhdəsinə buraxan köməkçi ✔
- D) Doğrulama tələb etməyən dəqiq məlumat mənbəyi
Təsvir: Süni intellekt; Konturlar hazırlayan, məlumatları ümumiləşdirən və fərziyyələr irəli sürən köməkçidir. Kritik qərarlarda son söz sahə müşahidəsi, yerli kalibrləmə və qanunvericiliklə tanış olan səlahiyyətli kənd təsərrüfatı mühəndisinə məxsusdur; AI çıxışı bu təsdiqi əvəz etmir. Məhsul, ətraf mühit və qida təhlükəsizliyinə gəldikdə, məsuliyyət imzalayan ekspertin üzərinə düşür.