നേട്ടങ്ങൾ:
- കർഷക ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥത, സ്വകാര്യത, അൽഗോരിതം പക്ഷപാതം തുടങ്ങിയ ധാർമ്മിക അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാനും നിയന്ത്രിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- മൊഡ്യൂളിൻ്റെ എല്ലാ ലിങ്കുകളും ഒരൊറ്റ സീസണൽ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായകമായ കാർഷിക തീരുമാനങ്ങളിൽ യോഗ്യതയുള്ള കാർഷിക ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ അംഗീകാരത്തിന് പകരം AI ഔട്ട്പുട്ട് നൽകാത്ത ഒരു ഗുണനിലവാര സംവിധാനത്തിൽ സ്ഥാപിക്കുക
മൊഡ്യൂൾ പരീക്ഷ
1. കാർഷിക എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ തീരുമാനത്തിൽ AI ഔട്ട്പുട്ട് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രയോഗിച്ച 'ത്രീ ആങ്കർ' മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൻ്റെ ആങ്കറുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
- എ) വലുപ്പ പരിധി, അഗ്രോണമിക് പ്ലാസിബിലിറ്റി, ഫീൽഡ് തെളിവുകൾ ✔
- ബി) മോഡലിൻ്റെ ജനപ്രീതി, ഉത്തരത്തിൻ്റെ ദൈർഘ്യം, ഭാഷയുടെ ഒഴുക്ക്
- സി) വില, വേഗത, ഉപയോക്തൃ ഇൻ്റർഫേസ്
- ഡി) ബ്രാൻഡ് വിശ്വാസ്യത, ഇൻ്റർനെറ്റ് കണക്ഷൻ, ഫയൽ ഫോർമാറ്റ്
വിവരണം: മൂന്ന് ആങ്കർമാർ; ഫലം പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പവറിൻ്റെ പരിധിയിലാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്ന മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് ക്രമം, വിളയും കാലാവസ്ഥയും ഉൽപാദനത്തിൻ്റെ സ്ഥിരത പരിശോധിക്കുന്ന അഗ്രോണമിക് ന്യായയുക്തത, കോർ/സാമ്പിൾ എന്നതിലുപരി ഫീൽഡിൽ സ്ഥിരീകരണം നൽകുന്ന ഫീൽഡ് തെളിവുകൾ. ഉറവിടത്തിൻ്റെ ബ്രാൻഡ്, മോഡലിൻ്റെ ജനപ്രീതി അല്ലെങ്കിൽ വാചകത്തിൻ്റെ ഒഴുക്ക് എന്നിവ സ്ഥിരീകരണ മാനദണ്ഡമല്ല.
2. NDVI (നോർമലൈസ്ഡ് ഡിഫറൻസ് വെജിറ്റേഷൻ ഇൻഡക്സ്) അടിസ്ഥാനപരമായി എന്താണ് അളക്കുന്നത്?
- എ) സെൻ്റീമീറ്ററിൽ മണ്ണിൻ്റെ ഈർപ്പത്തിൻ്റെ കൃത്യമായ ശതമാനം നിർണ്ണയിക്കുക
- B) പച്ച, ഊർജ്ജസ്വലമായ സസ്യജാലങ്ങളുടെ സാന്ദ്രതയും ശക്തിയും ✔
- സി) സ്പീഷീസ് തലത്തിൽ ഏത് രോഗ ഏജൻ്റ് ഉണ്ട്?
- D) വിളവെടുപ്പിനു ശേഷമുള്ള അന്തിമ ഉൽപ്പന്ന വില
വിവരണം: NDVI നിയർ-ഇൻഫ്രാറെഡ് (NIR), ചുവന്ന ബാൻഡ് പ്രതിഫലനങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം സാധാരണവൽക്കരിച്ചുകൊണ്ട് പച്ച, ഫോട്ടോസിന്തറ്റിക് ജീവനുള്ള സസ്യങ്ങളുടെ സാന്ദ്രതയും ശക്തിയും അളക്കുന്നു. ആരോഗ്യമുള്ള സസ്യങ്ങൾ NIR ശക്തമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും ചുവപ്പ് തീവ്രമായി ആഗിരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, NDVI വർദ്ധിക്കുന്നു; സമ്മർദപൂരിതമായ അല്ലെങ്കിൽ വിരളമായ കവറിൽ മൂല്യം കുറയുന്നു. ഇത് വിളവ്, മണ്ണിൻ്റെ ഈർപ്പം അല്ലെങ്കിൽ രോഗത്തിൻ്റെ തരം എന്നിവ നേരിട്ട് അളക്കുന്നില്ല; ഇവയ്ക്ക് അധിക ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.
3. ഒരു ഉപഗ്രഹ ചിത്രം കുറഞ്ഞ NDVI മൂല്യമുള്ള ഒരു പ്രദേശം കാണിക്കുന്നു. ഈ അപാകതയെ ഒരു എഞ്ചിനീയറിംഗ് തീരുമാനമാക്കി മാറ്റുന്നതിന് മുമ്പ് ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ് ഏറ്റവും മികച്ച നടപടി?
- എ) കുമിൾനാശിനി ആ ഭാഗത്ത് ഉടൻ പ്രയോഗിക്കുക
- ബി) പ്രദേശത്തേക്ക് വളത്തിൻ്റെ അളവ് ഇരട്ടിയാക്കുന്നു
- സി) ഫീൽഡ് കൺട്രോൾ, മെറ്റീരിയോളജി, ഫിനോളജി ✔ വഴി കാരണം സ്ഥിരീകരിക്കുക
- ഡി) അപാകത അവഗണിക്കുകയും മുഴുവൻ ഫീൽഡിലും ശരാശരി പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക
വിശദീകരണം: കുറഞ്ഞ എൻഡിവിഐ ജല സമ്മർദ്ദം, രോഗം, പോഷകങ്ങളുടെ കുറവ്, ഇടയ്ക്കിടെ പ്രത്യക്ഷപ്പെടൽ, മേഘങ്ങളുടെ തണൽ അല്ലെങ്കിൽ പുതുതായി ഉഴുതുമറിച്ച മണ്ണ് എന്നിവ മൂലമാകാം. ഫീൽഡ് കൺട്രോൾ, മെറ്റീരിയോളജി, ഫിനോളജി എന്നിവയിലൂടെ മാത്രമേ നമുക്ക് ഈ അനിശ്ചിതത്വം വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയൂ; മാപ്പ് മാത്രം എന്തുകൊണ്ടെന്ന് പറയുന്നില്ല. കീടനാശിനികളോ രാസവളങ്ങളോ നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കുന്നത് തെറ്റായ കാരണത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.
4. പൊതുവായി ലഭ്യമായ AI ടൂളിലേക്ക് കർഷക ഫീൽഡ് കോർഡിനേറ്റുകൾ, വിളവ്, ചെലവ് ഡാറ്റ എന്നിവ നൽകുമ്പോൾ ഏറ്റവും കൃത്യമായ സമീപനം എന്താണ്?
- എ) എല്ലാ ഡാറ്റയും അതിൻ്റെ ഐഡിയും കോർഡിനേറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഒട്ടിക്കുക
- ബി) തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ അജ്ഞാതമാക്കുകയും ആവശ്യമായ സാങ്കേതിക ഡാറ്റ മാത്രം പങ്കിടുകയും ചെയ്യുക ✔
- സി) പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ ഒരു പൊതു പട്ടികയിലേക്ക് ഡാറ്റ ലോഡുചെയ്യുന്നു
- D) കർഷകൻ്റെ അനുമതിയില്ലാതെ മാതൃകാ പരിശീലനത്തിന് ഡാറ്റ സംഭാവന ചെയ്യുക
വെളിപ്പെടുത്തൽ: കർഷകരുടെ വിവരങ്ങൾ വാണിജ്യപരമായും വ്യക്തിപരമായും സെൻസിറ്റീവ് ആണ്; കോർഡിനേറ്റ്, ഐഡൻ്റിറ്റി, ചെലവ് വിവരങ്ങൾ എന്നിവ സ്വത്തിൻ്റെയും രഹസ്യാത്മകതയുടെയും കാര്യമാണ്. പ്രാതിനിധ്യ ലേബലുകൾ (പ്ലോട്ട്-എ, എക്സ് കോർഡിനേറ്റ്) ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയുന്ന വിവരങ്ങൾ അജ്ഞാതമാക്കുകയും വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമായ സാങ്കേതിക ഡാറ്റ മാത്രം പങ്കിടുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ശരിയായ സമീപനം. അനുമതിയില്ലാതെ ഡാറ്റ അതേപടി പങ്കിടുകയോ വിദ്യാഭ്യാസത്തിനായി തുറക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ അപകടസാധ്യതകൾ ഉയർത്തുന്നു.
5. മണ്ണ് വിശകലന റിപ്പോർട്ട് pH 4.8 ആയി വായിക്കുന്നു. ഈ മൂല്യം കാർഷികശാസ്ത്രപരമായി എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
- എ) മിക്ക വിളകൾക്കും നിഷ്പക്ഷവും അനുയോജ്യവുമായ മണ്ണ്
- ബി) ശക്തമായ അസിഡിറ്റി; ഭക്ഷണം കഴിക്കുന്നത് നിയന്ത്രിക്കുന്നതും തിരുത്തൽ ആവശ്യമായതുമായ ഒരു അവസ്ഥ ✔
- സി) ശക്തമായ ക്ഷാരം; കുമ്മായം ആവശ്യമായ അവസ്ഥ
- ഡി) മണ്ണിലെ ലവണാംശം വളരെ കൂടുതലാണെന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.
വിവരണം: pH 4.8 ശക്തമായ അസിഡിറ്റി ഉള്ള മണ്ണിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു; ഈ അവസ്ഥയിൽ, ഫോസ്ഫറസ്, മോളിബ്ഡിനം എന്നിവയുടെ ആഗിരണം കുറയുന്നു, അലുമിനിയം / മാംഗനീസ് വിഷബാധയുടെ സാധ്യത വർദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ പല വിളകളിലും വേരുകളുടെ വികസനം അടിച്ചമർത്തപ്പെടുന്നു. മിക്ക വയൽ വിളകൾക്കും, 6.0-7.0 ആണ് ഉചിതമായ പരിധി. അതിനാൽ, കുമ്മായം പോലെയുള്ള ഒരു തിരുത്തൽ പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു; അസിഡിറ്റി ഉള്ള മണ്ണ് 'അനുയോജ്യമല്ല' മാത്രമല്ല ഉയർന്ന വിളവ് ഉറപ്പ് നൽകുന്നില്ല.
6. ഒരു ഗോതമ്പ് ഫീൽഡിന് 60 കി.ഗ്രാം ശുദ്ധമായ നൈട്രജൻ ഡികെയറിന് AI ശുപാർശ ചെയ്തു; പ്രാദേശിക പ്രായോഗികവും ലക്ഷ്യവുമായ വിളവ് ഒരു ഡികെയറിന് ഏകദേശം 12-16 കിലോഗ്രാം ശുദ്ധമായ നൈട്രജൻ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എന്താണ് മികച്ച പെരുമാറ്റം?
- എ) AI കണക്കാക്കിയതിനാൽ ശുപാർശ അതേപടി നടപ്പിലാക്കുന്നു
- ബി) സുരക്ഷിതമായിരിക്കാൻ ഡോസ് കൂടുതൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുക
- സി) ഇത് മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് മുന്നറിയിപ്പിൻ്റെ ക്രമമായി കാണുകയും ഇൻപുട്ടുകളും ലോക്കൽ കാലിബ്രേഷനും പരിശോധിക്കുക ✔
- ഡി) മണ്ണ് വിശകലനം കണക്കിലെടുക്കാതെ നിർദ്ദേശം പകുതിയായി വിഭജിക്കുക
വിവരണം: ശുപാർശ പ്രതീക്ഷിച്ച ശ്രേണിയുടെ ഏകദേശം നാലിരട്ടിയാണ്; ഇത് വലിയ മുന്നറിയിപ്പ് ക്രമമാണ്. അമിതമായ നൈട്രജൻ അർത്ഥമാക്കുന്നത് സാമ്പത്തിക നാശവും വിഷാദം, രോഗം, നൈട്രേറ്റ് മലിനീകരണം എന്നിവയുടെ അപകടസാധ്യതയുമാണ്. ശുപാർശ നിരസിക്കുകയും ഇൻപുട്ടുകൾ (യൂണിറ്റ്, വിളവ്, ടാർഗെറ്റ് വിളവ്, മണ്ണ് N), പ്രാദേശിക കാലിബ്രേഷൻ എന്നിവ പരിശോധിക്കുകയുമാണ് ശരിയായ പെരുമാറ്റം. അന്ധമായ പ്രയോഗം പാരിസ്ഥിതികവും കാർഷികവുമായ ദോഷം ഉണ്ടാക്കുന്നു.
7. ജലസേചന തീരുമാനങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന 'സസ്യ ജല ഉപഭോഗം' (ബാഷ്പീകരണം, ET) എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
- എ) മഴയിലൂടെ മാത്രം മണ്ണിൽ പ്രവേശിക്കുന്ന ജലത്തിൻ്റെ അളവ്
- B) മണ്ണിൽ നിന്നുള്ള ബാഷ്പീകരണത്തിലൂടെയും ചെടിയിൽ നിന്നുള്ള പ്രസരണത്തിലൂടെയും മൊത്തം ജലനഷ്ടം ✔
- സി) മണ്ണിൻ്റെ വൈദ്യുതചാലകത
- ഡി) ജലസേചന പൈപ്പിലെ മർദ്ദം
വിശദീകരണം: സസ്യത്തിൽ നിന്നുള്ള ബാഷ്പീകരണത്തിലൂടെയും പ്രക്ഷേപണത്തിലൂടെയും മണ്ണിൽ നിന്ന് അന്തരീക്ഷത്തിലേക്കുള്ള മൊത്തം ജലനഷ്ടമാണ് ബാഷ്പീകരണ പ്രചോദനം. റഫറൻസ് ET നെ ക്രോപ്പ് കോഫിഫിഷ്യൻ്റ് (Kc) ഉപയോഗിച്ച് ഗുണിക്കുന്നതിലൂടെ, ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ (ETc) യഥാർത്ഥ ജലത്തിൻ്റെ ആവശ്യകത കണക്കാക്കുകയും ഈ ജല സന്തുലിതാവസ്ഥ അനുസരിച്ച് ജലസേചനം ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ET എന്നത് മഴയോ മണ്ണിൻ്റെ ലവണാംശമോ അല്ല; ഇത് ജല ബജറ്റിൻ്റെ ഒഴുക്ക് വശത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
8. ഇലയിൽ രോഗലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ട ഒരു എഞ്ചിനീയർ ഫോട്ടോ വിവരണം AI യ്ക്ക് നൽകുകയും പ്രാഥമിക രോഗനിർണയം നടത്തുകയും ചെയ്തു. ഈ രോഗനിർണയം ഒരു കീടനിയന്ത്രണ തീരുമാനമായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് നിർബന്ധിതം ഏതാണ്?
- A) ഫീൽഡ്/ലബോറട്ടറിയിലെ ഏജൻ്റിനെ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ലൈസൻസുള്ളതും ലേബൽ ചെയ്തതുമായ മരുന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ✔
- ബി) സുരക്ഷിതരായിരിക്കാൻ, വിവിധ മരുന്നുകൾ ഒരുമിച്ച് കഴിക്കുക
- സി) AI പറയുന്നതെന്തും ഉടൻ തന്നെ സജീവ ചേരുവ പ്രയോഗിക്കുക.
- ഡി) വിലകുറഞ്ഞ കീടനാശിനി തിരഞ്ഞെടുത്ത് മുഴുവൻ വയലിലും പ്രയോഗിക്കുക
വിശദീകരണം: സമാനമായ ലക്ഷണങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്ന വ്യത്യസ്ത ഘടകങ്ങൾ (ഫംഗൽ, ബാക്ടീരിയ, വൈറൽ, പോഷകക്കുറവ്, അജിയോട്ടിക് സമ്മർദ്ദം) കാരണം ഇമേജിൽ നിന്നുള്ള പ്രാഥമിക രോഗനിർണയം മാത്രം മതിയാകില്ല. ഒരു ഫീൽഡ് സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് ഏജൻ്റിനെ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ആവശ്യമെങ്കിൽ ലബോറട്ടറി രോഗനിർണയം നടത്തുകയും തുടർന്ന് ആ ഏജൻ്റിനും ആ ഉൽപ്പന്നത്തിനും ലൈസൻസുള്ളതും അതിൻ്റെ ലേബലിന് അനുയോജ്യമായതുമായ ഒരു മരുന്ന് മാത്രം തിരഞ്ഞെടുക്കണം. സ്ഥിരീകരണമില്ലാതെ ബ്രോഡ്-സ്പെക്ട്രം കീടനാശിനി പ്രയോഗം പ്രതിരോധത്തിൻ്റെയും അവശിഷ്ടത്തിൻ്റെയും അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
9. കാർഷിക തീരുമാന പിന്തുണയിൽ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന GDD (വളർച്ച ഡിഗ്രി ദിനം) ആശയത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്?
- എ) മണ്ണിൻ്റെ പിഎച്ച് മൂല്യം പിന്തുടരുക
- B) താപ ശേഖരണത്തിലൂടെ സസ്യവളർച്ചയുടെ ഘട്ടങ്ങളും കീടങ്ങളുടെ ആവിർഭാവവും പ്രവചിക്കുന്നു ✔
- സി) ജലസേചന പൈപ്പ് ഫ്ലോ റേറ്റ് അളക്കുന്നു
- ഡി) ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ വിപണി വില കണക്കാക്കുന്നു
വിവരണം: GDD എന്നത് ദിവസേനയുള്ള ശരാശരി താപനിലയിൽ നിന്ന് അടിസ്ഥാന താപനില കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ശേഖരിക്കപ്പെടുന്ന മൊത്തം താപമാണ്, ഇത് ചെടിയുടെ വികസന (ഫിനോളജി) ഘട്ടങ്ങളും ചില കീടങ്ങളുടെ ആവിർഭാവ സമയവും കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അങ്ങനെ, കലണ്ടറിനേക്കാൾ ചൂട് ശേഖരണം അനുസരിച്ച് സ്പ്രേ ചെയ്യൽ, വളപ്രയോഗം, വിളവെടുപ്പ് ജാലകങ്ങൾ എന്നിവ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ കഴിയും. GDD എന്നത് മണ്ണിൻ്റെ pH അല്ലെങ്കിൽ നേരിട്ടുള്ള മഴയുടെ അളവല്ല.
10. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥാപിതമായ വിളവ് പ്രവചന മോഡലിന് ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏറ്റവും കൃത്യമായ പ്രസ്താവന ഏതാണ്?
- എ) കൃത്യമായും പിഴവില്ലാതെയും ഭാവി പ്രവചിക്കുന്നു
- ബി) ഇത് മുൻകാല പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്; അനിശ്ചിതത്വ പരിധിയിൽ നൽകുകയും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുകയും വേണം ✔
- സി) പരിശീലന ഡാറ്റ ഒഴികെയുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരേ കൃത്യതയോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- ഡി) അഗ്രോണമിക് വിവരങ്ങളില്ലാത്ത ഏക അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുന്നത് അവനാണ്
വിവരണം: ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ കാണുന്ന പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്; പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് പുറത്ത് ഇൻപുട്ട് അവസ്ഥകൾ വരുമ്പോൾ ആത്മവിശ്വാസം കുറയുന്നു (പുതിയ ഇനം, അസാധാരണമായ കാലാവസ്ഥ). അതിനാൽ, ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു അനിശ്ചിതത്വ ശ്രേണിയിൽ നൽകണം, ഒരു പോയിൻ്റല്ല, കൂടാതെ ചരിത്രപരമായ വിളവും മാനദണ്ഡങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്. മോഡലിന് ഭാവിയെക്കുറിച്ച് ഉറപ്പില്ല, എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഒരേ കൃത്യതയോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല.
11. AI- ജനറേറ്റഡ് പൈത്തൺ/പാണ്ടസ് അനാലിസിസ് കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പുള്ള മികച്ച രീതി എന്താണ്?
- എ) കോഡ് വായിക്കാതെ മുഴുവൻ ഡാറ്റാ സെറ്റിലേക്കും നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കുന്നു
- B) അറിയപ്പെടുന്ന ഫലങ്ങളുള്ള ഒരു ചെറിയ സാമ്പിൾ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധന നടത്തുകയും ഫോർമുലകളും യൂണിറ്റുകളും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക ✔
- സി) പിഴവുകളില്ലാതെ പ്രവർത്തിച്ചാൽ മാത്രം മതിയാകും.
- D) ഔട്ട്പുട്ട് ഒട്ടും പരിശോധിക്കാതെ റിപ്പോർട്ടിൽ ഇടുന്നു
വിവരണം: AI- ജനറേറ്റ് ചെയ്ത കോഡ് ശരിയാണെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, അതിൽ യൂണിറ്റ്, കോളത്തിൻ്റെ പേര്, സൂചിക ഫോർമുല അല്ലെങ്കിൽ ഫിൽട്ടർ ലോജിക് പിശകുകൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കാം. നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഒരു ചെറിയ സാമ്പിളിനെതിരെ ഫലം സ്വമേധയാ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക, ഉറവിടത്തിന് എതിരായി NDVI പോലുള്ള സൂത്രവാക്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക. വലിയ ഡാറ്റ കാണാതെ കോഡ് പ്രയോഗിക്കുന്നത് നിശബ്ദ ബഗുകളെ പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.
12. ഡ്രഗ് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ നോട്ട്ബുക്ക് ട്രെയ്സിബിലിറ്റി രേഖകളിൽ നിർണ്ണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
- എ) നികുതിയിളവ് ലഭിക്കാൻ വേണ്ടി മാത്രം
- B) MRL പാലിക്കൽ, സർട്ടിഫിക്കേഷൻ, ബാച്ച് ട്രേസ്ബാക്ക് എന്നിവയ്ക്കായി പരിശോധിക്കാവുന്ന റെക്കോർഡ് നൽകുന്നു ✔
- സി) അയൽ ഫീൽഡുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാൻ മാത്രം
- ഡി) പരസ്യ ബ്രോഷറുകൾ തയ്യാറാക്കാൻ
വിവരണം: മരുന്ന് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ പുസ്തകം; ഏത് ഉൽപ്പന്നം, ഏത് സജീവ ഘടകമാണ്, ഏത് അളവിലും തീയതിയിലും അത് ഉപയോഗിച്ചു, അവസാന പ്രയോഗത്തിനും വിളവെടുപ്പിനും ഇടയിലുള്ള കാത്തിരിപ്പ് കാലയളവ് എന്നിവ ഇത് രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. മാക്സിമം റെസിഡ്യൂ ലിമിറ്റ് (എംആർഎൽ) പാലിക്കൽ, നല്ല അഗ്രോണമി/ഓർഗാനിക് സർട്ടിഫിക്കേഷൻ, ഒരു പ്രശ്നം ഉണ്ടായാൽ ബാച്ച് ട്രെയ്സ് ബാക്ക് എന്നിവയ്ക്ക് ഈ റെക്കോർഡിംഗ് നിർബന്ധമാണ്. ചെലവ് ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനോ പരസ്യം ചെയ്യുന്നതിനോ വേണ്ടി മാത്രമായി ഇത് സൂക്ഷിച്ചിട്ടില്ല.
13. പ്രദേശത്ത് കാണാത്ത ഒരു കീടത്തെ 'പൊതു ഭീഷണി'യായി ഒരു AI ഉപകരണം ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. ഈ സാഹചര്യത്തെ ഏറ്റവും നന്നായി വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ആശയം ഏതാണ്?
- എ) സെൻസർ കാലിബ്രേഷൻ പിശക്
- ബി) ഹാലൂസിനേഷൻ: സുരക്ഷിതമായ ഭാഷയിൽ ഇല്ലാത്ത വിവരങ്ങളുടെ നിർമ്മാണം ✔
- സി) നെറ്റ്വർക്ക് കണക്ഷൻ തടസ്സം
- D) മഴയുടെ ഡാറ്റയുടെ അഭാവം
വിശദീകരണം: മോഡൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലില്ലാത്തതോ സന്ദർഭവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്തതോ ആയ വിവരങ്ങൾ യഥാർത്ഥവും ഒഴുക്കുള്ളതും ആത്മവിശ്വാസമുള്ളതും പോലെ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ അതിനെ ഹാലുസിനേഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. അഗ്രോണമിക് പ്ലാസിബിലിറ്റിയുടെ ഫിൽട്ടറും (പ്രദേശത്തെ കാലാവസ്ഥയും വിള രീതിയും ആ കീടത്തിന് അനുയോജ്യമാണോ?) ഫീൽഡ് തെളിവുകളും ഒപ്പിന് മുമ്പ് അത്തരം പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. ഇത് സെൻസർ തകരാറോ യൂണിറ്റ് പിശകോ അല്ല.
14. സുരക്ഷിതത്വത്തിനും ഗുണനിലവാരത്തിനും നിർണായകമായ കാർഷിക തീരുമാനങ്ങളിൽ കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ പങ്ക് എങ്ങനെ നിർവചിക്കണം (ഉദാ. കീടനാശിനിയുടെ അളവ്, വളം കുറിപ്പടി, ജലസേചന പദ്ധതി)?
- എ) അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുന്ന യോഗ്യതയുള്ള അധികാരി
- ബി) കഴിവുള്ള കാർഷിക ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ അംഗീകാരം മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റം
- സി) ഡ്രാഫ്റ്റുകളും നിർദ്ദേശങ്ങളും തയ്യാറാക്കുകയും തീരുമാനം വിദഗ്ദ്ധന് വിടുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സഹായി ✔
- D) സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമില്ലാത്ത വിവരങ്ങളുടെ കൃത്യമായ ഉറവിടം
വിവരണം: കൃത്രിമ ബുദ്ധി; ബാഹ്യരേഖകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുകയും അനുമാനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സഹായിയാണ് ഇത്. നിർണായക തീരുമാനങ്ങളിലെ അവസാന വാക്ക് ഫീൽഡ് നിരീക്ഷണം, പ്രാദേശിക കാലിബ്രേഷൻ, നിയമനിർമ്മാണം എന്നിവയിൽ പരിചയമുള്ള സമർത്ഥനായ കാർഷിക എഞ്ചിനീയറിൻ്റേതാണ്; AI ഔട്ട്പുട്ട് ഈ അംഗീകാരത്തിന് പകരമാവില്ല. ഉൽപ്പന്നം, പരിസ്ഥിതി, ഭക്ഷ്യ സുരക്ഷ എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ, ഉത്തരവാദിത്തം ഒപ്പിടുന്ന വിദഗ്ദ്ധനാണ്.