நெறிமுறைகள், தனியுரிமை, எல்லைகள் மற்றும் இறுதி முதல் இறுதி ஒருங்கிணைப்பு

ஆதாயங்கள்:

• விவசாயி தரவு உரிமை, தனியுரிமை மற்றும் அல்காரிதம் சார்பு போன்ற நெறிமுறை அபாயங்களை அடையாளம் கண்டு நிர்வகிக்கும் திறன்
• தொகுதியின் அனைத்து இணைப்புகளையும் ஒரு பருவகால முடிவிலிருந்து இறுதி வரையிலான பணிப்பாய்வுகளில் இணைக்கும் திறன்
• AI வெளியீடு பாதுகாப்பு-முக்கியமான விவசாய முடிவுகளில் திறமையான வேளாண் விஞ்ஞானிகளின் ஒப்புதலை மாற்றாது என்று ஒரு தர அமைப்பில் நிறுவுதல்

தொகுதி தேர்வு

1. விவசாயப் பொறியியலில் AI வெளியீட்டை இணைப்பதற்கு முன் பயன்படுத்தப்படும் 'மூன்று அறிவிப்பாளர்கள்' சரிபார்ப்பின் ஆங்கர்கள் என்ன?

• A) அளவு வரம்பு, வேளாண் நம்பகத்தன்மை மற்றும் புல சான்றுகள் ✔
• B) மாதிரியின் புகழ், பதிலின் நீளம் மற்றும் மொழியின் சரளத்தன்மை
• C) விலை, வேகம் மற்றும் பயனர் இடைமுகம்
• D) பிராண்ட் நம்பகத்தன்மை, இணைய இணைப்பு மற்றும் கோப்பு வடிவம்

விளக்கம்: மூன்று நங்கூரங்கள்; அளவின் வரிசை, முடிவு 10 இன் எதிர்பார்க்கப்படும் சக்திக்குள் உள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்கிறது, இது பயிர் மற்றும் காலநிலையுடன் உற்பத்தியின் நிலைத்தன்மையைப் பார்க்கும் வேளாண்மை நியாயத்தன்மை, மேலும் மைய/மாதிரிக்கு பதிலாக புலத்தில் உறுதிப்படுத்தலை வழங்கும் கள ஆதாரம். மூலத்தின் பிராண்ட், மாதிரியின் புகழ் அல்லது உரையின் சரளமானது சரிபார்ப்பு அளவுகோல் அல்ல.

2. NDVI (இயல்பாக மாறுபாடு தாவர அட்டவணை) அடிப்படையில் எதை அளவிடுகிறது?

• A) மண்ணின் சரியான ஈரப்பதத்தை சென்டிமீட்டரில் தீர்மானிக்கவும்
• B) பச்சை, துடிப்பான தாவரங்களின் அடர்த்தி மற்றும் வலிமை ✔
• C) இன அளவில் எந்த நோய் முகவர் உள்ளது?
• D) அறுவடைக்குப் பிறகு இறுதி தயாரிப்பு விலை

விளக்கம்: NDVI ஆனது, அருகில் உள்ள அகச்சிவப்பு (NIR) மற்றும் சிவப்பு பட்டை பிரதிபலிப்புகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை இயல்பாக்குவதன் மூலம் பச்சை, ஒளிச்சேர்க்கை வாழும் தாவரங்களின் அடர்த்தி மற்றும் வலிமையை அளவிடுகிறது. ஆரோக்கியமான தாவரங்கள் என்ஐஆரை வலுவாகப் பிரதிபலிப்பதால், சிவப்பு நிறத்தை தீவிரமாக உறிஞ்சுவதால், என்டிவிஐ அதிகரிக்கிறது; அழுத்தம் அல்லது அரிதான அட்டையில் மதிப்பு குறைகிறது. இது விளைச்சல், மண்ணின் ஈரப்பதம் அல்லது நோய் வகையை நேரடியாக அளவிடுவதில்லை; இவற்றுக்கு கூடுதல் தரவு தேவைப்படுகிறது.

3. ஒரு செயற்கைக்கோள் படம் குறைந்த NDVI மதிப்பைக் கொண்ட பகுதியைக் காட்டுகிறது. இந்த ஒழுங்கின்மையை பொறியியல் முடிவாக மாற்றுவதற்கு முன் எடுக்க வேண்டிய சிறந்த படி எது?

• A) உடனடியாக அந்தப் பகுதியில் பூஞ்சைக் கொல்லியைப் பயன்படுத்துங்கள்
• B) பகுதிக்கு உர அளவை இரட்டிப்பாக்குதல்
• C) களக் கட்டுப்பாடு, வானிலை ஆய்வு மற்றும் பினாலஜி ✔ மூலம் காரணத்தை உறுதிப்படுத்தவும்
• D) ஒழுங்கின்மையை புறக்கணித்து, முழு புலத்திற்கும் சராசரியைப் பயன்படுத்தவும்

விளக்கம்: குறைந்த NDVI நீர் அழுத்தம், நோய், ஊட்டச்சத்து குறைபாடு, அடிக்கடி தோன்றுதல், மேக நிழல் அல்லது புதிதாக உழவு செய்யப்பட்ட மண் ஆகியவற்றால் ஏற்படலாம். இந்த நிச்சயமற்ற தன்மையை களக் கட்டுப்பாடு, வானிலை ஆய்வு மற்றும் பினாலஜி மூலம் மட்டுமே நாம் வேறுபடுத்தி அறிய முடியும்; வரைபடம் மட்டும் ஏன் என்று சொல்லவில்லை. பூச்சிக்கொல்லிகள் அல்லது உரங்களை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவது தவறான காரணத்தில் தலையிடும் அபாயத்தைக் கொண்டுள்ளது.

4. பொதுவில் கிடைக்கும் AI கருவியில் விவசாயி கள ஒருங்கிணைப்புகள், மகசூல் மற்றும் செலவுத் தரவை உள்ளிடும்போது மிகவும் துல்லியமான அணுகுமுறை என்ன?

• A) எல்லா தரவையும் அதன் ஐடி மற்றும் ஆயங்களுடன் ஒட்டுதல்
• B) அடையாளம் காணும் தகவலை அநாமதேயமாக்கி, தேவையான தொழில்நுட்பத் தரவை மட்டும் பகிரவும் ✔
• C) ஒரு பொது அட்டவணையில் தரவைச் சரிபார்க்காமல் ஏற்றுதல்
• D) விவசாயியின் அனுமதியின்றி மாதிரிப் பயிற்சிக்குத் தரவை வழங்குதல்

வெளிப்படுத்தல்: விவசாயிகளின் தரவு வணிக ரீதியாகவும் தனிப்பட்ட ரீதியாகவும் உணர்திறன் கொண்டது; ஒருங்கிணைப்பு, அடையாளம் மற்றும் செலவுத் தகவல் என்பது சொத்து மற்றும் ரகசியத்தன்மை சம்பந்தப்பட்ட விஷயம். பிரதிநிதித்துவ லேபிள்கள் (Plot-A, X coordinate) மூலம் அடையாளம் காணும் தகவலை அநாமதேயமாக்குவது மற்றும் பகுப்பாய்வுக்குத் தேவையான தொழில்நுட்பத் தரவை மட்டும் பகிர்வது சரியான அணுகுமுறையாகும். தரவை அப்படியே பகிர்வது அல்லது அனுமதியின்றி கல்விக்கு அதைத் திறப்பது நெறிமுறை மற்றும் சட்டரீதியான அபாயங்களை ஏற்படுத்துகிறது.

5. மண் பகுப்பாய்வு அறிக்கை pH 4.8 ஆக உள்ளது. இந்த மதிப்பு விவசாய ரீதியாக என்ன அர்த்தம்?

• A) பெரும்பாலான பயிர்களுக்கு நடுநிலை மற்றும் சிறந்த மண்
• B) வலுவான அமிலத்தன்மை; உணவு உட்கொள்ளலை கட்டுப்படுத்தும் மற்றும் திருத்தம் தேவைப்படும் ஒரு நிபந்தனை ✔
• சி) வலுவான காரம்; சுண்ணாம்பு தேவைப்படும் நிலை
• D) மண்ணில் உப்புத்தன்மை மிக அதிகமாக உள்ளது என்று அர்த்தம்.

விளக்கம்: pH 4.8 ஒரு வலுவான அமில மண்ணைக் குறிக்கிறது; இந்த நிலையில், பாஸ்பரஸ் மற்றும் மாலிப்டினம் உறிஞ்சுதல் குறைகிறது, அலுமினியம்/மாங்கனீசு நச்சுத்தன்மையின் ஆபத்து அதிகரிக்கிறது, மேலும் பல பயிர்களில் வேர் வளர்ச்சி ஒடுக்கப்படுகிறது. பெரும்பாலான வயல் பயிர்களுக்கு, 6.0-7.0 என்பது பொருத்தமான வரம்பாகும். எனவே, சுண்ணாம்பு போன்ற ஒரு திருத்தம் கருதப்படுகிறது; அமில மண் 'சிறந்தது' அல்ல மேலும் அதிக மகசூலுக்கு உத்தரவாதம் அளிக்காது.

6. ஒரு கோதுமை வயலுக்கு ஒரு டிகேருக்கு 60 கிலோ தூய நைட்ரஜனை AI பரிந்துரைத்தது; பிராந்திய நடைமுறை மற்றும் இலக்கு மகசூல் ஒரு டிகேருக்கு தோராயமாக 12-16 கிலோ தூய நைட்ரஜனைக் குறிக்கிறது. சிறந்த நடத்தை என்ன?

• A) AI கணக்கிட்டதால், பரிந்துரையை அப்படியே செயல்படுத்துதல்
• B) பாதுகாப்பாக இருக்க மருந்தை இன்னும் அதிகப்படுத்துதல்
• C) அளவை எச்சரிக்கையின் வரிசையாகப் பார்க்கவும் மற்றும் உள்ளீடுகள் மற்றும் உள்ளூர் அளவுத்திருத்தத்தை சரிபார்க்கவும் ✔
• D) மண் பகுப்பாய்வைக் கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளாமல் முன்மொழிவை பாதியாகப் பிரித்தல்

விளக்கம்: பரிந்துரையானது எதிர்பார்த்த வரம்பை விட தோராயமாக நான்கு மடங்கு; இது ஒரு பெரிய எச்சரிக்கை வரிசை. அதிகப்படியான நைட்ரஜன் பொருளாதார சேதம் மற்றும் மனச்சோர்வு, நோய் மற்றும் நைட்ரேட் மாசுபாட்டின் ஆபத்து ஆகிய இரண்டையும் குறிக்கிறது. பரிந்துரையை நிராகரித்து உள்ளீடுகள் (அலகு, மகசூல், இலக்கு மகசூல், மண் N) மற்றும் உள்ளூர் அளவுத்திருத்தம் ஆகியவற்றைச் சரிபார்ப்பதே சரியான நடத்தை. கண்மூடித்தனமான பயன்பாடு சுற்றுச்சூழல் மற்றும் வேளாண் தீங்கு விளைவிக்கும்.

7. நீர்ப்பாசன முடிவுகளில் பயன்படுத்தப்படும் 'தாவர நீர் நுகர்வு' (ஆவியாதல், ET) எதைக் குறிக்கிறது?

• A) மழைப்பொழிவு மூலம் மட்டுமே மண்ணில் நுழையும் நீரின் அளவு
• B) மண்ணில் இருந்து ஆவியாதல் மற்றும் தாவரத்திலிருந்து வெளியேறுதல் மூலம் மொத்த நீர் இழப்பு ✔
• C) மண்ணின் மின் கடத்துத்திறன்
• D) நீர்ப்பாசன குழாயில் அழுத்தம் மதிப்பு

விளக்கம்: நீராவி காற்றோட்டம் என்பது தாவரத்திலிருந்து ஆவியாதல் மற்றும் ஊடுருவல் மூலம் மண்ணிலிருந்து வளிமண்டலத்திற்கு ஏற்படும் மொத்த நீர் இழப்பாகும். குறிப்பு ET ஐ பயிர் குணகத்துடன் (Kc) பெருக்குவதன் மூலம், உற்பத்தியின் உண்மையான நீர் தேவை (ETc) மதிப்பிடப்பட்டு, இந்த நீர் சமநிலையின்படி பாசனம் திட்டமிடப்படுகிறது. ET என்பது மழைப்பொழிவு அல்லது மண்ணின் உப்புத்தன்மை அல்ல; இது நீர் வரவுசெலவுத் திட்டத்தின் வெளியேற்றப் பக்கத்தைக் குறிக்கிறது.

8. இலையில் அறிகுறிகளைக் கண்ட ஒரு பொறியாளர் புகைப்பட விளக்கத்தை AI க்கு அளித்தார் மற்றும் ஆரம்ப நோயறிதலைப் பெற்றார். இந்த நோயறிதலை பூச்சிக் கட்டுப்பாட்டு முடிவாக மாற்றுவதற்கு முன் எது கட்டாயம்?

• A) புலம்/ஆய்வகத்தில் உள்ள முகவரை உறுதி செய்தல் மற்றும் உரிமம் பெற்ற மற்றும் பெயரிடப்பட்ட மருந்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது ✔
• B) பாதுகாப்பாக இருக்க, பல்வேறு மருந்துகளை ஒன்றாக எடுத்துக்கொள்வது
• C) AI என்ன சொன்னாலும் உடனடியாக செயலில் உள்ள மூலப்பொருளைப் பயன்படுத்தவும்.
• D) மலிவான பூச்சிக்கொல்லியைத் தேர்ந்தெடுத்து முழு வயலுக்கும் பயன்படுத்தவும்

விளக்கம்: ஒரே மாதிரியான அறிகுறிகளை ஏற்படுத்தும் வெவ்வேறு காரணிகள் (பூஞ்சை, பாக்டீரியா, வைரஸ், ஊட்டச்சத்து குறைபாடு, அஜியோடிக் மன அழுத்தம்) காரணமாக படத்திலிருந்து மட்டுமே பூர்வாங்க நோயறிதல் போதுமானதாக இல்லை. முகவர் ஒரு கள மாதிரியுடன் உறுதிப்படுத்தப்பட வேண்டும், தேவைப்பட்டால், ஆய்வக நோயறிதல், பின்னர் அந்த முகவருக்கும் அந்த தயாரிப்புக்கும் உரிமம் பெற்ற மருந்து மற்றும் அதன் லேபிளுக்கு ஏற்றது மட்டுமே தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும். சரிபார்ப்பு இல்லாமல் பரந்த-ஸ்பெக்ட்ரம் பூச்சிக்கொல்லி பயன்பாடு எதிர்ப்பு மற்றும் எச்சத்தின் அபாயத்தை உருவாக்குகிறது.

9. விவசாய முடிவு ஆதரவில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் GDD (வளர்ச்சி பட்டம் நாள்) கருத்தின் நோக்கம் என்ன?

• A) மண்ணின் pH மதிப்பைப் பின்பற்றுதல்
• B) வெப்ப திரட்சியின் மூலம் தாவர வளர்ச்சி நிலைகள் மற்றும் பூச்சிகளின் வெளிப்பாட்டைக் கணித்தல் ✔
• C) நீர்ப்பாசன குழாய் ஓட்ட விகிதத்தை அளவிடுதல்
• D) பொருளின் சந்தை விலையைக் கணக்கிடுதல்

விளக்கம்: GDD என்பது தினசரி சராசரி வெப்பநிலையிலிருந்து அடிப்படை வெப்பநிலையைக் கழிப்பதன் மூலம் திரட்டப்படும் மொத்த வெப்பமாகும், மேலும் இது தாவரத்தின் வளர்ச்சி (பினாலஜி) நிலைகள் மற்றும் சில பூச்சிகள் தோன்றும் நேரத்தை மதிப்பிட பயன்படுகிறது. இவ்வாறு, தெளித்தல், உரமிடுதல் மற்றும் அறுவடை ஜன்னல்களை நாட்காட்டியை விட வெப்ப திரட்சியின் படி திட்டமிடலாம். GDD என்பது மண்ணின் pH அல்லது நேரடி மழை அளவு அல்ல.

10. இயந்திர கற்றல் மூலம் நிறுவப்பட்ட மகசூல் முன்கணிப்பு மாதிரியின் மிகவும் துல்லியமான அறிக்கை எது?

• A) எதிர்காலத்தை துல்லியமாகவும் பிழையின்றி கணிக்கவும்
• B) இது கடந்த கால வடிவங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது; நிச்சயமற்ற வரம்புடன் கொடுக்கப்பட்டு சரிபார்க்கப்பட வேண்டும் ✔
• சி) பயிற்சி தரவைத் தவிர வேறு நிலைமைகளில் இது எப்போதும் அதே துல்லியத்துடன் செயல்படுகிறது.
• D) வேளாண் தகவல் இல்லாமல் இறுதி முடிவெடுப்பவர் அவர் மட்டுமே

விளக்கம்: ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியானது வரலாற்றுத் தரவுகளில் பார்க்கும் வடிவங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது; பயிற்சி தரவுகளுக்கு வெளியே உள்ளீட்டு நிலைமைகள் வரும்போது நம்பிக்கை குறைகிறது (புதிய வகை, அசாதாரண காலநிலை). எனவே, வெளியீடு ஒரு நிச்சயமற்ற வரம்புடன் கொடுக்கப்பட வேண்டும், ஒரு புள்ளி அல்ல, மேலும் வரலாற்று மகசூல் மற்றும் வரையறைகளுடன் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். மாதிரியானது எதிர்காலத்தை உறுதியாக அறியாது மற்றும் எல்லா நிலைகளிலும் அதே துல்லியத்துடன் செயல்படாது.

11. AI-உருவாக்கப்பட்ட பைதான்/பாண்டாஸ் பகுப்பாய்வுக் குறியீட்டை இயக்கும் முன் சிறந்த நடைமுறை என்ன?

• A) குறியீட்டைப் படிக்காமல் முழு தரவுத் தொகுப்பிலும் நேரடியாகப் பயன்படுத்துதல்
• B) அறியப்பட்ட முடிவுகளுடன் சிறிய மாதிரித் தரவைச் சோதித்தல் மற்றும் சூத்திரங்கள் மற்றும் அலகுகளைச் சரிபார்த்தல் ✔
• C) பிழைகள் இல்லாமல் வேலை செய்தாலே போதுமானது.
• D) அதைச் சரிபார்க்காமல் வெளியீட்டை அறிக்கைக்குள் வைப்பது

விளக்கம்: AI-உருவாக்கிய குறியீடு சரியாகத் தோன்றினாலும், அதில் அலகு, நெடுவரிசைப் பெயர், குறியீட்டு சூத்திரம் அல்லது வடிகட்டி தர்க்கப் பிழைகள் இருக்கலாம். நல்ல நடைமுறை என்னவென்றால், உங்களுக்குத் தெரிந்த சிறிய தரவு மாதிரிக்கு எதிராக முடிவை கைமுறையாக இயக்குவது, எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டுடன் ஒப்பிடுவது மற்றும் மூலத்திற்கு எதிராக NDVI போன்ற சூத்திரங்களைச் சரிபார்ப்பது. பெரிய தரவுகளைப் பார்க்காமலேயே குறியீட்டைப் பயன்படுத்துவது, உற்பத்திக்கு அமைதியான பிழைகளை நகர்த்துகிறது.

12. டிரேசபிலிட்டி பதிவுகளில் மருந்து நிர்வாக குறிப்பேடு ஏன் முக்கியமானது?

• A) வரி விலக்கு பெறுவதற்காக
• B) MRL இணக்கம், சான்றிதழ் மற்றும் தொகுதி ட்ரேஸ்பேக் ஆகியவற்றிற்கான சரிபார்க்கக்கூடிய பதிவை வழங்குகிறது ✔
• C) அண்டை வயல்களுடன் ஒப்பிடுவதற்கு மட்டுமே
• D) விளம்பரப் பிரசுரங்களைத் தயாரிக்க

விளக்கம்: மருந்து நிர்வாகம் புத்தகம்; இது எந்த தயாரிப்பு, எந்த செயலில் உள்ள மூலப்பொருள், எந்த அளவு மற்றும் தேதியில் பயன்படுத்தப்பட்டது மற்றும் கடைசி பயன்பாடு மற்றும் அறுவடைக்கு இடையில் காத்திருக்கும் காலம் ஆகியவற்றை ஆவணப்படுத்துகிறது. அதிகபட்ச எச்ச வரம்பு (எம்ஆர்எல்) இணக்கம், நல்ல வேளாண்மை/ஆர்கானிக் சான்றிதழ் மற்றும் சிக்கல் ஏற்பட்டால் பேட்ச் ட்ரேஸ் பேக் ஆகியவற்றிற்கு இந்தப் பதிவு கட்டாயமாகும். இது செலவு கண்காணிப்பு அல்லது விளம்பரத்திற்காக மட்டும் வைக்கப்படவில்லை.

13. AI கருவியானது, அப்பகுதியில் காணப்படாத ஒரு பூச்சியை 'பொதுவான அச்சுறுத்தல்' என நம்பிக்கையுடன் தெரிவித்தது. இந்த சூழ்நிலையை எந்த கருத்து சிறப்பாக விளக்க முடியும்?

• A) சென்சார் அளவுத்திருத்தப் பிழை
• B) மாயத்தோற்றம்: பாதுகாப்பான மொழியில் இல்லாத தகவலை உருவாக்குதல் ✔
• C) பிணைய இணைப்பு குறுக்கீடு
• D) மழைப்பொழிவு தரவு இல்லாமை

விளக்கம்: மாடல் உண்மையில் இல்லாத அல்லது சூழலுக்குப் பொருந்தாத, உண்மையான, சரளமான மற்றும் நம்பிக்கையான தகவலை உருவாக்கும்போது அது மாயத்தோற்றம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. வேளாண் நம்பகத்தன்மையின் வடிகட்டி (அந்தப் பிராந்தியத்தின் தட்பவெப்பநிலை மற்றும் பயிர் முறை அந்தப் பூச்சிக்கு ஏற்றதா?) மற்றும் களச் சான்றுகள் கையொப்பமிடுவதற்கு முன் இத்தகைய பிழைகளைப் பிடிக்கின்றன. இது சென்சார் செயலிழப்பு அல்லது யூனிட் பிழை அல்ல.

14. பாதுகாப்பு மற்றும் தரத்திற்கு முக்கியமான விவசாய முடிவுகளில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பங்கு எவ்வாறு வரையறுக்கப்பட வேண்டும் (எ.கா. பூச்சிக்கொல்லி அளவு, உர பரிந்துரை, நீர்ப்பாசனத் திட்டம்)?

• A) தகுதிவாய்ந்த அதிகாரம் மட்டுமே இறுதி முடிவை எடுக்கும்
• B) திறமையான வேளாண் விஞ்ஞானியின் ஒப்புதலை மாற்றியமைக்கும் தானியங்கு அமைப்பு
• C) வரைவுகள் மற்றும் பரிந்துரைகளை உருவாக்கி, நிபுணரிடம் முடிவெடுக்கும் உதவியாளர் ✔
• D) சரிபார்ப்பு தேவையில்லாத தகவலின் துல்லியமான ஆதாரம்

விளக்கம்: செயற்கை நுண்ணறிவு; இது அவுட்லைன்களை உருவாக்கும், தரவைச் சுருக்கி, கருதுகோள்களை முன்வைக்கும் உதவியாளர். முக்கியமான முடிவுகளில் இறுதிக் கருத்து, கள கண்காணிப்பு, உள்ளூர் அளவுத்திருத்தம் மற்றும் சட்டத்தை நன்கு அறிந்த திறமையான விவசாயப் பொறியாளருக்குச் சொந்தமானது; AI வெளியீடு இந்த ஒப்புதலை மாற்றாது. தயாரிப்பு, சுற்றுச்சூழல் மற்றும் உணவு பாதுகாப்பு என்று வரும்போது, ​​கையொப்பமிடும் நிபுணரிடம் பொறுப்பு உள்ளது.