Süni intellekt texnologiyalarının kənd təsərrüfatında tətbiqi
DOI:
https://doi.org/10.52171/herald.334Anahtar Kelimeler:
süni intellekt- maşın öyrənmə- aerokosmik sənaye- rəqəmsal inqilab- dərman inkişafı- səhiyyə sistemləriÖzet
Məqalədə süni intellektin funksional imkanlarına və muxtariyyət dərəcəsinə, yəni zəif (dar), ümumi və güclü bölünməsi haqqında məlumat verilir. Оnun funksionallığına görə bölündüyü qeyd olunur: reaktiv maşınlar, məhdud yaddaş, ağıl nəzəriyyəsi və özünüdərk. Azərbaycanda süni intellekt sahəsində ölkədə ilk elmi informasiya axtarış sistemi “Scopus AI” istifadəyə verilib və Zəngilan rayonunun Ağalı kəndində “Ağıllı kənd” layihəsi həyata keçirilib. Tədqiqat həmçinin torpağın təhlili və monitorinqi üçün süni intellektin istifadəsini, kənd təsərrüfatı bitkilərinin əkin mərhələsində irəliləyişləri, zərərvericilərə/alaq otlarına qarşı mübarizə üsullarını, məhsulun düzgün yerə yığılması və çatdırılması üçün ağlabatan sürəti əhatə edir.
References
1. Spector L. Evolution of artificial intelligence. Artif. Intell. 170(18), 1251–1253 (2006)
2. Kamble R., Shah D. Applications of artificial intelligence in human life. Int. J. Res. 6(6), 178–188 (2018)
3. Singh H. Artificial intelligence revolution and India’s AI development: challenges and scope. Int. J. Sci. Res. 3(3), 417–421 (2017)
4. Simeone O. A brief introduction to machine learning for engineers. Found. Trends Signal Pro-cess. 12(3–4), 200–431 (2018)
5. Wang X., Lin X., Dang X. Supervised learning in spiking neural networks: a review of algo-rithms and evaluations. Neural Netw. 125, 258–280 (2020)
6. Jiang F., Jiang Y., Zhi H., Dong Y., Li Hao Ma, Sufeng Wang Yongjun, Dong Q., Shen H., Wang Y. Artificial intelligence in healthcare: Past, present and future. Stroke Vasc. Neurol. 2 (4), 230 - 243 (2017).
7. Simeone O. A very brief introduction to machine learning with applications to communication systems. IEEE Trans. Cogn. Commun. Netw. 4(4), 648–664 (2018)
8. Herzog S., Tetzlaff C., Wörgötter F. Evolving artificial neural networks with feedback. Neural Netw. 123, 153–162 (2020)
9. Lobo J.L., Del Ser J., Bifet A., Kasa bov N.: Spiking Neural Networks and online learning: an overview and perspectives. Neural Netw. 121, 88–100 (2020)
10. Alakbarova T.Sh., Haciyev R.M. Analysis of Robocall Attacks: Methods of Protection Against This Threat // Herald of the Azerbaijan Engineering Academy, 2025, vol. 17 (3), pp. 98-103. DOI: https://doi.org/10.52171/herald.301
Downloads
Yayınlanmış
How to Cite
Sayı
Bölüm
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
