Umjetna inteligencija u ekološkoj proizvodnji

undergraduate thesis

• Title (english): Artificial intelligence in organic agriculture
• Author: Paško Domuzin
• Mentor: Dubravka Mandušić (mentor)
• Committee member: Dubravka Mandušić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Lucija Blašković (član povjerenstva)
• Committee member: Jelena Gadže (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Agriculture; (Information Science and Mathematics); Zagreb
• Defense date and country: 2024-09-10, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: BIOTECHNICAL SCIENCES; Agronomy

Abstract

Ovaj rad istražuje mogućnosti primjene umjetne inteligencije (UI) u ekološkoj poljoprivredu s ciljem unapređenja održivosti i učinkovitosti poljoprivredne proizvodnje. Uvod daje pregled značaja ekološke poljoprivrede te uvodi temeljne koncepte UI. U drugom poglavlju objašnjavaju se definicija, načela i razlike između ekološke i konvencionalne poljoprivrede, uz analizu prednosti i izazova ekološke proizvodnje za okoliš i zdravlje. Treće poglavlje fokusira se na strojno i duboko učenje, uključujući računalni vid, te njihove primjene u poljoprivredi. Četvrto poglavlje prikazuje specifične primjene UI u ekološkoj proizvodnji, poput optimizacije upotrebe resursa, upravljanja štetočinama i bolestima, automatizacije te održavanja tla. Poseban naglasak stavljen je na autonomne traktore, dronove za praćenje usjeva i napredne sustave za upravljanje farmom. Zaključak sumira ključne nalaze i ističe potencijal UI za transformaciju ekološke poljoprivrede u smjeru održive budućnosti.

Abstract (english)

This paper explores the potential applications of artificial intelligence (AI) in organic farming with the aim of improving the sustainability and efficiency of agricultural production. The introduction provides an overview of the importance of organic farming and introduces the fundamental concepts of AI. The second chapter explains the definition, principles, and differences between organic and conventional farming, along with an analysis of the advantages and challenges of organic production for the environment and health. The third chapter focuses on machine learning and deep learning, including computer vision, and their applications in agriculture. The fourth chapter presents specific applications of AI in organic production, such as resource optimization, pest and disease management, automation, and soil maintenance. Special emphasis is placed on autonomous tractors, drones for crop monitoring, and advanced farm management systems. The conclusion summarizes the key findings and highlights the potential of AI to transform organic farming towards a sustainable future.

• Keywords: ekološka poljoprivreda; održiva poljoprivreda; umjetna inteligencija (UI); strojno učenje; duboko učenje
• Keywords (english): organic farming; sustainable agriculture; artificial intelligence (AI); machine learning; deep learning
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:204:906412
• Study programme: Title: Plant Sciences; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka biljnih znanosti (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka biljnih znanosti)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-11-25 07:25:25