دانلود زیگپ 
هوش مصنوعی و علم داده فرصت‌هایی را ارائه می‌دهند و در عین حال بحث برانگیز هستند. آنا فنسل توسعه دهنده برنامه‌های هوش مصنوعی، می‌گوید که هوش مصنوعی و علم داده می‌توانند به جهانی پایدار و سالم و حل مشکلات غذایی کمک کنند. او به عنوان استاد تمام هوش مصنوعی و علوم داده در دانشگاه و تحقیقات واگنینگن منصوب شده است.
یک حرفه بین‌المللی و تاثیرگذار، آنا فنسل را از زادگاهش روسیه به اتریش، ایرلند و بریتانیا برده است. وی اخیرا به عنوان استاد تمام هوش مصنوعی و علوم داده منصوب شد و گروه مصرف و سبک زندگی سالم را تقویت کرد.
جهان با یک چالش بزرگ روبرو است: چگونه می‌توانیم تعداد رو به رشد مردم را به روشی سالم و پایدار تغذیه کنیم؟ فنسل می‌گوید بخشی از راه حل را می‌توان در AI و Data Science پیدا کرد. ماشین‌ها ظرفیت ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌ها را دارند و هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را ترکیب کند و روابط و ارتباطات ایجاد کند.
به عنوان مثال می‌توان به مجموعه داده‌هایی در مورد خواص مواد غذایی، تولید آنها و سلامت انسان اشاره کرد. انسان‌ها طبیعتاً در مدیریت دانش و تصمیم‌گیری بهتر هستند: با «ادغام» ماشین‌ها و انسان‌ها، دانشمندان، دولت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری در زمینه مشکلات غذایی بگیرند. این چیزی است که کار من را بسیار جذاب می‌کند.
کمک هوش مصنوعی به حل مشکلات غذایی
تحقیقات ما به دانشمندان و سازمان‌ها کمک می‌کند تا با توسعه زیرساخت‌های داده، پیوند دادن داده‌ها و به‌کارگیری اصول FAIR (قابل یافتن، در دسترس، قابل همکاری و قابل استفاده مجدد) داده‌ها را به روشی درست توسعه داده و به اشتراک بگذارند. برای مثال، در جستجوی راه‌حل‌های دسترسی به داده، روی مدیریت رضایت کاربر، مجوزها و قراردادها کار می‌کنیم.
به عنوان مثال دیگری، آنا فنسل کار خود را برای پروژه Horizon Europe SoilWise، یک مخزن آزادانه برای دانش و داده‌های حفاظت از خاک، ذکر می‌کند. بهداشت خاک یک مسئله مهم است. بر اساس ارزیابی های اخیر، 60 تا 70 درصد از خاک‌های اروپایی را می‌توان ناسالم در نظر گرفت. هدف قرارداد خاک برای اروپا تضمین این است که تا سال 2030 بیش از 75 درصد از خاک‌های اتحادیه اروپا سالم باشند یا به طور قابل توجهی بهبود یافته و به حل مشکلات غذایی کمک کرده باشند.
دستیابی به این امر مستلزم دسترسی به داده‌ها و دانش قابل اعتماد جمع آوری شده در سطح محلی، ملی و اتحادیه اروپا است. با این اطلاعات، سیاستمداران قادر به تصمیم‌گیری آگاهانه خواهند بود. ما روی آن مخزن کار می‌کنیم و از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای اتصال داده‌ها و دانش پراکنده، استخراج دانش جدید و افزایش عادلانه بودن استفاده می‌کنیم.
موضوع مهم دیگری که فنسل قصد دارد به آن ادامه دهد، سبک زندگی است. ما در حال توسعه برنامه‌هایی هستیم که تغییرات رفتاری و سبک زندگی را تشویق می‌کند. ترکیب هوش مصنوعی و علم داده با تحقیقات در Food Valley (دره سیلیکون مواد غذایی) امکان ساخت برنامه‌هایی مانند دستیارهای دیجیتالی را فراهم می‌کند که با کاربران ارتباط برقرار می‌کنند و توصیه‌های تغذیه‌ای را بر اساس دانش آنها در مورد کاربران و ارتباطات مرتبط ارائه می‌کنند.
به گفته Fensel، بزرگترین چالش برای WUR باز کردن پتانسیل نوآوری‌های مبتنی بر داده و تبدیل اطلاعات به دانش است. برای انجام این کار، ما باید هم فناوری‌های جدید و هم روش‌های جدید کار با هم را توسعه دهیم. ما باید شکاف بین دانشمندان داده، کارشناسان هوش مصنوعی و دانشمندان حوزه، مانند متخصصان آب و هوا و سلامت را پر کنیم. ما در سال‌های آینده سخت روی این موضوع کار خواهیم کرد. با هوش مصنوعی و علم داده، می‌توانیم تأثیر زیادی بگذاریم.
انتقال پروتئین
آنا فنسل و تیمش همچنین از هوش مصنوعی و علم داده برای کمک به انتقال پروتئین استفاده می‌کنند. پروتئین‌ها بلوک‌های سازنده زندگی روی زمین هستند، اما روشی که ما آنها را تولید و مصرف می‌کنیم منابع طبیعی را از بین می‌برد. علاوه بر این، پروتئین‌ها به طور عادلانه در سراسر جهان توزیع نمی‌شوند.
بنابراین، برای یک سیستم غذایی پایدار و عادلانه، باید پروتئین‌ها را بهتر توزیع کنیم. فنسل می‌گوید، همچنین نیاز به تغییر بیشتر به پروتئین‌های گیاهی و منابع پروتئینی جدید دارد. به همین دلیل، WUR با RIVM روی یک برنامه کاربردی و راه حل های مدیریت داده FAIR برای بهینه‌سازی انتقال کار می‌کند. ما در حال جمع آوری و اتصال داده‌ها در مورد نحوه تولید و حل مشکلات غذایی هستیم.
شما هم می‌توانید به راحتی و از طریق زبان فارسی با ChatGPT و سایر سرویس‌های هوش مصنوعی صحبت کنید. تنها کافی است اپلیکیشن زیگپ را دانلود و به راحتی از آن استفاده کنید. همچنین شما می‌توانید نظرات خود را با ما و سایر کاربران در شبکه‌های اجتماعی ما در اینستاگرام و تلگرام به اشتراک بگذارید.
