High-resolution satellite imagery और Machine learning का उपयोग करने वाला यह Tools Farmकी yield, capital तक पहुंच और Agriculture उत्पादों के लिए बाजार तक पहुंच को बेहतर बनाने का लक्ष्य रखता है।

Google जल्द ही एक Agriculture Scenario understanding (ALU) अनुसंधान API Launch करेगा, जो Agriculture प्रथाओं को अधिक Data-Driven और कुशल बनाने के लिए Design किया गया एक सीमित उपलब्धता वाला Tools है।

इसकी घोषणा Google I/O कनेक्ट बेंगलुरु 2024 में जीनिन बैंक्स, उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक, Developers X, Google द्वारा की गई थी।

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Google के अनुसार, Agriculture Scenario understanding API का लक्ष्य खेतों में उपज में सुधार करना, पूंजी तक पहुंच में सुधार करना और Agriculture उत्पादों के लिए बाजार तक पहुंच प्रदान करना है। चुनिंदा Partners जैसे Ninjacart, Skymet, Team-Up, IIT बॉम्बे और India सरकार पहले से ही ALU जानकारी का उपयोग कर रहे हैं।

यह Tools खेत के खेत स्तर पर दानेदार परिदृश्य अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। Google का कहना है कि व्यक्तिगत क्षेत्र स्तर पर Agriculture संबंधी अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना Agriculture पारिस्थितिकी तंत्र में बदलाव के लिए महत्वपूर्ण है। यह परिदृश्य और फसलों की विशाल विविधता के साथ चुनौतियों को संदर्भित करता है, जिससे एक-दूसरे के निकट के खेतों के लिए भी विभिन्न आवश्यकताओं की ओर जाता है।

अभी तक, ये अंतर्दृष्टि समग्र स्तर पर उपलब्ध हैं, लेकिन व्यक्तिगत खेत स्तर पर हस्तक्षेप की आवश्यकता है। High-resolution satellite imagery और Machine learning का उपयोग करके, यह खेतों के बीच सीमाएँ खींचने का प्रस्ताव करता है, और खेतों के स्पष्ट सीमांकन की स्थापना के साथ, यह सूखा तैयारियों और सिंचाई के मुद्दों से लेकर बाजार तक पहुंच की समस्याओं तक कई मुद्दों को हल करने की उम्मीद करता है।

यह Tools फसल के प्रकार, खेत के आकार, पानी की दूरी, सड़क की दूरी और बाजार की दूरी जैसी बारीक जानकारी प्राप्त कर सकता है।

लाभ:

• खेत की उपज में सुधार
• पूंजी तक बेहतर पहुंच
• फसल के प्रकार, खेत के आकार आदि के बारे में विस्तृत जानकारी
• सूखा और सिंचाई संबंधी समस्याओं का समाधान
• बेहतर बाजार पहुंच

अस्वीकृति :

• Tools अभी सीमित उपलब्धता में है

Indian Language पर Google का New Focus

Indian Language के क्षेत्र में, Google Deep Mind India Team ने India के लिए Language समाधान बनाने वाले Developers को सशक्त बनाने के लिए अपडेट साझा किए। इसमें Indian विज्ञान संस्थान (IISc) के सहयोग से प्रोजेक्ट वाणी का विस्तार शामिल है, जो डेवलपरों को 80 जिलों में 80,000 वक्ताओं से एकत्र किए गए 58 Languageमें 14,000 घंटे से अधिक speech Data प्रदान करता है।

Team ने एक Comprehensive Benchmarks IndicGenBench भी पेश किया, जो Indian Languageपर बड़े Language मॉडल की पीढ़ी क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए है। IndicGenBench को विशेष रूप से Indian Language के लिए Design किया गया है। 29 Languageको कवर करते हुए, जिनमें से कई को पहले कभी Benchmarks नहीं किया गया है, IndicGenBench Language मॉडल का आकलन और उन्हें ठीक करने के लिए एक मूल्यवान संसाधन प्रदान करता है

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