Egészen érdekes szövetség állt össze pár éve Japánban azért, hogy a mezőgazdaságra jellemző bizonytalanságot a lehető legkisebbre szorítsák. A nemzeti űrkutatási ügynökség (JAXA) műholdas flottája által begyűjtött adatokat ugyanis a Dentsu reklámügynökség hasznosította hirdetési kampányok időzítésére és földrajzi elhelyezésére.
A még 2022-ben megkezdett munka alapját a szatellitek képei adják, amelyeket első körben egy kistelepülés mezőgazdasági szövetkezetének káposztaföldjeiről készültek. A felvételek elemzésével előrejelzéseket készítettek a várható termésről. Mint kiderült, a módszer pontosan eltalálta, hogy milyen mennyiségű káposztát tud a falu 2023-ban betakarítani.
Ahogy az a Register cikkéből kiderül, a következő lépésben az időjárási adatokat igyekeznek integrálni a rendszerbe, amiv a remények szerint a mennyiség mellett már a betakarítás időpontját is nagy pontossággal tudják prognosztizálni.
Mindezzel felvértezve a Dentsu olyan hirdetési kampányokat szeretne futtatni, amelyekkel kiegyenlítettebbé válhatnak a mezőgazdasági ellátási láncok, ott és akkor teremtve extra keresletet a termények iránt, amikor azokból éppen bőséges készletek állnak rendelkezésre. Itt jön képbe a Dentsu Rich Flow nevű megoldása, amellyel a televíziós reklámspotok oszthatók ki központosított formában.
Fordítva is működik a tudástranszfer
A JAXA egyébként nagyon aktív partnere a "földfelszíni világnak", és aktívan keresik azokat a technológiákat, amelyekkel tovább finomíthaók az űrben végzett feladatok. Nemrégiben számoltunk be például arról, hogy a híres gyorsvonatokat, a Sinkanszeneket üzemeltető egyik nemzeti vasúttársasággal folyik közös munka. A projekt célja, hogy a műholdas flották állapotfelmérése is olyan flottul menjen, mint a legendásan pontos japán vasutak prediktív analitikán alapuló karbantartása.
Cyber Threat Intelligence: üzleti előny a sötét adatokból
Egyetlen kompromittált jelszó. Egy belépési pont, amit már nem használnak. Egy korábbi alkalmazott adatszivárgása. Ezek ma már nem csupán technikai hibák, hanem valós üzleti fenyegetések, amelyek a digitális alvilág piacán előbb bukkannak fel, mint ahogy a cég egyáltalán észrevenné.
Miért kell az üzleti intelligenciának megelőznie az MI bevezetését?
A felfokozott várakozásokhoz képest kiábrándító az MI-bevezetések valósága, ebben pedig a fő bűnös a rossz adatminőség és nem megfelelő adatinfrastruktúra.
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak