| تعداد نشریات | 284 |
| تعداد نشریات سازمان | 82 |
| تعداد شماره‌ها | 3,081 |
| تعداد مقالات | 34,366 |
| تعداد مشاهده مقاله | 47,828,393 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 78,853,114 |
معرفی کاربردهای هوش‌‌مصنوعی در تحقیقات و مدیریت جنگل | ||
| مدیریت پایدار جنگلهای هیرکانی | ||
| مقاله 4، دوره 6، شماره 2، اسفند 1403، صفحه 25-31 اصل مقاله (778.33 K) | ||
| نوع مقاله: ترویجی | ||
| نویسنده | ||
| محمود بیات* | ||
| دانشیار پژوهش، بخش تحقیقات جنگل، موسسه تحقیقات جنگل‌ها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران. mbayat1983@alumni.ut.ac.ir | ||
| چکیده | ||
| هوش‌‌مصنوعی، یک فناوری گسترده و چندوجهی است که توسط علوم کامپیوتر و مهندسی توسعه یافته است. هدف هوش‌‌مصنوعی، توسعه ماشین‌‌هایی است که قادر به انجام وظایفی هستند که به‌‌طور سنتی، به هوش انسانی نیاز دارند. مدیریت منابع طبیعی بر درک علمی و فنی منابع و اکولوژی و ظرفیت مورد نیاز منابع برای بقا تمرکز دارد. سه چالش محاسباتی در مدیریت منابع طبیعی عبارتند از مدیریت داده و ارتباطات، تحلیل داده و بهینه‌سازی و کنترل. یکی از راه‌های پیاده‌سازی ابزارهای محاسباتی برای مواجهه با چالش‌های مدیریت منابع طبیعی استفاده از روش‌های هوش مصنوعی است. به این دلیل که آنها قابلیت انعطاف لازم را برای مواجهه با پویایی ذاتی منابع طبیعی دارند. بسیاری از روش‌های هوش مصنوعی وجود دارند که در زمینه‌های مختلف به‌کار برده شده‌اند. رایج ترین مدل های هوش مصنوعی از جمله شبکه‌های عصبی مصنوعی، مدل‌های فازی، الگوریتم ژنتیک، آتوماتای سلولی، سیستم‌های چندعاملی، هوش جمعی، مدل های جنگل تصادفی و مدل های یادگیری عمیق هستند که برخی از کاربردهای آنها در مدیریت منابع طبیعی از جمله مدیریت جنگل ها امروزه به فراوانی قابل مشاهده است. از جمله این موارد می توان به ارائه مدل های رویشی و تعیین رویش و حجم سرپای جنگل، مدل سازی تنوع زیستی و غنای گونه ای در جنگل، برآورد ارتفاع درختان، بررسی مرگ و میر و زنده مانی درختان و تأثیر تغییر اقلیم بر جنگل اشاره کرد که همگی به کمک مدل های هوش مصنوعی صورت گرفته است. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| برآورد رشد و محصول جنگل؛ پایش و ارزیابی جنگل؛ حفاظت از تنوع زیستی؛ مدیریت و تشخیص آتش‌‌سوزی | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 179 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 130 |
||