![\"Vloga](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Role-of-Artificial-Intelligence-in-Agriculture.jpg?resize=810%2C427&ssl=1\")
<\/p>\nV zadnjih letih je umetna inteligenca postala obetaven zaveznik v kmetijskem sektorju, saj ponuja inovativne re\u0161itve za stare izzive. Eden klju\u010dnih na\u010dinov, kako umetna inteligenca spreminja kmetijstvo, je analiza podatkov.<\/p>\n
Z izkori\u0161\u010danjem mo\u010di algoritmov strojnega u\u010denja lahko obdela velike koli\u010dine kmetijskih podatkov in kmetom zagotovi dragocene vpoglede. Ta pristop, ki temelji na podatkih, omogo\u010da bolj\u0161e sprejemanje odlo\u010ditev, kar vodi k ve\u010dji u\u010dinkovitosti pri upravljanju pridelkov in dodeljevanju virov.<\/p>\n
Umetna inteligenca (UI) je vrhunska tehnologija, ki vklju\u010duje razvoj inteligentnih sistemov, sposobnih opravljati naloge, za katere je obi\u010dajno potrebna \u010dlove\u0161ka inteligenca.<\/p>\n
Uporablja se v razli\u010dnih panogah ter revolucionarno spreminja na\u010din dela in \u017eivljenja. Umetna inteligenca je spremenila pravila igre, saj izbolj\u0161uje u\u010dinkovitost in procese odlo\u010danja, od zdravstva do financ.<\/p>\n
Njegova uporaba v kmetijstvu je raznolika in u\u010dinkovita. Droni z umetno inteligenco, opremljeni s kamerami in senzorji, lahko na primer pregledajo velike povr\u0161ine kmetijskih zemlji\u0161\u010d, zajemajo podatke o zdravju pridelkov in ugotavljajo morebitne te\u017eave, kot so bolezni ali pomanjkanje hranil.<\/p>\n
Pametni traktorji, opremljeni s tehnologijo umetne inteligence, lahko samostojno krmarijo po poljih, optimizirajo vzorce sajenja in zmanj\u0161ajo izgubo virov. Poleg tega lahko napovedna analitika, ki jo poganja umetna inteligenca, kmetom pomaga predvideti tr\u017ene trende, kar jim omogo\u010da, da sprejemajo utemeljene odlo\u010ditve o tem, kdaj saditi, pobirati in prodajati pridelke.<\/p>\n
Dr\u017eave po vsem svetu prepoznavajo potencial umetne inteligence za re\u0161evanje vse ve\u010djih izzivov pridelave hrane v hitro spreminjajo\u010dem se podnebju. Po podatkih Organizacije ZN za prehrano in kmetijstvo (FAO) lahko tehnologije preciznega kmetijstva, vklju\u010dno z umetno inteligenco, pove\u010dajo svetovni pridelek do 20%.<\/p>\n
<\/p>\n
Uporaba umetne inteligence v kmetijstvu nenehno nara\u0161\u010da, saj poro\u010dilo dru\u017ebe Statista napoveduje, da bo svetovni trg umetne inteligence v kmetijstvu do leta 2025 dosegel $2,6 milijarde evrov.<\/p>\n
To rast je mogo\u010de pripisati oprijemljivim koristim, ki jih umetna inteligenca prina\u0161a kmetom v smislu izbolj\u0161anja pridelka, zmanj\u0161anja stro\u0161kov in trajnostnih kmetijskih praks.<\/p>\n
Znanstvene \u0161tudije prav tako dokazujejo pozitiven vpliv umetne inteligence v kmetijstvu. Raziskave ka\u017eejo, da tehnike natan\u010dnega kmetovanja, ki jih poganja umetna inteligenca, omogo\u010dajo u\u010dinkovitej\u0161o uporabo virov, kot sta voda in gnojila, kar vodi k ve\u010djemu pridelku.<\/p>\n
Poleg tega zmo\u017enost umetne inteligence, da analizira in razlaga kompleksne kmetijske podatke, omogo\u010da zgodnje odkrivanje bolezni pridelkov, kar prispeva k bolj\u0161emu obvladovanju \u0161kodljivcev in manj\u0161i uporabi \u0161kodljivih pesticidov. Nekateri primeri uporabe umetne inteligence v kmetijstvu so:<\/p>\n
Tehnologije daljinskega zaznavanja, ki vklju\u010dujejo satelite in brezpilotna letala, imajo klju\u010dno vlogo pri zbiranju podatkov o zdravju pridelkov, stanju tal in splo\u0161nem upravljanju kmetij. Uporablja se za analizo obse\u017enih zbirk podatkov, ki jih te tehnologije ustvarjajo, in kmetom ponuja neprecenljiv vpogled za premi\u0161ljeno odlo\u010danje.<\/p>\n
Sateliti omogo\u010dajo makroskopski pogled, saj zajamejo obse\u017ene vzorce, medtem ko brezpilotna letala ponujajo bolj podrobno perspektivo, saj se pribli\u017eajo pridelkom.<\/p>\n
Ra\u010dunalni\u0161ki vid, podmno\u017eica umetne inteligence, omogo\u010da strojem, da razlagajo vizualne informacije, zato je nepogre\u0161ljivo orodje v kmetijstvu. V preciznem kmetijstvu ra\u010dunalni\u0161ki vid obdeluje slike, zajete s sateliti in brezpilotnimi letali, ter iz njih pridobiva pomembne podatke o zdravju pridelkov, vzorcih rasti in morebitnih te\u017eavah.<\/p>\n
Ta tehnologija omogo\u010da zgodnje odkrivanje bolezni, pomanjkanja hranil in napadov \u0161kodljivcev, kar kmetom omogo\u010da, da pravo\u010dasno sprejmejo korektivne ukrepe.<\/p>\n
![\"1.](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/1.-Computer-Vision-The-Eyes-of-Precision-Agriculture.jpg?resize=810%2C455&ssl=1\")
<\/p>\n
Prakti\u010dna uporaba umetne inteligence in daljinskega zaznavanja v kmetijstvu je \u0161tevilna. Sateliti, opremljeni z naprednimi senzorji, lahko spremljajo stanje pridelkov na obse\u017enih obmo\u010djih in kmetom v realnem \u010dasu zagotavljajo podatke o dejavnikih, kot sta raven vlage in zdravje vegetacije.<\/p>\n
Ena klju\u010dnih aplikacij umetne inteligence na tem podro\u010dju je spremljanje stanja pridelkov v realnem \u010dasu, ki vklju\u010duje izkori\u0161\u010danje mo\u010di naprednih algoritmov za analizo podatkov, povezanih z zdravjem tal, vremenskimi vzorci in boleznimi pridelkov.<\/p>\n
Ima klju\u010dno vlogo pri ocenjevanju in izbolj\u0161evanju zdravja tal, ki je klju\u010dni dejavnik za uspeh pridelka. Ti algoritmi analizirajo podatke iz razli\u010dnih virov, kot so vzorci tal in satelitski posnetki, ter kmetom zagotavljajo vpogled v sestavo tal, raven hranil in vsebnost vlage.<\/p>\n
Z razumevanjem teh dejavnikov v realnem \u010dasu lahko kmetje sprejemajo utemeljene odlo\u010ditve o vrstah in koli\u010dinah potrebnih gnojil, s \u010dimer optimizirajo pridelek in zmanj\u0161ajo vpliv na okolje.<\/p>\n
Spremljanje vremenskih vzorcev je bistvenega pomena za u\u010dinkovito upravljanje pridelkov. Algoritmi umetne inteligence obdelujejo velike koli\u010dine meteorolo\u0161kih podatkov, vklju\u010dno s temperaturo, vla\u017enostjo, padavinami in vzorci vetra, da bi napovedali vremenske razmere.<\/p>\n
Te informacije kmetom omogo\u010dajo, da predvidijo izzive, kot so su\u0161e ali obilne padavine, ter tako izvajajo preventivne ukrepe in za\u0161\u010ditijo svoje pridelke. Z uporabo umetne inteligence za spremljanje vremena v realnem \u010dasu lahko kmetje izbolj\u0161ajo svoje postopke odlo\u010danja in se prilagodijo spreminjajo\u010dim se okoljskim razmeram.<\/p>\n
Odkrivanje in prepre\u010devanje bolezni polj\u0161\u010din je klju\u010dnega pomena za zagotavljanje zanesljive preskrbe s hrano in zmanj\u0161anje gospodarskih izgub. Algoritmi umetne inteligence analizirajo podatke iz razli\u010dnih virov, vklju\u010dno s slikami pridelkov, ki jih zajamejo brezpilotna letala ali kamere, da bi prepoznali zgodnje znake bolezni.<\/p>\n
Z zaznavanjem nepravilnosti v zdravstvenem stanju pridelkov omogo\u010da kmetom, da sprejmejo proaktivne ukrepe, kot sta usmerjena uporaba pesticidov ali kolobarjenje pridelkov, s katerimi zmanj\u0161ajo \u0161irjenje bolezni. To ne le izbolj\u0161a pridelek, temve\u010d tudi zmanj\u0161a potrebo po prekomerni uporabi pesticidov, kar prispeva k trajnostnim kmetijskim praksam.<\/p>\n
Poleg tega ve\u010d primerov po svetu ka\u017ee uspe\u0161no izvajanje umetne inteligence pri spremljanju pridelkov v realnem \u010dasu. V Zdru\u017eenih dr\u017eavah Amerike so na primer podjetja, kot je John Deere, razvila orodja za natan\u010dno kmetovanje, ki jih poganja umetna inteligenca in so integrirana s traktorji in kombajni ter kmetom zagotavljajo uporabne vpoglede med postopkom obdelovanja.<\/p>\n
V sredi\u0161\u010du te preobrazbe je napovedna analitika, uporaba umetne inteligence, ki kmetom omogo\u010da izjemno natan\u010dno napovedovanje pridelka. Na Nizozemskem, ki slovi po svojih inovativnih kmetijskih praksah, sistemi z umetno inteligenco analizirajo podatke iz senzorjev, name\u0161\u010denih na poljih, in tako natan\u010dno napovedujejo pridelek krompirja.<\/p>\n
V Zdru\u017eenih dr\u017eavah Amerike so podjetja, kot je Granular, z izvajanjem napovedne analitike kmetom omogo\u010dila sprejemanje odlo\u010ditev, ki temeljijo na podatkih, kar je pove\u010dalo pridelek in izbolj\u0161alo dobi\u010dkonosnost.<\/p>\n
Napovedna analitika vklju\u010duje uporabo naprednih modelov umetne inteligence za analizo preteklih podatkov in trenutnih razmer, kar kmetom omogo\u010da predvidevanje donosov pridelkov pred \u017eetveno sezono. Ti modeli pri oblikovanju napovedi upo\u0161tevajo \u0161tevilne dejavnike, vklju\u010dno z vremenskimi vzorci, zdravjem tal in vrstami pridelkov.<\/p>\n
![\"Prediktivna](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Predictive-Analytics-for-Yield-Forecasting-Precision-Agriculture.jpg?resize=810%2C477&ssl=1\")
<\/p>\n
Ti modeli z uporabo zmogljivosti strojnega u\u010denja nenehno izbolj\u0161ujejo svoje napovedi, ko je na voljo ve\u010d podatkov, kar zagotavlja visoko stopnjo natan\u010dnosti pri napovedovanju pridelka.<\/p>\n
Natan\u010dno napovedovanje pridelka prina\u0161a \u0161tevilne koristi kmetom in celotni kmetijski industriji. Ena od glavnih prednosti je bolj\u0161e upravljanje virov.<\/p>\n
Kmetje lahko optimizirajo uporabo vode, gnojil in pesticidov na podlagi predvidenih donosov ter tako zmanj\u0161ajo koli\u010dino odpadkov in vpliv na okolje. Poleg tega natan\u010dno napovedovanje omogo\u010da bolj\u0161e finan\u010dno na\u010drtovanje, kar kmetom omogo\u010da sprejemanje informiranih odlo\u010ditev glede strategij tr\u017eenja in dolo\u010danja cen pridelkov.<\/p>\n
Poleg tega natan\u010dne napovedi pridelka prispevajo k zanesljivi preskrbi s hrano, saj pomagajo prepre\u010devati pomanjkanje in prese\u017eke. \u010ce kmetje jasno poznajo pri\u010dakovani pridelek, se lahko usklajujejo z distributerji in oblikovalci politike ter tako zagotovijo stabilno verigo preskrbe s hrano.<\/p>\n
Ta proaktivni pristop zmanj\u0161uje tveganje pomanjkanja hrane in nihanja cen, kar koristi proizvajalcem in potro\u0161nikom.<\/p>\n
Po poro\u010dilu dru\u017ebe Markets and Markets naj bi trg preciznega kmetijstva, vklju\u010dno z napovedno analitiko, do leta 2027 dosegel $12,9 milijarde evrov. Ta rast ka\u017ee na vse ve\u010dje priznavanje vrednosti, ki jo tehnologije, ki jih poganja umetna inteligenca, prina\u0161ajo v kmetijski sektor.<\/p>\n
Natan\u010dno namakanje temelji na najsodobnej\u0161ih algoritmih umetne inteligence za analizo in razlago podatkov iz razli\u010dnih virov. Senzorji, vgrajeni na poljih, v realnem \u010dasu zbirajo informacije o ravni vlage v tleh, vremenskih razmerah in zdravju pridelkov.<\/p>\n
Te podatke obdeluje za izdelavo prilagojenih namakalnih na\u010drtov, ki zagotavljajo, da pridelki v vsakem trenutku prejmejo to\u010dno dolo\u010deno koli\u010dino vode, ki jo potrebujejo.<\/p>\n
Natan\u010dno namakanje zmanj\u0161uje izgubo vode z dovajanjem prave koli\u010dine vode neposredno v obmo\u010dje korenin rastlin. Ta ciljno usmerjen pristop odpravlja prekomerno namakanje, ki je pogosta te\u017eava pri tradicionalnih metodah, in zagotavlja preudarno porabo vode.<\/p>\n
V Kaliforniji, kjer je pomanjkanje vode pere\u010d problem, je natan\u010dno namakanje omogo\u010dilo znatno zmanj\u0161anje porabe vode na kmetijah. S tem se ne re\u0161ujejo le okoljski problemi, temve\u010d se pripomore tudi k trajnostnemu kmetijstvu.<\/p>\n
Prilagojeni na\u010drti namakanja, ki jih ustvari umetna inteligenca, zagotavljajo optimalne pogoje za rast pridelkov. Z zagotavljanjem prave koli\u010dine vode ob pravem \u010dasu natan\u010dno namakanje izbolj\u0161a rast rastlin, kar vodi do bolj\u0161ih pridelkov. To je klju\u010dni dejavnik pri izpolnjevanju vse ve\u010djega svetovnega povpra\u0161evanja po proizvodnji hrane.<\/p>\n
V \u0161tudiji, izvedeni v Indiji, so polja, opremljena s preciznimi namakalnimi sistemi, pokazala 20% ve\u010dji pridelek v primerjavi s tradicionalnimi metodami. To ka\u017ee na potencial natan\u010dnega kmetijstva, ki ga poganja umetna inteligenca, pri re\u0161evanju izzivov prehranske varnosti.<\/p>\n
Po poro\u010dilu Organizacije ZN za prehrano in kmetijstvo (FAO) je ve\u010d kot 50 dr\u017eav uvedlo prakse preciznega kmetijstva, pri \u010demer ima precizno namakanje klju\u010dno vlogo.<\/p>\n
Pametna kmetijska oprema pomeni napredne kmetijske stroje, ki uporabljajo tehnologije umetne inteligence za pove\u010danje u\u010dinkovitosti in produktivnosti na kmetiji. Pomemben primer je razvoj avtonomnih traktorjev in kombajnov, ki so korenito spremenili tradicionalne metode kmetovanja.<\/p>\n
Ti stroji so opremljeni s senzorji, kamerami in algoritmi umetne inteligence, ki jim omogo\u010dajo, da opravljajo naloge z izjemno natan\u010dnostjo in to\u010dnostjo.<\/p>\n
Avtonomni traktorji so odli\u010den primer preoblikovanja kmetijstva. Ta vozila lahko brez \u010dlove\u0161kega posredovanja krmarijo po poljih, sejejo semena, uporabljajo gnojila in celo pobirajo pridelke.<\/p>\n
Vgrajena tehnologija GPS tem traktorjem omogo\u010da, da se premikajo po vnaprej dolo\u010denih poteh, kar optimizira uporabo virov in zmanj\u0161uje vpliv na okolje. To ne le zmanj\u0161uje delovno obremenitev kmetov, temve\u010d tudi pove\u010duje splo\u0161no u\u010dinkovitost kmetijskih dejavnosti.<\/p>\n
Natan\u010dni kombajni, opremljeni s tehnologijami umetne inteligence, so na novo opredelili postopek \u017eetve. Ti stroji lahko v realnem \u010dasu analizirajo stanje pridelka in dolo\u010dijo optimalni \u010das za spravilo.<\/p>\n
![\"Pametna](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Smart-Farming-Equipment.jpg?resize=810%2C455&ssl=1\")
<\/p>\n
Z naprednimi mo\u017enostmi slikanja in zaznavanja lahko precizni kombajni selektivno pobirajo pridelke in tako zagotovijo, da se poberejo le najbolj zreli pridelki. S tem se ne le izbolj\u0161a kakovost pridelka, temve\u010d se tudi zmanj\u0161a koli\u010dina odpadkov, kar prispeva k trajnostnim kmetijskim praksam.<\/p>\n
Z vklju\u010ditvijo umetne inteligence v pametno kmetijsko opremo se je za\u010delo obdobje natan\u010dnega kmetijstva, v katerem ima odlo\u010danje na podlagi podatkov klju\u010dno vlogo pri optimizaciji kmetijskih postopkov. Te tehnologije ponujajo ve\u010d prednosti:<\/p>\n
Optimizacija virov:<\/strong><\/p>\n Pametna kmetijska oprema uporablja podatke iz razli\u010dnih senzorjev za optimizacijo uporabe virov, kot so voda, gnojila in pesticidi. Ta ciljno usmerjen pristop zmanj\u0161uje koli\u010dino odpadkov in zmanj\u0161uje vpliv kmetijskih praks na okolje.<\/p>\n Ve\u010dja u\u010dinkovitost:<\/strong><\/p>\n Avtonomni traktorji in precizni kombajni lahko delujejo 24 ur na dan, 7 dni v tednu, kar znatno pove\u010da hitrost in u\u010dinkovitost kmetijskih operacij. To je \u0161e posebej dragoceno v kriti\u010dnih kmetijskih sezonah, ko so pravo\u010dasna opravila bistvena za uspe\u0161no spravilo pridelka.<\/p>\n Vpogledi na podlagi podatkov:<\/strong><\/p>\n Algoritmi umetne inteligence analizirajo velike koli\u010dine podatkov, zbranih s senzorji in kamerami, ter tako kmetom zagotavljajo dragocene informacije o zdravju pridelkov, stanju tal in napadih \u0161kodljivcev. Te informacije kmetom omogo\u010dajo sprejemanje informiranih odlo\u010ditev za izbolj\u0161anje splo\u0161nega upravljanja kmetije.<\/p>\n Ker se svet spopada z vse ve\u010djim povpra\u0161evanjem po proizvodnji hrane, da bi zagotovil pre\u017eivetje nara\u0161\u010dajo\u010dega prebivalstva, je kmetijski sektor kot obetavno re\u0161itev izbral umetno inteligenco (UI). Vendar pa \u0161iroko sprejetje umetne inteligence v kmetijstvu prina\u0161a \u0161tevilne izzive in eti\u010dne pomisleke, ki jih je treba skrbno preu\u010diti. Tak\u0161ni so na primer:<\/p>\n Z zbiranjem velikih koli\u010din podatkov s senzorji in nadzornimi napravami postane nevarnost kr\u0161itev podatkov in nepoobla\u0161\u010denega dostopa zelo zaskrbljujo\u010da. Kmetje potrebujejo zagotovilo, da bodo njihovi ob\u010dutljivi kmetijski podatki, kot so podatki o pridelkih in tleh, varno obdelani in ne bodo zlorabljeni.<\/p>\n Uvedba tehnologij umetne inteligence je pogosto povezana z visoko ceno, kar predstavlja izziv za male kmete, ki morda te\u017eko vlagajo v tako napredne sisteme. Premostitev vrzeli v cenovni dostopnosti in zagotovitev, da lahko vsi kmetje dostopajo do re\u0161itev AI in imajo od njih koristi, je klju\u010dnega pomena za \u0161iroko sprejetje.<\/p>\n Vklju\u010devanje tehnologij umetne inteligence zahteva dolo\u010deno raven tehni\u010dnega znanja. \u0160tevilni kmetje, zlasti v regijah v razvoju, morda nimajo potrebnega znanja in spretnosti za upravljanje in vzdr\u017eevanje sistemov, ki jih poganja umetna inteligenca. Zagotavljanje ustreznega usposabljanja in podpore je bistvenega pomena za zagotovitev u\u010dinkovite uporabe tehnologije.<\/p>\n Raznolikost sistemov umetne inteligence, ki so na voljo na trgu, lahko privede do izzivov interoperabilnosti. Kmetje, ki vlagajo v razli\u010dne platforme umetne inteligence, imajo lahko te\u017eave pri nemotenem povezovanju teh tehnologij, kar ovira splo\u0161no u\u010dinkovitost in uspe\u0161nost njihovih kmetijskih praks.<\/p>\n Razvoj in usposabljanje algoritmov umetne inteligence pa lahko nenamerno vneseta pristranskost, ki vodi v neenako obravnavo nekaterih pridelkov ali regij. Zagotavljanje nepristranskih sistemov umetne inteligence je klju\u010dnega pomena, da se prepre\u010di pove\u010danje obstoje\u010dih razlik v kmetijskem sektorju.<\/p>\n Ker pa se z raziskavami \u0161e naprej spoprijemamo s temi izzivi, je prihodnost natan\u010dnega kmetijstva, ki ga poganja umetna inteligenca, obetavna.<\/p>\n Umetna inteligenca v kmetijstvu je z vklju\u010devanjem umetne inteligence v kmetijsko panogo povzro\u010dila revolucijo, saj je omogo\u010dila sprejemanje odlo\u010ditev na podlagi podatkov. Njene aplikacije, kot so brezpilotna letala, pametni traktorji in napovedna analitika, pove\u010dujejo u\u010dinkovitost, optimizirajo uporabo virov in spodbujajo trajnostne kmetijske prakse. Kljub izzivom, kot sta varnost podatkov in cenovna dostopnost, je prihodnost umetne inteligence v preciznem kmetijstvu obetavna.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" V zadnjih letih se je umetna inteligenca izkazala kot obetaven zaveznik v kmetijskem sektorju, ki ponuja inovativne re\u0161itve za dolgoletne izzive. Eden klju\u010dnih na\u010dinov ...<\/p>","protected":false},"author":210157960,"featured_media":9013,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"{title}\n\n{excerpt}\n\n{url}","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1657],"tags":[],"class_list":["post-9012","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-precision-farming"],"acf":[],"yoast_head":"\nIzzivi in obeti za prihodnost<\/h2>\n
1. Skrb za varnost podatkov in zasebnost:<\/h3>\n
2. Cenovna dostopnost in dosegljivost:<\/h3>\n
3. Pomanjkanje tehni\u010dnih spretnosti:<\/h3>\n
4. Vpra\u0161anja interoperabilnosti:<\/h3>\n
Zaklju\u010dek<\/h2>\n