МІСЦЕ ЗУСТРІЧІ УСПІШНИХ СПЕЦІАЛІСТІВ
ТА ПЕРСПЕКТИВНИХ ФАХІВЦІВ З РОБОТОДАВЦЯМИ

Як машинне навчання змінює сільське господарство
2018-07-11

Технології машинного навчання вже давно впроваджуються в сільське господарство. Вони дозволяють реалізувати масштабні рішення з більшою точністю, ніж класичні методи. Розповімо про ті напрямки, які вже досягли найбільшого розвитку. 

Машинне навчання - це технологія, яка отримуючи вхідні дані, аналізує їх, навчається і приймає рішення без втручання людини. Сукупність методів машинного навчання, які працюють з різними наборами необроблених даних і знаходять рішення, називають поглибленим навчанням (Deep learning). Сьогодні ця технологія знаходиться в ТОП-5 найбільш перспективних технологій у сільському господарстві. 
 

Машинне навчання дозволить селекціонерам швидше виводити нові сорти культур 


Селекціонери постійно шукають необхідні властивості, які дозволять рослині більш ефективно використовувати воду, поживні речовини, адаптуватися до зміни клімату або чинити опір хворобам. 

Щоб у рослини з'явилась нова корисна властивість, дослідники повинні знайти правильну послідовність генів. Це дуже складне завдання, оскільки на початковому етапі нічого не відомо. Селекціонери перебирають мільйони варіантів, щоб вивести новий сорт. Ця робота може зайняти десятки років. 

Поглиблене навчання дозволить спростити завдання - досить просто зібрати польові дані щодо поводження рослини в різних кліматичних умовах, а потім використовувати ці дані для розробки ймовірнісної моделі. Такий величезний масив інформації штучний інтелект обробить набагато швидше, ніж будь-яка людина. Система видасть перелік, який допоможе зрозуміти, які гени, швидше за все, будуть корисні для рослини. Програма значно звузить пошук корисних генів для сільськогосподарських культур - вона перебере мільйони комбінацій. 


 

Прогноз продуктивності культури в залежності від умов 


Машинне навчання підвищує точність рослинництва. Аграрій може оцінювати набагато ширший набір чинників. Комп'ютерне моделювання дозволить отримати оцінку того, як різні культури будуть реагувати на різні типи ґрунтів, погодні умови та багато інших чинників. Таке цифрове тестування не замінює польові випробування, але дозволяє селекціонерам більш точно прогнозувати продуктивність сільськогосподарських культур. На той час, коли справа доходить до випробувань нового сорту, машинне навчання допомагає селекціонерам створити більш ретельно перевірений продукт. 


Рання діагностика захворювань рослин 


Рання і точна діагностика захворювань рослин може підвищити продуктивність агробізнесу. Традиційні методи полягали у виявленні захворювань при візуальному огляді. Але цей процес неефективний - людина схильна до помилок. А от якщо це завдання буде вирішувати спеціальна програма, в якій реалізована технологія машинного навчання - ефективність значно підвищиться. 

Для навченого комп'ютера діагностування хвороб рослин - це, по суті, розпізнавання зображень. Після аналізу сотень тисяч фотографій хворих рослин, алгоритм машинного навчання може визначити тип хвороби та її тяжкість. А в майбутньому зможе навіть рекомендувати методи боротьби, щоб обмежити втрати врожаю від хвороб. 



Машинне навчання дозволяє точніше діагностувати хвороби. Це дозволить заощадити ресурси та вберегтися від неправильних діагнозів. Фермери можуть завантажувати польові зображення, отримані супутниками, БПЛА, позашляховиками, підійдуть навіть фотографії зі смартфонів. А спеціальне програмне забезпечення проаналізує, діагностує та розробить план дій. 
 

Вибір ефективного насіння 


Однією з основних завдань сучасного агробізнесу є створення насіння та засобів захисту рослин, які підвищать продуктивність сільського господарства. Одним із багатьох переваг машинного навчання є те, як ця технологія може зробити процеси більш точними й ефективними. 

В рослинництві машинне навчання допомагає вибирати "ефективні" насінини, які швидше адаптуються і більш продуктивні в певних умовах, а значить дозволяють краще використовувати природні ресурси. 

Сьогодні над алгоритмами машинного навчання для цієї сфери вже працює кілька компаній, наприклад, BOLT-LMM. 
 

Машинне навчання - вже доступна технологія 


Раніше це була дорога технологія. Тільки великі компанії могли розробляти рішення на основі машинного навчання. Але зі здешевленням комп'ютерної техніки, розробкою даних рішень можуть займатися навіть невеликі стартапи. 

Сьогодні, маючи суперкомп'ютер за 5 тисяч доларів, кілька амбітних інженерів-обчислювачів теоретично можуть зробити прорив у сільському господарстві. А якихось 10 років тому це було фантастикою. 
 

Нескінченні перспективи технології 


Технології машинного навчання можуть удосконалюватися до нескінченності. Вчені можуть перевіряти свої теорії в реальному часі та більшому масштабі. Машинне навчання може запропонувати рішення для раціонального використання води, більш ефективного внесення ЗЗР і поживних речовин і адаптації сільськогосподарських культур до змін клімату.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Помідори на японській фермі збирає робот, який здатен визначити ступінь стиглості овочів

У Франції високоточні роботи самі обробляють 30 га кукурудзи

Крута професія: Оператор агродронів

За матеріалами: http://aggeek.net

Останні новини

ОСТАННІ НОВИНИ

всі новини >>
25.09.2018
На Черкащині з'явиться ще один свинокомплекс австрійського фермера
Томас Бруннер збирається побудувати потужний комплекс для вирощування свиней без застосування антибіотиків
25.09.2018
Насіннєвий завод LNZ розпочав свою роботу
Спеціалізований завод із виробництва насіння кукурудзи на Черкащині є одним із найпотужніших і найсучасніших в Україні
24.09.2018
Cтань частиною команди «АМАКО УКРАЇНА»! Прийди 1 листопада на Ярмарок вакансій!
Спеціалісти одного з найбільших дилерів сільськогосподарської техніки в Україні, представництва якого розміщені в 16 регіонах нашої держави, будуть шукати молодих і амбіційних фахівців на ярмарку вакансій "5-й день молодого спеціаліста"

Статті

всі статті >>
20.09.2018
Вступна кампанія 2018 та мода на аграрну освіту
Пропонуємо вам зазирнути за лаштунки вступної кампанії та з'ясувати, які спеціальності цього року мають попит у колишніх учнів школи та їхніх батьків і чи  є серед них аграрні 
18.09.2018
Навчання за кордоном: Стереотипи та дійсність
Чи реально українському студенту отримати освіту за кордоном безкоштовно? Чи дійсно на закордонне навчання виїжджають найрозумніші та чи планують вони повертатися в Україну?
12.09.2018
Масштаби, що вражають: Як виглядають з космосу найбільші ферми світу
Фідлоти – це відкриті майданчики для відгодівлі, де утримують тисячі й десятки тисяч голів худоби. Їхні розміри вражають