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 >>
15.07.2018
Першу в Україні агрошколу відкриють на Сумщині
Завдяки навчанню в такій школі безробітні Сумської області та інших регіонів України зможуть отримати нові знання та стати конкурентоздатними на ринку праці
13.07.2018
На Миколаївщині вирощують інжир
Якщо раніше вирощувати інжир  могли тільки жителі Криму, то зараз клімат змінюється, і ця культура може вже рости й на Півдні України
13.07.2018
Китайські науковці створили штучний інтелект для свиноферм
За допомогою машинного навчання програма дозволить спеціалістам слідкувати за фермою в режимі реального часу

Статті

всі статті >>
15.07.2018
Аграрна освіта: Україні потрібні фахівці, які будуть підтримувати та супроводжувати впроваджені інновації
СЕО AgriLab Ярослав Бойко розповів яка з аграрних професій буде найбільш популярною в найближчий час та чого сьогодні не вистачає агроосвіті в Україні
11.07.2018
Як машинне навчання змінює сільське господарство
Машинне навчання дозволить пришвидшити виведення нових сортів культур, спрогнозувати продуктивність культур та провести ранню діагностику захворювань рослин
09.07.2018
Біогаз у мішку: Як стати енергонезалежним завдяки органічним відходам
Німецький стартап (B) energy створив систему, яка може виробляти біогаз в домашніх умовах і зберігати його в мішках