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 >>
19.03.2019
Перший льонозавод України збудують на Житомирщині
Розпочати будівництво льонозаводу планують вже цього року. Сума інвестицій складе близько $5,6 млн
19.03.2019
Еко-посуд з висівок уже в Україні
Еко-посуд польського виробництва тепер офіційно представлений і доступний в Україні
18.03.2019
В Білій Церкві відкрили логістичний комплекс ALFA Smart Agro
Складські приміщення логістичного комплексу ALFA Smart Agro оснащені сучасними системами опалення та системою автоматичного очищення повітря

Статті

всі статті >>
18.03.2019
Корисну олію виготовляє майстер з Вінниці
Ігор Мудрик заохочує до здорового способу життя та пропонує споживати рослинну олію. У своєму арсеналі має вже понад 20 видів унікальних рослинних олій
11.03.2019
Виробництво крем-меду – новий етап розвитку бджільництва в Україні
Розмаїттю смаків цього нового солодкого продукту немає меж: виробники додають в крем-мед малину, апельсин, лимон з імбиром, лимон з корицею, какао з мигдалем та навіть шишки
06.03.2019
Путівник абітурієнта-аграрія. Де вивчають сучасні аграрні спеціальності та як обрати фах
Реєстрація на ЗНО 2019 року вже розпочалася й триватиме до 25 березня. А це значить, що вже варто визначитися зі спеціальністю, вибрати необхідні предмети для вступу та придивитися до профільних вишів