Подход, связанный с интенсивным использованием данных, абсолютно необходим агробизнесу, чтобы оставаться актуальным в сегодняшней конкурентной среде. Машинное обучение в сельском хозяйстве может помочь в анализе больших наборов данных и позволить производителям и полевым менеджерам принимать более обоснованные решения, улучшать урожайность и смягчать опасения по поводу безопасности пищевых продуктов. Благодаря сельскохозяйственным методам, основанным на машинном обучении, для агропредприятий становится проще проводить оценку качества урожая, прогнозировать урожайность, прогнозировать болезни и т. д.
Мировое сельское хозяйство находится на критическом этапе. По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций, около 660 миллионов человек могут столкнуться с голодом в 2030 году. Существует настоятельная необходимость пересмотреть наши методы ведения сельского хозяйства, чтобы удовлетворить потребности растущего населения в продовольствии. Лучший способ сделать это — оценить информацию и выявить закономерности во всех аспектах производства продуктов питания.
Алгоритмы машинного обучения могут оценивать многочисленные изображения, видео, наборы данных и другую информацию о ферме, чтобы определять тенденции в различных сельскохозяйственных функциях. Этот метод оценки данных и распознавания образов может быть полезен при выборе правильной культуры и получении точных оценок качества урожая. Проблемы, связанные с состоянием урожая и почвы, также можно прогнозировать и решать заблаговременно с помощью машинного обучения в сельском хозяйстве.
Вот некоторые из наиболее ценных преимуществ машинного обучения в сельском хозяйстве:
Выбор наиболее подходящей культуры для выращивания
Чтобы получить наиболее выгодные результаты для ваших сельскохозяйственных усилий, важно принимать правильные решения с самого первого шага. Выбор культуры на основе устойчивости участка к болезням, состояния почвы, способности к адаптации, а также погодных условий может помочь вашему агробизнесу достичь поставленных целей по производительности. Но как выбрать культуру, идеально подходящую для вашей фермы?
Машинное обучение в сельском хозяйстве — решение этой проблемы. Предоставляя машинам данные за десятилетия, агропредприятия могут эффективно делать точные оценки урожайности сельскохозяйственных культур. Это может быть особенно полезно для агропредприятий, практикующих севооборот с различными сезонными культурами. Таким образом, машинное обучение в сельском хозяйстве может определять наиболее прибыльные культуры и обеспечивать высокую прибыль фермерам во всех типах полевых условий.
Распознавание закономерностей урожайности с помощью сельскохозяйственных дронов
Хотя опора на долгосрочную информацию необходима, ее никогда не бывает достаточно. Данные в режиме реального времени также необходимы для точной настройки ваших сельскохозяйственных процессов. Сельскохозяйственные дроны или беспилотные летательные аппараты могут быть лучшими инструментами для сбора информации о полях в режиме реального времени в виде изображений и видео. Оснащенные сканерами, эти дроны могут легко контролировать большие сельскохозяйственные угодья за считанные минуты.
Методы сельского хозяйства, основанного на машинном обучении также могут быть полезны для объединения долгосрочных баз данных и баз данных в реальном времени для получения важной информации о здоровье сельскохозяйственных культур. С помощью информации, полученной с помощью дронов, вы можете сравнить высоту растений, их качество, болезни и многие другие параметры с предыдущими урожаями. Это может помочь вам выявить конкретные закономерности и точно предсказать общую урожайность.
Обеспечение надлежащего использования воды и устойчивого орошения
Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве является одной из важнейших функций агробизнеса для повышения производительности, а также обеспечения устойчивости и рентабельности. Но для оптимального управления водными ресурсами необходима четко определенная и контролируемая система орошения. Машинное обучение в сельском хозяйстве может помочь производителям и агропредприятиям эффективно применять методы орошения без каких-либо проблем.
С помощью прошлых данных и алгоритмов машинного обучения понимание требований к влажности для конкретной культуры может стать намного проще. Это может обеспечить адекватное использование водных ресурсов и значительно сократить расходы фермерских хозяйств. Точно так же возможность повреждения урожая из-за чрезмерного или недостаточного орошения также может быть полностью предотвращена с помощью сельского хозяйства на основе машинного обучения.
Оптимизация функций сбора урожая с помощью агриботов
Заработная плата составляет значительную часть расходов на сельское хозяйство, особенно в случае плантаций или больших сельскохозяйственных угодий. Эти расходы резко возрастают в пик сезона сбора урожая, когда потребности в рабочей силе огромны. Наряду с количеством рабочих также необходима квалифицированная и талантливая рабочая сила, чтобы предотвратить любые ошибки в процессе сбора урожая.
Машинное обучение в сельском хозяйстве может обеспечить эффективное решение этой проблемы в виде агроботов. С помощью агроботов, оснащенных машинным обучением, агропредприятия могут точно определять подходящее время для проведения операций по сбору урожая. Это не только повышает эффективность работы, но и снижает затраты на оплату труда и сводит к минимуму потери качества после сбора урожая.
Поддержание хорошего здоровья и продуктивности сельскохозяйственных животных
Когда дело доходит до управления животноводством, животноводческие компании и фермеры сталкиваются с огромными проблемами, связанными с инфраструктурой, связью и рационом скота. Отслеживание болезней и сдерживание их распространения в стаде также может быть довольно сложным. Без эффективного решения этих проблем животноводческие компании могут не защитить здоровье своего скота.
Машинное обучение в сельском хозяйстве может помочь вам проанализировать множество факторов, начиная от движений и изменений в рационе и заканчивая даже беременностью сельскохозяйственных животных. Он может делать прогнозы прибавки в весе для конкретного животного на основе предыдущей информации. Интеграция алгоритмов машинного обучения с регулярными медицинскими наблюдениями также может помочь предпринять правильные шаги, чтобы сделать ваших сельскохозяйственных животных более здоровыми и продуктивными.
Использование машинного обучения в сельском хозяйстве сыграло важную роль в разумном использовании данных для выявления конкретных характеристик, связанных с сельскохозяйственным производством и управлением. Это оказывается отличным способом для агробизнеса и предприятий переосмыслить свои существующие сельскохозяйственные системы и двигаться к более продуктивному и безопасному будущему.
Машинное обучение в сельском хозяйстве может дать производителям возможность повысить производительность сельского хозяйства, а также свести к минимуму его воздействие на окружающую среду. Сделайте свои сельскохозяйственные методы управляемыми данными и выращивайте урожай более эффективно с помощью платформы FarmERP. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как наш опыт в области машинного обучения и искусственного интеллекта может оптимизировать ваши сельскохозяйственные операции.
