«Сельское хозяйство» — один из самых многообещающих сценариев применения ИИ и МО

Представьте себе, что существует по крайней мере 40 основных процессов, которые необходимо отслеживать, выделять и контролировать одновременно в этих крупных сельскохозяйственных районах, часто с сотнями акров в качестве базовой единицы планирования. Существуют основные проблемы, имеющие большое практическое значение, которые, как ожидается, будет решать ML, включая углубленный анализ изменений погоды, сезонных различий в солнечном свете, понимание моделей миграции птиц и насекомых, понимание использования специальных удобрений, выбор правильных пестицидов для сельскохозяйственных культур, мониторинг посадки и циклов орошения. До сих пор производство сельскохозяйственных культур все больше зависит от качественного сбора и анализа данных.

Во-первых, системы наблюдения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения используются для отслеживания в реальном времени видеозаписей каждого поля сельскохозяйственных культур, чтобы выявлять нарушения прав человека или животных и выдавать немедленные предупреждения.

ИИ и МО могут снизить вероятность того, что домашний скот или дикие животные случайно уничтожат урожай или проникнут на фермы в отдаленных районах. Благодаря стремительному развитию алгоритмов видеоанализа каждый, кто занимается сельскохозяйственным производством, может защитить свои поля и объекты. Системы видеонаблюдения можно легко масштабировать для проведения крупномасштабных сельскохозяйственных операций, охватывая целые фермы. Со временем системы наблюдения могут быть запрограммированы и обучены распознавать людей и транспортные средства.

Являясь лидером универсальной платформы искусственного интеллекта, Shen Yan Technology доказала, что эти технологии могут эффективно защищать удаленные объекты, оптимизировать урожайность и выявлять неожиданных злоумышленников на поле.

Во-вторых, AI и ML — улучшают прогнозы урожайности за счет данных датчиков дронов в режиме реального времени и визуального анализа данных.

Благодаря видеопотокам в реальном времени с интеллектуальных датчиков и данным, полученным дронами, специалисты в области сельского хозяйства получают доступ к новым наборам данных, которые ранее были недоступны. Исследователи теперь могут комбинировать данные датчиков, такие как влажность, уровень удобрений и естественные уровни питательных веществ, чтобы анализировать, как растет каждая культура с течением времени. Машинное обучение отвечает за интеграцию больших наборов данных и предоставление рекомендаций на основе ограничений для оптимизации урожайности. Видеоаналитику в режиме реального времени можно использовать, чтобы позволить фермерам получить новую информацию об улучшении здоровья сельскохозяйственных культур и урожайности с акра. Дроны зарекомендовали себя как чрезвычайно надежная платформа для сбора данных о влиянии конкретных удобрений, орошения и обработки пестицидами на реальную урожайность.

Размеченный набор данных: от общего набора данных к уникальному

Если общие наборы данных, используемые предыдущей моделью алгоритма, представляют собой грубые зерна, то в настоящее время модель алгоритма нуждается в индивидуальной питательной еде. Если компании хотят еще больше улучшить коммерциализацию определенной модели, они должны постепенно переходить от общего набора данных к созданию уникального.

Конец

Передайте свои задачи по маркировке данных на аутсорсинг в ByteBridge, и вы сможете получать высококачественные обучающие наборы данных машинного обучения дешевле и быстрее!

  • Бесплатная пробная версия без кредитной карты: вы можете быстро получить образец результата, проверить результат и оставить отзыв непосредственно нашему менеджеру проекта.
  • 100% подтверждено людьми
  • Прозрачное и стандартное ценообразование: доступны четкие цены (работа включена)

Почему бы не попробовать?

источник: https://www.163.com/dy/article/GTHK2DJV0552OFB6.html