Русский военный корабль, иди нах*й.
Пожертвувати на армію
×
Упс!
Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

Прогнозоване агро. Як машинне навчання допомагає долати наслідки змін клімату

Олексій Коваленко
Олексій Коваленко
8 лютого 2022 5 хвилин читання

Продовольча безпека у світі протягом останніх двох років невпинно погіршується. Про це свідчить індекс GFSI, який за підтримки компанії Corteva Agriscience розраховують аналітики Economist Impact. На думку експертів, покращити продовольчу безпеку допоможуть високі технології, які набувають в агропромисловості дедалі більшого значення. 

В колонці для спецпроєкту SPEKA про штучний інтелект спеціаліст з розвитку цифрових рішень Corteva Agriscience Олексій Коваленко розповідає, що може дати аграріям машинне навчання. 

Повноцінний штучний інтелект в агрономії — це хоча й недалеке, але усе ще майбутнє. Ми можемо швидше почати виробляти штучну їжу, ніж економічно ефективно використовувати штучний інтелект для контролю за вирощуванням сільськогосподарських культур.

Але це не означає, що не можна вже зараз застосовувати, наприклад, машинне навчання, щоб зробити процеси сільгоспвиробництва більш прогнозованими та ефективними. І насамперед збільшувати виробництво продовольства в умовах змін клімату.

Національний інститут продовольства та сільського господарства США заявляє, що  робототехніка, цифрові GPS-рішення та IoT-пристрої можуть підвищити ефективність вирощування сільськогосподарських культур. За допомогою машинного навчання можна ефективно аналізувати стан посівів, визначати, які проблеми і де саме є на полі, використовувати стільки добрив та води, щоб зменшити вплив на довкілля.

Corteva Agriscience — це глобальна сільськогосподарська компанія, яка працює з фермерами над створенням більш корисних і потужних технологій. У багатьох рішеннях вона використовує Google Cloud, зокрема для селекції рослин.

Фотометрія кукурудзи

Відділ цифрових технологій компанії використав інструменти Google Cloud і партнера Kin + Carta для фотометрії — проєкту, який завдяки штучному інтелекту дозволяє прогнозувати врожайність кукурудзи. Це допоможе планувати  агротехнологічні роботи.

Кожному фермеру хочеться (і що раніше, то краще) оцінити врожайність культури на полі, щоби спланувати перед- та збиральні операції, транспортування, зберігання. Традиційно у кукурудзи на стадії молочної або молочно-воскової зрілості розламують качан, рахують кількість зернин у ряду і кількість рядів, множать на масу насіння і отримують біологічну урожайність, яку вже можна використовувати для планування. 

Завдяки роботі вчених і розробників Corteva Agriscience фермер тепер  може просто відсканувати качан кукурудзи смартфоном, внести прогнозовану масу 1000 насінин й отримати результат, залишивши качан на рослині. Ці результати зберігаються у смартфоні, тож ними можна буде скористатися й пізніше.

Мобільна фотометрія від Corteva використовує машинне навчання, штучний інтелект і невелику кількість даних від користувача (щільність стояння і вага 1000 зернят). Продукт розробили за допомогою візуального машинного навчання — використання великої кількості фотографій. 

За допомогою смартфону фотографують і підраховують кількість зернин (ліве зображення). Потім інформація об'єднується з щільністю стояння і вагою 1000 зернят (праве зображення), щоб визначити біологічну врожайність.

Аналіз сходів з безпілотника

Як точно визначити щільність стояння? Традиційно агроному потрібно порахувати сходи, а для цього треба обійти поля. Цей процес досить трудомісткий і зазвичай дає неточні результати. Corteva не тільки скоротила час, необхідний для оцінювання, але й зробила дані більш доступними.

Спеціалісти компанії створили нове рішення: оцінювання сходів сільськогосподарських культур з безпілотника. Систему навчили відрізняти необхідні культури від бур'янів, рахувати кількість сходів та оцінювати їхню якість. 

Застосунок для оцінювання сходів забезпечує швидший, автоматизований і спрощений робочий процес. Оператор перебуває на краю поля та отримує миттєвий звіт про стан посівів і рівень забур'яненості. Ще до завершення польоту безпілотника програма аналізує результати, а звіт доступний за кілька хвилин після приземлення. Застосунок працює з недорогими та популярними дронами. Його вже використовують понад 600 дронів Corteva в усьому світі.

Якщо ви хочете поділитися з читачами SPEKA власним досвідом, розповісти свою історію чи опублікувати колонку на важливу для вас тему, долучайтеся. Відтепер ви можете зареєструватися на сайті SPEKA і самостійно опублікувати свій пост.
0
Прокоментувати
Інші матеріали

100 компаній, які розвивають штучний інтелект в Україні

Юлія Даниленко 30 травня 2024 19:00

Meta представила нейромережу Make-A-Video, яка генерує відео за текстовим описом

Вадим Добровольський 30 вересня 2022 10:05

Програмування та креативність. У які галузі залучатимуть штучний інтелект і чи варто його боятися

Наталія Миронова 28 вересня 2022 16:10

IT-холдинг Roosh купив за шестизначну суму частку в українському стартапі Neurons Lab

Вадим Добровольський 27 вересня 2022 13:38

На Steam уперше з'явилася компʼютерна гра, створена штучним інтелектом

Вадим Добровольський 22 вересня 2022 18:10