Фермеры, использующие машинное обучение, собирают дополнительные 400кг зерна с гектара

Алгоритмы машинного обучения помогают модернизировать сельское хозяйство: фермеры уже используют программное обеспечение, чтобы выбирать семена, рассчитывать количество удобрений, обнаруживать признаки болезни растений. На конференции EmTech MIT 2018 представители компании Climate Corporation рассказали, как они используют машинное обучение в сельском хозяйстве. 

Информация собирается датчиками, установленными на сельскохозяйственном оборудовании и в полях, а затем анализируется в облаке. Другие инструменты — дроны, спутники и камеры помогают фермерам обнаруживать ранние признаки заболевания растений и вовремя на них реагировать. По данным Climate Corporation, фермеры которые используют их ПО собирают дополнительно 400 кг с одного гектара земли.

«В ближайшие пять-десять лет мы увидим значительный рост в области разработки датчиков для сбора данных на фермах», — считает Сэм Этингтон, главный научный сотрудник корпорации.

Climate Corporation принадлежит немецкому химико-фармацевтическому гиганту Bayer и разрабатывает программное обеспечение, которое помогает фермерам понять, какие сельскохозяйственные культуры будут давать больший урожай или какое количество удобрений нужно для почвы при определённых погодных условиях.

Машинное обучение не только помогает фермерам зарабатывать больше, но также может стать важным инструментом для удовлетворения глобальных потребностей в продовольствии, поскольку изменение климата создает неустойчивые условия для развития сельского хозяйства.

По материалам MIT Technology Review.


Интересные статьи:

Подписаться
Уведомить о
guest

0 Comments
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии

gogpt