• Искусственный интеллект помогает прогнозировать урожай в Аргентине и Бразилии

    long short-term memory recurrent neural network

    Учёные из Стэнфордского университета разработали систему глубокого обучения, которая прогнозирует будущий урожай сои анализируя спутниковые изображения. Нейронная сеть обучалась только на данных урожайности США, но успешно предсказала количество урожая и в других странах — Аргентине и Бразилии.

    Прогноз урожайности культур в развивающихся странах помогает сельскому хозяйству, позволяя предотвратить голод и улучшить продовольственную безопасность. Однако существующие методы прогнозирования  дорогие и трудно масштабируемые, поскольку требуют локально собранных данных. «Подходы, использующие данные дистанционного зондирования, такие как спутниковые снимки, потенциально могут обеспечить дешевую и эффективную альтернативу» — отмечают разработчики.

    предсказание урожая нейронные сети

    Команда обучила рекуррентную нейронную сеть с LTSM, используя графические процессоры NVIDIA Tesla и библиотеку TensorFlow, усиленную cuDNN. Учёные собираются использовать разработку для предсказания количества урожая в развивающихся странах.

    Исследование опубликовано в цифровой библиотеке ACM.