От таргетированной рекламы до обнаружения вредоносных программ, есть вероятность, что ИИ и машинное обучение в той или иной форме интегрировались в вашу жизнь. Тем не менее, эта область все еще растет и расширяет свое присутствие в таких областях, как сельское хозяйство. Прогнозируется, что глобальные расходы на интеллектуальные подключенные сельскохозяйственные технологии и системы, включая искусственный интеллект и машинное обучение, увеличатся в три раза к 2025 году и достигнут 15,3 млрд долларов США. Машинное обучение становится идеальным инструментом для повышения урожайности при минимальном использовании воды, земли, удобрений и других химикатов, но большинство, когда они слышат это, задаются вопросом: Как?. Некоторые компании используют приложения для управления полями, а другие используют машинное обучение для контроля качества сельскохозяйственных культур и домашнего скота. Ниже мы более подробно рассмотрим некоторые из используемых сельскохозяйственных приложений и методов машинного обучения, а также лучшие практики, которые помогут вам в полной мере использовать их преимущества.

Потенциал роста машинного обучения в сельском хозяйстве

Сельское хозяйство — это глобальная отрасль стоимостью 3,5 триллиона долларов, которая обеспечивает более 27% рабочей силы во всем мире. Однако глобальный спрос на продукты питания растет угрожающими темпами, что ставит вопрос об устойчивости и продовольственной безопасности. Чтобы противостоять этой проблеме, к 2050 году необходимо увеличить производство продуктов питания примерно на 60%, если мы хотим поддерживать прогнозируемое население мира. Внедрение MLOps в сельскохозяйственное производство стало необходимостью, в которой остро нуждается отрасль. ML уже начал оказывать влияние, предоставляя информацию, которая помогает повысить производительность, используя меньше воды, удобрений, пестицидов и т. д. Возможности обработки данных, предоставляемые ML, привели к тому, что первые пользователи расширили возможности выращивания сельскохозяйственных культур в областях, ранее непригодных, и увеличили общее количество. урожай.

Сельскохозяйственные задачи встречаются с решениями машинного обучения

Сельскохозяйственная отрасль сильно зависит от широкого круга переменных, которые определяют, как сельскохозяйственные культуры будут вести себя с течением времени. Существуют сотни тысяч видов сельскохозяйственных культур, каждый из которых имеет свой собственный набор подходящих требований к погодным условиям, методам выращивания, специализированным удобрениям и пестицидам для получения максимальной урожайности. Это делает сельское хозяйство отраслью, которая ежедневно генерирует огромное количество данных, начиная от полевых данных о состоянии почвы и заканчивая данными датчиков от оборудования для мониторинга. Машинное обучение способно разобраться в этом постоянном потоке данных и позволить тем, кто занимается сельским хозяйством, увидеть влияние каждого аспекта на производство в целом.

Например, машинное обучение может помочь определить, сколько удобрений и влаги требуется определенному участку сельскохозяйственных культур, на основе данных, собираемых в режиме реального времени с полевых датчиков во время цикла роста. Ресурсоемкая область сельского хозяйства потребляет запасы с высокой скоростью, поэтому использование моделей машинного обучения, которые могут минимизировать потребление, создает прямую связь с повышением производительности. Машинное обучение может предоставить инструменты, которые позволяют лицам, принимающим решения в отрасли, лучше использовать свои ресурсы и применять методы, повышающие урожайность и сокращающие потери ресурсов.

Решения по развертыванию, которые приносят плоды

Хотя было разработано множество платформ для развертывания модели машинного обучения, не все они одинаковы. Поэтому важно выбрать платформу, которая позволит пользователям сельскохозяйственной отрасли решать уникальные задачи, с которыми сталкивается этот сектор. Внедрение машинного обучения в этой отрасли, как правило, осуществляется с помощью интеллектуального оборудования, работающего на периферии. Тем не менее, сельское хозяйство в основном базируется в сельской местности, где подключение может быть в лучшем случае ненадежным, что создает потребность в решениях машинного обучения, которые могут быть изолированы и использовать периферийную аналитику для обработки данных в источнике. Кроме того, большие и сложные наборы данных, распространенные в сельском хозяйстве, часто могут превышать возможности контейнерных решений. Создание платформ с возможностью включения больших объемов данных, таких как климатические условия и потенциальные показатели урожайности почвы, крайне необходимо.

Wallaroo — это последнее решение, которое вам понадобится для последней мили машинного обучения. Возможности нашей платформы для обработки данных в режиме реального времени позволяют быстрее принимать сельскохозяйственные решения и лучше понимать, как изменения развиваются в масштабах вашего сельскохозяйственного производства. Хотя использование контейнерных платформ может привести к снижению производительности развертывания по мере роста вашего бизнеса, масштабируемость Wallaroo обеспечивает постоянное качество даже в крупномасштабных проектах. Наша платформа предназначена для работы в самых требовательных средах, обеспечивая при этом мониторинг и объяснимость ваших моделей в производстве.

Чтобы поговорить с экспертом, свяжитесь с нами по адресу [email protected] и узнайте больше.