Сем Сарджян працює розробником програмного забезпечення в AgroCares. Він щодня працює з передовими технологіями, що стосуються машинного навчання. У цьому блозі Сем пояснює потенціал цих технологій для сільського господарства майбутнього. Але що таке машинне навчання? Як це працює? І чому це так важливо?
Машинне навчання робить рекомендації AgroCares точнішими
Сільське господарство сьогодні зіштовхується з багатьма проблемами. Зростаюча кількість населення та його концентрація у міських районах збільшує попит на виробництво продуктів харчування. У той же час, зростають і екологічні проблеми, такі як зміни клімату, які водночас потребують адаптації в системах ведення сільського господарства. Такі ресурси як мінеральні добрива, можуть бути марно витрачені через неточні рекомендації. Вони занадто часто проектуються у великих масштабах, не враховуючи комплексності ґрунтів. AgroCares прагне зробити рекомендації точнішими і закликає це зробити, використовуючи машинне навчання.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання – це галузь інформатики, яка використовує моделі та алгоритми, що прогнозують дані. Іншими словами, створюється прогнозний аналіз завдяки моделям та алгоритмам, які мають здатність «вчитися», тобто їх продуктивність може покращуватися без явного запрограмування.
Яке це стосується сільського господарства?
Більшість фермерів отримують рекомендації щодо застосування посівних матеріалів для власних полів. Найчастіше вони базуються на аналізах стандартної агрохімічної лабораторії, які є точними, але досить затратними. У країнах, що розвиваються, вони часто робляться в регіональному, якщо не в національному масштабі. Роль прогностичної науки та машинного навчання в сільському господарстві полягає у зв’язку бази даних аналізів стандартної агрохімічної лабораторії з швидкими тестами на спектрометрі. Результати – це швидкі, точні та доступні рекомендації.
Як це працює?
Візьмемо, наприклад, аналіз ґрунту. Для вимірювання складу ґрунту спершу нам потрібно відкалібрувати країну чи регіон, у якому ми працюємо. Калібрація складається з проведення хімічного аналізу на репрезентативних зразках ґрунтів, відібраних у обраній місцевості. Водночас ми аналізуємо ці ж зразки за допомогою власних інструментів – спектрометрів (Lab-in-a-Box і Scanner) і створюємо другу базу даних. Завдяки емпіричним моделям, ми можемо зв’язати обидві бази даних та створити потужні моделі прогнозування. Тому швидкий аналіз на спектрометрі в поєднанні з нашими моделями прогнозування дозволяють отримати точні дані про стан родючості грунту.
Роль машинного навчання в наших моделях прогнозування
Наші моделі прогнозування стають точнішими щоразу, коли ми додаємо зразок до нашої бази даних – це і є машинне навчання. Для того, щоб передбачити вміст елемента в зразку ґрунту, модель потрапляє в нашу базу даних і з усіх попередніх вибіркових тестів вибирає найбільш подібні, поєднує їх і використовує комбінацію для прогнозування. Оскільки модель розвивається разом із базою даних, а також тому, що база даних стає більшою, точність результатів постійно поліпшується.
Чи доступне машинне навчання для фермерів?
Так. Поєднуючи прості для розуміння аналізи та рекомендації із зручними інструментами, продукція AgroCares передає силу прогностичних наук у руки кожної людини.
То чому машинне навчання є майбутнім сільського господарства?
Нові технології, які передбачають машинне навчання, виграють від великої потужності комп’ютерів, що дозволяє швидко доставити дані та покращити результати точності. Метод, який ми використовуємо в AgroCares, адаптований до аналізу ґрунтів, кормів та листя та вже схвалений багатьма фермерами у всьому світі. Рекомендації приносять кращі врожаї через точніше внесення добрив … Хіба не в цьому майбутнє сільського господарства?
Дізнайтеся більше про AgroCares
Хочете дізнатися більше про те, як AgroCares використовує машинне навчання для оптимізації наших рекомендацій? Зверніться до одного з наших експертів.