Искусственный интеллект для сельского хозяйства

Обновлено: 12.10.2022
Машинное обучение нейросетей применяется в сельском хозяйстве, в основном, для следующих задач:
- предсказание погоды и урожая
- предсказание поломок сельскохозяйственной техники
- видеонаблюдение и видеоаналитика
- уничтожение сорняков

Примеры использования машинного обучения в агропромышленном комплексе даны ниже.

2022. Microsoft открыла исходники ИИ-системы для фермеров



Microsoft открыла доступ к FarmVibes.AI, сборнику моделей искусственного интеллекта, которые владельцы ферм могут использовать для более эффективного выполнения сельскохозяйственных задач. Набор инструментов FarmVibes.AI включает в себя четыре инструмента. Первый, Async Fusion, способен объединять данные с датчиков фермы со спутниковыми и беспилотными снимками. Он облегчает создание карт фермы, которые можно использовать для определения оптимального способа выполнения сельскохозяйственных задач. Второй, SpaceEye, облегчает обработку спутниковых данных, используемых в картах ферм. Третий, DeepMC помогает фермерам прогнозировать температуру и скорость ветра, опираясь на прогнозы метеостанций и датчики фермы. Четвертый - помогает операторам ферм в реализации инициатив по экологической устойчивости.


2020. Cognitive Pilot и Сбербанк создадут платформу ИИ-аналитики для аграрных предприятий



Российский разработчик систем искусственного интеллекта для беспилотного транспорта - Cognitive Pilot и Сбербанк-Телеком подписали соглашение о создании платформы смарт-аналитики для аграрных предприятий. Платформа будет называться Cognitive Sber Agro Analyst и сможет собирать и анализировать практически любые параметры работы аграрной компании: урожайность, состояние культур, режимы работы сельхозтехники, расход топлива и другую статистику. До настоящего времени, информация, получаемая с видеокамер и других датчиков во время движения беспилотного комбайна, использовалась только для управления автономным движением. Теперь эти данные могут использоваться для построения карт урожайности и обнаружения проблемных точек (например, сколько жатка захватила и собрала той или иной культуры, какого качества зерно попало в бункер, сколько просыпалось, сколько не довезли грузовики до элеватора и др.).


2016. LettuceBot использует компьютерное зрение для прецизионного уничтожения сорняков


Обычно, чтобы уничтожить сорняки, на поле распыляют химикаты. Правда, при этом достается не только сорнякам, но и полезным культурам, которые мы потом, кстати, едим. К счастью, эту проблему можно легко решить с помощью компьютерного зрения, что и сделал американский стартап Blue River. Они разработали робота-насадку LettuceRobot, который распознает сорняки и аккуратно обрабатывает их химикатом, не трогая сельскохозяйственные культуры. Кроме той пользы, что химикат не попадает в пищу, эта технология позволяет сэкономить 90% (достаточно дорогого) химиката. Конечно, гиганты химической промышленности сделают все возможное, чтобы задержать внедрение данных роботов.