機器學(xué)習(xí)如何徹底改變農(nóng)業(yè)
在過去幾年里,機器學(xué)習(xí)與其他大數(shù)據(jù)技術(shù)和先進計算一起發(fā)展,改變了世界各地的行業(yè),農(nóng)業(yè)也不例外。
隨著機器學(xué)習(xí)的進步,農(nóng)業(yè)中的機器學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠解決該行業(yè)遇到的許多問題。
企業(yè)只有在決策上不斷超越競爭對手,才能取得成功,農(nóng)業(yè)也不例外。通過在農(nóng)業(yè)中的機器學(xué)習(xí),農(nóng)民現(xiàn)在可以獲得更先進的數(shù)據(jù)和分析工具,從而促進更好的決策、提高生產(chǎn)力,并減少糧食和燃料生產(chǎn)中的浪費,同時減少不利的環(huán)境影響。
機器學(xué)習(xí)如何適合農(nóng)業(yè)?
在高精度算法的輔助下,“智能農(nóng)業(yè)”的理念不斷發(fā)展,提高了農(nóng)業(yè)的效率和生產(chǎn)力。機器學(xué)習(xí)是一門科學(xué)分支,允許機器在沒有明確編程的情況下進行學(xué)習(xí),這是其背后的機制。為了在農(nóng)業(yè)組織環(huán)境中解開、分析和理解數(shù)據(jù)密集型過程開辟新的可能性,機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)和強大的計算機一起發(fā)展。農(nóng)民現(xiàn)在可以根據(jù)支持機器學(xué)習(xí)的電子創(chuàng)新,使用農(nóng)場中的傳感器,預(yù)測農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和評估作物質(zhì)量,確定植物種類,并診斷植物疾病和雜草侵害。這似乎是不可想象的水平。在整個種植、生長和收獲的過程中,機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的作用非常突出。其從播種開始,經(jīng)過土壤測試、種子育種和供水測量,最后由機器人收集收獲并使用計算機視覺評估其成熟程度。如今,若是沒有機器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助,農(nóng)民可以獲得的數(shù)據(jù)量是壓倒性的。ML可以迅速評估大量的數(shù)據(jù),并在這些數(shù)據(jù)的幫助下推薦最有利可圖的策略。例如,ML可以建議何時種植以防止病蟲害。數(shù)字農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢是合理的,其可以幫助種植者做出最佳的投入決策,以提高產(chǎn)量和利潤。此外,還可以幫助農(nóng)民逐個田地確定實際費用,而不僅僅是整個農(nóng)場的實際費用。
機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
近年來,機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的發(fā)展。以下是其在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用:
●物種繁育與識別
物種選擇的艱難過程需要尋找能夠保證對水和營養(yǎng)物質(zhì)有效反應(yīng)的特定基因。理想的植物品種將能夠抵御氣候變化、抗病、更多的營養(yǎng)和更好的味道。
為了徹底調(diào)查作物性能,機器學(xué)習(xí)使我們能夠從幾十年的田間數(shù)據(jù)中提取信息。這些數(shù)據(jù)被用來創(chuàng)建一個概率模型,預(yù)測哪些性狀會給植物帶來理想的遺傳優(yōu)勢。
作物的物種鑒定通常是通過簡單的比較來進行的,比如葉子的顏色和形狀。利用更先進的方法,例如在葉脈形態(tài)的幫助下評估樹葉,機器學(xué)習(xí)使我們能夠以一種更復(fù)雜、準確和快速的方式評估植物。
●水土管理
機器學(xué)習(xí)算法檢查蒸發(fā)動態(tài)、土壤濕度和溫度,以了解生態(tài)系統(tǒng)過程及其對農(nóng)業(yè)的影響。
土壤中的缺陷可以通過ML策略來解決。例如,機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助農(nóng)民保持最佳的無機氮量。通過氮模型預(yù)測土壤和環(huán)境中的氮循環(huán),指導(dǎo)農(nóng)民達到最佳水平。軟件模擬可以檢測氮是否可用,并確定何時向土壤中添加氮。此外,其還可以在氮含量過多時通知農(nóng)民,以免損害作物。
灌溉系統(tǒng)的使用也可以更有效,這要歸功于基于ML的應(yīng)用程序。其可以估算每日、每周或每月的蒸發(fā)量,并預(yù)測每日露點溫度,這有助于預(yù)測預(yù)期的天氣事件并計算蒸散發(fā)量和蒸發(fā)量。
●產(chǎn)量預(yù)測與作物質(zhì)量
精準農(nóng)業(yè)最重要和最著名的領(lǐng)域之一是產(chǎn)量預(yù)測,其中包括產(chǎn)量的測繪和評估、作物供需匹配以及作物管理。現(xiàn)代方法遠遠超出了基于歷史數(shù)據(jù)的簡單預(yù)測,結(jié)合計算機視覺技術(shù)即時提供數(shù)據(jù),并對作物、天氣和經(jīng)濟狀況進行全面的多維度分析,為農(nóng)民和廣大公眾實現(xiàn)產(chǎn)量最大化。
準確識別和分類農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量屬性可以提高產(chǎn)品價格,減少浪費。與人類專家相比,機器可以利用看似毫無意義的數(shù)據(jù)和連接,來揭示和發(fā)現(xiàn)有助于作物整體質(zhì)量的新屬性。
●疾病和雜草檢測
為了防治疾病,必須在作物地區(qū)噴灑大量殺蟲劑,這往往造成高昂的經(jīng)濟成本和相當(dāng)大的環(huán)境影響。在使用一般精準農(nóng)業(yè)管理時,ML是根據(jù)時間、地點和將受到影響的植物,有針對性地使用農(nóng)藥。
雜草對農(nóng)作物的生長構(gòu)成嚴重威脅。雜草很難與作物區(qū)分開來,這是雜草控制的最大挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)中的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)算法可以以最少的費用和對環(huán)境沒有負面影響,增強雜草的識別和辨別能力。這種技術(shù)的未來模型將為除草機器人提供動力,最大限度地減少對除草劑的需求。
●畜牧生產(chǎn)和動物福利
為了最大限度地提高畜牧生產(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟效益,如牛和雞蛋的生產(chǎn),機器學(xué)習(xí)能夠?qū)r(nóng)業(yè)方面進行精確的預(yù)測和預(yù)測。例如,在屠宰前150天,體重預(yù)測系統(tǒng)可以預(yù)測未來的體重,使農(nóng)民能夠相應(yīng)地調(diào)整其飲食和環(huán)境因素。
如今的牲畜越來越被視為在農(nóng)場生活中不快樂和疲憊不堪的動物,而不僅僅是作為食物載體。動物的運動模式,如站立、移動、進食和飲水,可以確定動物面臨的壓力有多大,并預(yù)測其對疾病的易感性、體重增加和生產(chǎn)力。動物的咀嚼信號可以與食物調(diào)整的需要聯(lián)系起來。
●模型使用
農(nóng)業(yè)機器學(xué)習(xí)不是什么神秘的噱頭或魔術(shù)。相反,這是一組精心設(shè)計的模型,用于收集特定的數(shù)據(jù),并采用方法論來獲得預(yù)期的結(jié)果。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(SVM)是用于農(nóng)業(yè)的兩種非常流行的機器學(xué)習(xí)模型。
ANN是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,可以模擬復(fù)雜的活動,如模式生產(chǎn)、推理、學(xué)習(xí)和判斷。其靈感來自于人類大腦的運作方式。
SVM是使用線性分離超平面將數(shù)據(jù)實例劃分為類別的二進制分類器。聚類、回歸和分類都使用支持向量機進行。它們在農(nóng)業(yè)中被用來估計動物產(chǎn)量和作物生產(chǎn)力和質(zhì)量。
此外,農(nóng)民聊天機器人正在開發(fā)中。這些機器人不僅能提供數(shù)字,還能評估數(shù)據(jù),就復(fù)雜問題向農(nóng)民提供咨詢,因此預(yù)計會比面向消費者的Alexa和類似助手更智能。
總結(jié)
機器學(xué)習(xí)的突破具有不可思議的潛力,就像軟件一樣。農(nóng)業(yè)科學(xué)家正在更大規(guī)模地檢驗其理論,并協(xié)助開發(fā)與作物有關(guān)的更精確、實時的預(yù)測模型。農(nóng)業(yè)中的機器學(xué)習(xí)有能力為維持世界人口、應(yīng)對氣候變化和保護自然資源提供更多的解決方案。
目前,機器學(xué)習(xí)解決方案專注于特定問題,但隨著自動數(shù)據(jù)收集、分析和決策進一步集成到互聯(lián)系統(tǒng)中,許多農(nóng)業(yè)活動將轉(zhuǎn)變?yōu)楸娝苤闹R型農(nóng)業(yè),這將能夠提高產(chǎn)量和產(chǎn)品質(zhì)量。
-----------------------------------------------------------
峰會預(yù)告近期,由千家網(wǎng)主辦的2022年第23屆中國國際建筑智能化峰會將正式拉開帷幕,本屆峰會主題為“數(shù)智賦能,碳索新未來”,屆時將攜手全球知名建筑智能化品牌及專家,共同分享AI、云計算、大數(shù)據(jù)、IoT、智慧城市、智能家居、智慧安防等熱點話題與最新技術(shù)應(yīng)用,并探討如何打造“更低碳、更安全、更穩(wěn)定、更開放”的行業(yè)生態(tài),助力“雙碳”目標的實現(xiàn)。
歡迎建筑智能化行業(yè)同仁報名參會,分享交流!
報名方式
西安站(11月08日):https://www.huodongxing.com/event/4638585444400
成都站(11月10日):https://www.huodongxing.com/event/5657854318600
上海站(11月23日):https://www.huodongxing.com/event/3638582473900
北京站(11月25日):https://www.huodongxing.com/event/4638577546900
廣州站(12月08日):https://www.huodongxing.com/event/2638587914600
更多2022年峰會信息,詳見峰會官網(wǎng):http://summit.qianjia.com/
- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長
- 中國電信再次出讓三家金融機構(gòu)股權(quán) 價值規(guī)模近10億
- 中國移動無源器件產(chǎn)品集采:規(guī)模為1807.93萬件
- 中國移動分天線產(chǎn)品集采:規(guī)模為1588.82萬面
- 訊飛中標沈陽市大東區(qū)人工智能大模型項目
- 中國衛(wèi)通集團轉(zhuǎn)讓中衛(wèi)普信20%股權(quán)
- 中國移動5G大功率(2.6G單頻)直放站設(shè)備集采:京信、銳捷等6家中標
- 天翼云擊敗聯(lián)通數(shù)科,中標天津軌道云項目
- 相愛相殺:三大運營商聯(lián)合中標山西省電子政務(wù)外網(wǎng)項目
- 北京聯(lián)通中標中信信托機柜租賃采購項目
- 中國聯(lián)通11月5G套餐用戶凈增127.8萬戶
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。